सांख्यिकी और बिग डेटा

जहां तक ​​मैं समझता हूं, बताता है कि मॉडल अवलोकन को कितनी अच्छी तरह से भविष्यवाणी करता है। समायोजित आर 2 वह है जो अधिक टिप्पणियों (या स्वतंत्रता की डिग्री) को ध्यान में रखता है। तो, समायोजित आर 2 मॉडल को बेहतर ढंग से भविष्यवाणी करता है? फिर यह आर …

15 regression  r-squared 

जैसा कि वर्तमान में खड़ा है, यह प्रश्न हमारे प्रश्नोत्तर प्रारूप के लिए एक अच्छा फिट नहीं है। हम तथ्यों, संदर्भों या विशेषज्ञता के आधार पर उत्तर दिए जाने की अपेक्षा करते हैं, लेकिन इस प्रश्न पर बहस, बहस, मतदान या विस्तारित चर्चा की संभावना होगी। यदि आपको लगता है …

15 references  history 

R प्लॉटिंग पैकेज ggplot2 में संबंधित विश्वास बैंड के साथ एक प्रतिगमन रेखा (या वक्र) की साजिश रचने के लिए stat_smooth नामक एक भयानक कार्य है । हालाँकि मुझे यह पता लगाने में मुश्किल समय आ रहा है कि यह आत्मविश्वास बैंड कैसे उत्पन्न होता है, प्रतिगमन लाइन (या "विधि") …

15 r  regression  confidence-interval  ggplot2 

मुझे कुछ नमूनों के साथ एक बीवरिएट गौसियन के वितरण को "सीखना" चाहिए, लेकिन पूर्व वितरण पर एक अच्छी परिकल्पना है, इसलिए मैं बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहूंगा। मैंने अपने पूर्व को परिभाषित किया: / mathbf {\ _ mu_0} = \ start {शुरू} bmatrix} 0 \\ 0 \ end …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

सामान्य वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए सामान्य दृष्टिकोण का मतलब और नमूना मानक विचलन / विचरण का उपयोग करना है। हालांकि, अगर कुछ आउटलेयर हैं, तो माध्यिका और माध्यिका से मध्य विचलन बहुत अधिक मजबूत होना चाहिए, है ना? कुछ डेटा सेट पर मैंने कोशिश की, सामान्य …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

मेरे पास घटनाओं का डेटाबेस (यानी तारीखों का एक चर) और संबद्ध कोवरिएट्स हैं। गैर-स्थिर पॉइज़न प्रक्रिया द्वारा घटनाओं को उत्पन्न किया जाता है, जिसमें पैरामीटर कुछ कोवरिएट का अज्ञात (लेकिन संभवतः रैखिक) फ़ंक्शन होता है। मुझे लगता है कि NHPoisson पैकेज सिर्फ इस उद्देश्य के लिए मौजूद है; लेकिन …

15 r  poisson-distribution  poisson-process 

मैं इस समस्या के बारे में सोच रहा हूं। द्विआधारी डेटा मॉडलिंग के लिए सामान्य लॉजिस्टिक फ़ंक्शन है: हालांकि logit समारोह है, जो एक एस के आकार की अवस्था है, हमेशा डेटा मॉडलिंग के लिए सबसे अच्छा है? हो सकता है कि आपके पास यह विश्वास करने का कारण हो …

15 logistic  references  link-function 

मैं वर्गीकरण के लिए gbm पैकेज का उपयोग कर रहा हूं। जैसी कि उम्मीद थी, परिणाम अच्छे हैं। लेकिन मैं क्लासिफायर के आउटपुट को समझने की कोशिश कर रहा हूं। आउटपुट में पाँच शब्द हैं। `Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve` क्या कोई भी प्रत्येक शब्द का अर्थ समझा सकता है, …

15 r  machine-learning 

एक जीएलएम में एक सहसंयोजक संरचना को निर्दिष्ट करने के क्या लाभ हैं (बजाय सहसंयोजक मैट्रिक्स में सभी ऑफ-विकर्ण प्रविष्टियों को शून्य के रूप में माना जाता है)? यह दर्शाने के अलावा कि किसी को डेटा के बारे में क्या पता है, वह करता है फिट की अच्छाई में सुधार? …

15 generalized-linear-model  covariance 

मैं कागले निबंध ईवल विधि को पढ़ते हुए परिवर्तन को स्थिर करते हुए आया । वे अपने मतलब लेने से पहले कप्पा मूल्यों को बदलने और फिर उन्हें वापस बदलने के लिए एक विचरण स्थिरीकरण परिवर्तन का उपयोग करते हैं। विचरण स्थिरीकरण पर विकी को पढ़ने के बाद भी मैं …

15 variance  mathematical-statistics 

MAD = मीन एब्सोल्यूट डिविएशन MSE = मीन स्क्वेर्ड एरर मैंने विभिन्न स्थानों से सुझाव देखे हैं कि MSE का उपयोग कुछ अवांछनीय गुणों के बावजूद किया जाता है (उदाहरण के लिए http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , जो p8 पर बताता है "यह आमतौर पर माना जाता है कि MAD MSE से बेहतर …

15 forecasting  error  mse  mae 

एक समस्या जो मैंने हमेशा मिश्रित मॉडल के साथ की है, वह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का पता लगा रही है - उस तरह की जो एक पेपर या पोस्टर पर समाप्त हो सकती है - एक बार परिणाम आने के बाद। अभी, मैं एक फॉर्मूले के साथ एक पॉइज़न मिश्रित प्रभाव …

15 r  data-visualization  mixed-model 

मैं scikits- सीखने में रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। समस्या यह है कि मुझे वास्तव में उच्च परीक्षण त्रुटि मिल रही है: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. यह मेरा डेटा कैसा दिखता है: (नीला: वास्तविक डेटा, हरा: अनुमानित): मैं प्रशिक्षण के लिए 90% …

15 regression  random-forest  scikit-learn 

मेरे पास हाल ही में एक क्लाइंट मेरे पास बूटस्ट्रैप विश्लेषण करने के लिए आया था क्योंकि एक एफडीए समीक्षक ने कहा कि उनकी त्रुटियों में परिवर्तनशील प्रतिगमन अमान्य था क्योंकि जब साइटों के डेटा को पूल करते हुए विश्लेषण में तीन साइटों से पूलिंग डेटा शामिल होते हैं, जहां …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

से विकिपीडिया के सांख्यिकीय randoness : वैश्विक यादृच्छिकता और स्थानीय यादृच्छिकता अलग हैं। यादृच्छिकता की अधिकांश दार्शनिक अवधारणाएं वैश्विक हैं - क्योंकि वे इस विचार पर आधारित हैं कि "लंबे समय में" एक अनुक्रम वास्तव में यादृच्छिक दिखता है, भले ही कुछ उप-क्रम यादृच्छिक न दिखें। उदाहरण के लिए, पर्याप्त …

15 mathematical-statistics  random-generation