सांख्यिकी और बिग डेटा

नोट: एक महीने के बाद कोई सही उत्तर नहीं होने पर, मैंने एसओ को रिपॉजिट किया पृष्ठभूमि मेरे पास एक मॉडल है, , जहां वाई = एफ ( एक्स )चचfY= च( एक्स )Y=च(एक्स)Y=f(\textbf{X}) एक है n × मीटर से नमूनों की मैट्रिक्स मीटर मापदंडों और Y है n × 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

मैं निम्नलिखित डेटासेट पर 95 वीं प्रतिशतक की गणना करने की कोशिश कर रहा था। मैं इसे करने के कुछ ऑनलाइन संदर्भों में आया था। दृष्टिकोण 1: नमूना डेटा के आधार पर पहले एक मुझसे कहता है प्राप्त करने के लिए TOP 95 Percentडेटासेट के और फिर चुनें MINया AVGपरिणामी …

17 r  dataset  quantiles  sql 

मैं जिस परियोजना पर काम कर रहा हूं, उसके लिए विभिन्न वर्गीकरण विधियों की खोज कर रहा हूं, और रैंडम वन की कोशिश करने में दिलचस्पी रखता हूं। मैं अपने आप को शिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं जैसे मैं साथ जाता हूं, और सीवी समुदाय द्वारा प्रदान की …

17 r  machine-learning  random-forest 

मैं जानता हूं कि सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण नहीं है, बल्कि संबंध की मजबूती और दिशा है। क्या सरल रेखीय प्रतिगमन सामान्य कारण है? या इसके लिए एक अनुमान (टी-टेस्ट, आदि) सांख्यिकीय परीक्षण आवश्यक है?

17 regression  correlation  causality 

मैं आंकड़ों को समझने की कोशिश कर रहा एक मेडिकल छात्र हूँ (!) - तो कृपया कोमल रहें! ;) मैं अस्तित्व विश्लेषण (कपलान-मीयर, लॉग-रैंक और कॉक्स प्रतिगमन) सहित सांख्यिकीय विश्लेषण की एक उचित मात्रा में एक निबंध लिख रहा हूं। मैंने अपने डेटा पर कॉक्स रिग्रेशन चलाया ताकि यह पता …

17 regression  survival  hazard 

मेरे पास कुछ संचयी आवृत्ति डेटा है। एक लाइन y=ax+by=ax+by=ax+b ऐसा लगता है कि यह डेटा को बहुत अच्छी तरह से फिट करता है, लेकिन लाइन में चक्रीय / आवधिक झटके हैं। मैं अनुमान लगाना चाहूंगा कि जब संचयी आवृत्ति एक निश्चित मूल्य तक पहुंच जाएगी ccc । जब मैं …

17 time-series  regression 

मैं ऐसे "हिडन मार्कोव मॉडल" की अद्भुत दुनिया की खोज कर रहा हूं, जिसे "शासन स्विचिंग मॉडल" भी कहा जाता है। मैं रुझानों और मोड़ का पता लगाने के लिए आर में एक एचएमएम को अनुकूलित करना चाहूंगा। मैं मॉडल को यथासंभव सामान्य बनाना चाहता हूं ताकि मैं कई कीमतों …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

दो उत्तरजीविता वक्रों की तुलना को संक्षेप में प्रस्तुत करने का एक तरीका खतरनाक अनुपात (एचआर) की गणना करना है। इस मान की गणना करने के लिए (कम से कम) दो तरीके हैं। लोगानक विधि। कापलान-मायर गणना के रूप में, प्रत्येक समूह में मनाया घटनाओं (मौतें, आमतौर पर) की संख्या …

17 survival  hazard 

मैं एक लीनियर रिग्रेशन पर कुछ परिकल्पना परीक्षण करने के लिए काम करने की कोशिश कर रहा हूं (अशक्त परिकल्पना कोई संबंध नहीं है)। मैं जिस विषय पर चलता हूं, उस पर हर गाइड और पेज टी-टेस्ट का उपयोग करता हुआ प्रतीत होता है। लेकिन मुझे समझ में नहीं आता …

17 regression  t-test 

मैं एक द्विपद प्रक्रिया (हिट / मिस) के साथ काम करने के लिए बीटा वितरण के लिए बिना सूचना के पुजारियों की तलाश कर रहा हूं। पहले मैं पर उपयोग करने के बारे में सोचा या जेफरी पहले कि एक वर्दी पीडीएफ उत्पन्न, α = 0.5 , β = 0.5 …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

व्यवहार में, एक रेखीय प्रतिगमन गुणांक के महत्व की जांच करने के लिए एक मानक टी-परीक्षण का उपयोग करना आम बात है। गणना के यांत्रिकी मुझे समझ में आते हैं। ऐसा क्यों है कि टी-वितरण का उपयोग रैखिक प्रतिगमन परिकल्पना परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले मानक परीक्षण सांख्यिकीय को …

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

मेरे पास 150 विशेषताओं का एक सेट है, और उनमें से कई एक-दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरा लक्ष्य एक असतत चर के मूल्य का अनुमान लगाना है, जिसकी सीमा 1-8 है । मेरे नमूने का आकार 550 है , और मैं 10-गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग कर रहा हूं …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

क्या कोई "गैर-पैरामीट्रिक" क्लस्टरिंग विधियां हैं जिनके लिए हमें क्लस्टर की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है? और अन्य पैरामीटर जैसे अंक प्रति क्लस्टर, आदि।

17 clustering 

N डेटा बिंदुओं के अवलोकन के बाद हम पूर्व N (a, b) के साथ एक पश्च की गणना के बारे में कैसे जाना है? मुझे लगता है कि हमें डेटा बिंदुओं के नमूना माध्य और विचरण की गणना करनी है और कुछ प्रकार की गणना करना है जो कि पूर्व …

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

यदि डेटा 1d है, तो विचरण यह दर्शाता है कि डेटा बिंदु एक दूसरे से किस हद तक भिन्न हैं। यदि डेटा बहुआयामी है, तो हमें एक सहसंयोजक मैट्रिक्स मिलेगा। क्या कोई उपाय है जो एक ही नंबर देता है कि बहु-आयामी डेटा के लिए सामान्य रूप से डेटा बिंदु …

17 variance  covariance  covariance-matrix