सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं अपने डेटासेट पर सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का उपयोग करने का प्रयास करना चाहता हूं। इससे पहले कि मैं इस समस्या का प्रयास करूँ, मुझे चेतावनी दी गई थी कि एसवीएम बेहद असंतुलित आंकड़ों पर अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं। मेरे मामले में, मेरे पास 95-98% 0 और 2-5% …

15 svm  libsvm  unbalanced-classes 

विशेष रूप से, मैं सोच रहा हूं कि हमारे पास यह अवधारणा मल्टीपल आर क्यों है (जिसे मैं कई रिग्रेशन में देखे गए और अनुमानित स्कोर के बीच सहसंबंध के रूप में समझ सकता हूं), और फिर एक अलग अवधारणा आर-स्क्वेर्ड जो सिर्फ वर्ग या आर है। मुझे सूचित किया …

15 multiple-regression 

तो (अनसुचित) पाठ मॉडलिंग में, लेटेंट डरिकलेट एलोकेशन (एलडीए) प्रोबेबिलिस्टिक लैवेंट सिमेंटिक एनालिसिस (PLSA) का बायेसियन संस्करण है। अनिवार्य रूप से, LDA = PLSA + डिरिचलेट इसके मापदंडों से पहले। मेरी समझ यह है कि एलडीए अब संदर्भ एल्गोरिथ्म है और इसे विभिन्न पैकेजों में लागू किया गया है, जबकि …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

मैंने प्रतिक्रिया को दोगुना करने के बाद अपने XXX और YYY चर के बीच एक मजबूत रैखिक संबंध प्राप्त किया । मॉडल था Y∼XY∼XY\sim X लेकिन मैं यह करने के लिए बदल YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X} में सुधारR2R2R^2.76 करने के लिए .19 से। स्पष्ट रूप से मैंने इस रिश्ते पर कुछ अच्छी …

15 regression  data-transformation  r-squared 

मैं एक समय श्रृंखला पर काम कर रहा हूं जिसके मूल्य कड़ाई से सकारात्मक हैं । AR, MA, ARMA, आदि सहित विभिन्न मॉडलों के साथ काम करना, मुझे कड़ाई से सकारात्मक पूर्वानुमान प्राप्त करने का आसान तरीका नहीं मिला। मैं अपने पूर्वानुमानों को करने के लिए R का उपयोग कर …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

कुछ बायेसियन अक्सर "अधिक अद्वितीय नमूना वितरण नहीं है" बताते हुए आक्रमण पर हमला करते हैं क्योंकि यह शोधकर्ता (क्रूसके, एगुइनिस, और जू, 2012, पृष्ठ 733) के इरादों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, कहते हैं कि एक शोधकर्ता डेटा संग्रह शुरू करता है, लेकिन 40 प्रतिभागियों के बाद …

15 distributions  inference  frequentist 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ARIMA मॉडलिंग / बॉक्स जेनकिंस (BJ) में मापदंडों का अनुमान कैसे लगाया जाता है। दुर्भाग्य से, मेरे द्वारा सामना की गई पुस्तकों में से कोई भी अनुमान प्रक्रिया का वर्णन नहीं करता है जैसे कि लॉग-लिकेलिहुड अनुमान प्रक्रिया विस्तार से। मुझे …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मुझे कुछ डेटा (158 मामले) मिले हैं, जो 21 प्रश्नावली मदों के लिए एक संभावित पैमाने के उत्तर से प्राप्त हुआ था। मुझे वास्तव में एक प्रतिगमन विश्लेषण करने की आवश्यकता है / यह देखने के लिए कि प्रश्नावली पर कौन से आइटम समग्र आइटम (संतुष्टि) की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी …

15 regression  distributions  nonparametric 

मैं भाजक में अपेक्षा को लागू करने में उलझन में हूं। E(1/X)=?E(1/X)=?E(1/X)=\,? क्या यह ?1/E(X)1/E(X)1/E(X)\,

15 expected-value 

यह एक बहुत ही बुनियादी सवाल है। हम ची वर्ग वितरण का उपयोग क्यों करते हैं? इस वितरण का अर्थ क्या है? विचलन के लिए एक विश्वास अंतराल बनाने के लिए इसका उपयोग क्यों किया जाता है? हर जगह मैं एक स्पष्टीकरण के लिए Google बस इस तथ्य को प्रस्तुत …

15 variance  chi-squared 

मैं Causal Bayesian Networks में d- सेपरेशन लॉजिक को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। मुझे पता है कि एल्गोरिथ्म कैसे काम करता है, लेकिन मुझे समझ में नहीं आता है कि एल्गोरिथ्म में "सूचना का प्रवाह" क्यों काम करता है। उदाहरण के लिए ऊपर दिए गए ग्राफ़ में, हमें …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

क्या कोई मुझे पियर्सन सहसंबंध सूत्र को समझने में मदद कर सकता है? नमूना rrr = चर XXX और वाई के मानक स्कोर के उत्पादों का मतलबYYY । मुझे यह समझना है कि उन्हें XXX और को मानकीकृत करने की आवश्यकता क्यों है YYY, लेकिन दोनों z स्कोर के उत्पादों …

15 correlation  descriptive-statistics  pearson-r 

मैं glmnetपैकेज के लिए नया हूं , और मैं अभी भी अनिश्चित हूं कि परिणामों की व्याख्या कैसे करें। क्या कोई मुझे निम्नलिखित ट्रेस प्लॉट पढ़ने में मदद कर सकता है? निम्नलिखित को चलाकर ग्राफ प्राप्त कर रहा था: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

मैं वर्तमान में यांग द्वारा संगणना आणविक विकास में बायेसियन विधियों के बारे में पढ़ रहा हूं। खंड 5.2 में यह पुजारियों और विशेष रूप से गैर-सूचनात्मक / फ्लैट / अस्पष्ट / फैलाना, संयुग्मित, और हाइपर-पुजारियों के बारे में बात करता है। यह एक निरीक्षण के लिए पूछ रहा हो …

15 bayesian  prior