सांख्यिकी और बिग डेटा

सामान्य वितरण की पहली व्युत्पत्ति क्या थी, क्या आप उस व्युत्पत्ति को पुन: पेश कर सकते हैं और इसके ऐतिहासिक संदर्भ में भी बता सकते हैं ? मेरा मतलब है, अगर मानवता सामान्य वितरण के बारे में भूल गई, तो मैं इसे फिर से तलाशने का सबसे संभावित तरीका क्या …

16 probability  distributions  normal-distribution  references  history 

मैं एक खिलौना डेटा सेट पर बाइनरी वर्गीकरण करने के लिए चुकता नुकसान का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं mtcarsट्रांसमिशन सेट की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा सेट, गैलन प्रति मील और वजन का उपयोग कर रहा हूं । नीचे दिए गए कथानक अलग-अलग रंगों में दो …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

पर विचार करें गामा यादृच्छिक चर X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) । माध्य, विचरण और तिरछापन के लिए स्वच्छ सूत्र हैं: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} अब एक लॉग-परिवर्तित यादृच्छिक चर Y=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) । माध्य और विचरण के लिए विकिपीडिया सूत्र देता है: E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} डिगामा और ट्राइगम्मा फ़ंक्शंस …

16 gamma-distribution  skewness  logarithm 

एक यादृच्छिक जनसंख्या नमूने का सर्वेक्षण किया गया था। उनसे पूछा गया कि क्या वे शाकाहारी भोजन खाते हैं। यदि उन्होंने हां में जवाब दिया, तो उन्हें यह भी बताने के लिए कहा गया कि वे कितने समय से बिना रुके शाकाहारी भोजन कर रहे हैं। मैं शाकाहार की औसत …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

R जैसे मॉडल सूत्र y ~ x + a*b + c:d विल्किंसन संकेतन पर आधारित हैं : विल्किंसन एंड रोजर्स 1973, सिम्बोलिक विवरण फैक्टरियल मॉडल्स ऑफ़ एनालिसिस फॉर वियरेन्स । इस पत्र में मिश्रित मॉडल के लिए अधिसूचनाओं पर चर्चा नहीं की गई (जो कि तब अस्तित्व में नहीं थी)। …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

हालांकि निजी परीक्षण सेट के परिणामों का उपयोग मॉडल को और अधिक परिष्कृत करने के लिए नहीं किया जा सकता है, लेकिन क्या मॉडल का चयन निजी परीक्षण सेट परिणामों के आधार पर नहीं किया जा रहा है? क्या आप अकेले उस प्रक्रिया के माध्यम से, निजी परीक्षण सेट पर …

16 model-selection  overfitting  out-of-sample 

मैं लॉग लॉस को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश कर रहा हूं और यह कैसे काम करता है, लेकिन एक चीज जो मुझे नहीं मिल सकती है वह यह है कि लॉग लॉस नंबर को किसी तरह के संदर्भ में डाल दिया जाए। यदि मेरे मॉडल में 0.5 का …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

मैं एक लेख पढ़ रहा था और मैंने निम्नलिखित वाक्य देखा: किसी दिए गए मार्टिंगेल के लिए, यदि इसकी ऊपरी या निचली सीमा है, तो मार्टिंगेल को अभिसरण (as) करना होगा। चूँकि संभावना हमेशा नॉनवेज होती है, इसलिए 0 एक कम बाउंड होता है। "के रूप में" के लिए क्या …

16 abbreviation 

अधिकांश बार जब लोग परिवर्तनकारी परिवर्तन के बारे में बात करते हैं (भविष्यवक्ता और प्रतिक्रिया चर दोनों के लिए), तो वे डेटा की विषमता (जैसे परिवर्तन, बॉक्स और कॉक्स परिवर्तन आदि) के इलाज के तरीकों पर चर्चा करते हैं। जो बात मैं नहीं समझ पा रहा हूं वह यह है …

16 modeling  skewness 

प्रतिगमन में अशक्त मॉडल क्या है और अशक्त मॉडल और अशक्त परिकल्पना के बीच क्या संबंध है? मेरी समझ के लिए, क्या इसका मतलब है निरंतर प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने के लिए "प्रतिक्रिया चर का औसत" का उपयोग करना? असतत प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने में "लेबल वितरण" का …

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

मैं पहनावा सीखने के बारे में थोड़ा उलझन में हूं। संक्षेप में, यह k मॉडल चलाता है और इन k मॉडल का औसत प्राप्त करता है। यह कैसे गारंटी दी जा सकती है कि k मॉडल का औसत किसी भी मॉडल से बेहतर होगा? मैं समझता हूं कि पूर्वाग्रह "फैला …

16 machine-learning  ensemble 

कार्यनीति के लिए मुझे कौन से सैद्धांतिक दृष्टिकोण को एक लागू सांख्यिकीविद् / अर्थशास्त्री के रूप में जानना चाहिए? मुझे पता है (बहुत कम) नेमन-रुबिन कारण मॉडल (और रॉय , हैवेल्मो आदि) पर्ल का काम कॉजेलिटी पर ग्रैनजर कॉजेलिटी (हालांकि कम उपचार-उन्मुख) मुझे कौन सी अवधारणाएं याद आती हैं या …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

यह समस्या रोबोटिक कवरेज में मेरी प्रयोगशाला के अनुसंधान से संबंधित है: प्रतिस्थापन के बिना सेट से यादृच्छिक रूप से संख्याएँ खींचें और संख्याओं को क्रम में क्रमबद्ध करें। ।nnn{1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m संख्याओं की इस क्रमबद्ध सूची से , लगातार संख्याओं और सीमाओं के बीच अंतर उत्पन्न करना: । यह …

16 probability  mathematical-statistics  uniform  combinatorics  order-statistics 

मैंने सीखा कि मानक सामान्य वितरण अद्वितीय है क्योंकि औसत और विचरण क्रमशः 0 और 1 पर तय किए जाते हैं। इस तथ्य से, मुझे आश्चर्य है कि क्या कोई दो मानक यादृच्छिक चर स्वतंत्र होना चाहिए।

16 normal-distribution  independence 

तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में, अक्सर हम "टेंसर" शब्द का सामना करते हैं। क्या यह एक वेक्टर से अलग है? और एक मैट्रिक्स से? क्या आपको कोई विशिष्ट उदाहरण मिला है जो इसकी परिभाषा को स्पष्ट करता है? मैं इसकी परिभाषा को लेकर थोड़ा भ्रमित हूं। विकिपीडिया मदद नहीं करता है …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor