सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे लगता है कि यह व्यक्तिपरक है, लेकिन मुझे लगा कि हमारे पसंदीदा डेटासेट के बारे में बात करना अच्छा होगा और हम जो सोचते हैं, वह उन्हें दिलचस्प बनाता है। वहाँ डेटा का खजाना है, और क्या सभी APIs (उदाहरण के लिए, Datamob ) के साथ क्लासिक डेटासेट (जैसे, …

16 dataset 

मेरे पास ग्राहकों की गिनती की संख्या के साथ डेटा (मांग / प्रस्ताव विश्लेषण है, जो संभवतः - कई कारकों पर निर्भर करता है)। मैंने सामान्य त्रुटियों के साथ एक रेखीय प्रतिगमन की कोशिश की, लेकिन मेरा क्यूक्यू-प्लॉट वास्तव में अच्छा नहीं है। मैंने उत्तर के एक लॉग रूपांतरण की …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

मुझे एसएएस से बाहर एक वर्तमान बड़े स्टोचस्टिक मॉडल में से एक और एक नई भाषा में स्थानांतरित करने का काम सौंपा गया है। व्यक्तिगत रूप से, मैं एक पारंपरिक संकलित भाषा पसंद करता हूं, लेकिन पीआई चाहता है कि मैं आर की जांच करूं, जिसका मैंने कभी उपयोग नहीं …

16 r  computing 

कुछ नियमितीकरण के साथ रैखिक प्रतिगमन पर विचार करें: जैसे कि पता लगाएं कि xxx कम करता है ||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 आमतौर पर, ए के कॉलम को शून्य मीन और यूनिट मानदंड के लिए मानकीकृत किया जाता है, जबकि को शून्य माध्य के लिए केंद्रित किया जाता है। मैं यह …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

मैं इसके लिए काफी नया हूं, इसलिए मुझे आशा है कि यदि प्रश्न भोला हो तो आप मुझे क्षमा करें। (संदर्भ: मैं डेविडसन और मैककिनोन की पुस्तक "इकोनोमेट्रिक थ्योरी एंड मेथड्स" से अर्थमिति सीख रहा हूं , और वे इसे स्पष्ट नहीं करते हैं; मैंने ल्युबर्गर की अनुकूलन पुस्तक को …

16 regression  least-squares 

मेरे पास एक क्लासिक रैखिक मॉडल है, जिसमें 5 संभव रजिस्ट्रार हैं। वे एक दूसरे के साथ असंबंधित हैं, और प्रतिक्रिया के साथ काफी कम संबंध हैं। मैं एक ऐसे मॉडल पर पहुंचा हूं, जहां रजिस्टरों में से 3 के पास उनके टी स्टेटिस्टिक (पी <0.05) के लिए महत्वपूर्ण गुणांक …

16 r  regression  self-study  linear-model 

मेरे पास डेटा का एक सेट है जहां प्रत्येक डेटा में nnn अलग-अलग उपाय होते हैं। प्रत्येक उपाय के लिए, मेरे पास एक बेंचमार्क मूल्य है। मैं जानना चाहता हूं कि प्रत्येक डेटा बेंचमार्क मान के कितना करीब है। मैंने इस तरह भारित यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करने के बारे …

16 distance-functions 

मदद पृष्ठ प्रिज्म के लिए कि यह कैसे गैर रेखीय प्रतिगमन के लिए भविष्यवाणी बैंड की गणना के लिए निम्नलिखित विवरण देता है। कृपया लंबी बोली का बहाना करें, लेकिन मैं दूसरे पैराग्राफ का पालन नहीं कर रहा हूं (जो बताता है कि कैसे G|xG|xG|x परिभाषित है और dY/dPdY/dPdY/dP की …

16 nonlinear-regression  prediction-interval 

यह कुछ हद तक एक शुरुआत का सवाल है, लेकिन एक बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में 6.012 के एक्सप (बी) परिणाम की व्याख्या कैसे की जाती है? 1) क्या यह 6.012-1.0 = 5.012 = 5012% जोखिम में वृद्धि है? या 2) 6.012 / (1 + 6.012) = 0.857 = 85.7% …

16 multinomial 

मुझे आंकड़ों के लिए एक परिचय लिखने के लिए कहा गया है और मैं संघर्ष कर रहा हूं कि पी-वैल्यू और पावर रिलेट करने के तरीके को रेखांकन कैसे दिखाया जाए। मैं इस ग्राफ के साथ आया हूँ: मेरा प्रश्न: क्या इसे प्रदर्शित करने का एक बेहतर तरीका है? यहाँ …

16 r  teaching  power 

मैं एक "परिवर्तन बिंदु" विश्लेषण को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, या nls()आर में उपयोग करके एक मल्टीफ़ेज़ प्रतिगमन । यहां मैंने कुछ नकली डेटा बनाए हैं । डेटा फिट करने के लिए मैं जिस सूत्र का उपयोग करना चाहता हूं वह है: y= β0+ β1x + β2अधिकतम …

16 r  regression  change-point  nls 

मैं एक फार्माकोलॉजिस्ट हूं और मेरे अनुभव में, बुनियादी बायोमेडिकल रिसर्च में लगभग सभी पेपर स्टूडेंट के टी-टेस्ट (या तो समर्थन के लिए या अनुमानों के अनुसार ...) का उपयोग करते हैं। कुछ साल पहले यह मेरे ध्यान में आया कि छात्र का टी-टेस्ट सबसे कुशल परीक्षण नहीं है जिसका …

16 hypothesis-testing  teaching  statistical-significance 

यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि अनियमित समय श्रृंखला (आदर्श रूप से वीईसीएम के साथ जोहान्सन परीक्षण का उपयोग करके ) के साथ संयोग की गणना कैसे करें । मेरा प्रारंभिक विचार श्रृंखला को नियमित करना और लापता मूल्यों को प्रक्षेपित करना होगा, हालांकि यह अनुमान पूर्वाग्रह कर सकता …

16 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

Kolmogorov-Smirnov वितरण Kolmogorov-Smirnov परीक्षण से जाना जाता है । हालांकि, यह ब्राउनियन पुल के वर्चस्व का वितरण भी है। चूंकि यह स्पष्ट (मुझसे) दूर है, इसलिए मैं आपसे इस संयोग की सहज व्याख्या के लिए पूछना चाहूंगा। संदर्भ भी स्वागत योग्य हैं।

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

मैं कुछ मजबूत तकनीकों की तलाश कर रहा हूं जो वित्तीय समय-श्रृंखला डेटा (यानी टिकडाटा) से आउटलेर और त्रुटियों (जो भी कारण हो) को हटाने के लिए। टिक-दर-टिक वित्तीय समय-श्रृंखला डेटा बहुत गड़बड़ है। इसमें एक्सचेंज बंद होने पर बहुत बड़ा (समय) अंतराल होता है, और जब एक्सचेंज फिर से …

16 time-series  outliers