सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास एक दुर्लभ बीमारी के मौसम द्वारा घटना के मामलों का डेटासेट है। उदाहरण के लिए, कहते हैं कि वसंत में 180 मामले थे, गर्मियों में 90, गिरावट में 45 और सर्दियों में 210। मैं इस बात से जूझ रहा हूं कि क्या इन नंबरों में मानक त्रुटियों को …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

मैंने एक प्रयोग किया जहां मैंने दो अलग-अलग स्रोत आबादी से आने वाले विभिन्न परिवारों को उठाया। प्रत्येक परिवार को दो उपचारों में से एक सौंपा गया था। प्रयोग के बाद मैंने प्रत्येक व्यक्ति पर कई लक्षण मापे। उपचार या स्रोत के प्रभाव के साथ-साथ उनकी बातचीत के परीक्षण के …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

ऐसा लगता है कि अगर मैं इस तरह के रूप में एक प्रतिगमन मॉडल है yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3मैं या तो एक कच्चे बहुपद को फिट कर सकता हूं और अविश्वसनीय परिणाम प्राप्त कर सकता हूं या एक ऑर्थोगोनल बहुपद को फिट कर सकता हूं …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

मैं libsvm का उपयोग कर रहा हूं और मैंने देखा कि हर बार मैं svmtrain () को कॉल करता हूं, मैं एक नया मॉडल बनाता हूं और लगता है कि मौजूदा मॉडल में डेटा डालने का कोई विकल्प नहीं है। क्या ऐसा करना संभव है? क्या मैं इस पहलू को …

14 svm  libsvm 

मैंने एमएफसीसी और छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग करके ध्वनि पहचान के लिए अवधारणा प्रणाली का प्रमाण विकसित किया है। जब मैं ज्ञात ध्वनियों पर सिस्टम का परीक्षण करता हूं तो यह आशाजनक परिणाम देता है। हालांकि, सिस्टम, जब किसी अज्ञात ध्वनि को इनपुट किया जाता है, तो निकटतम …

14 machine-learning  hidden-markov-model  pattern-recognition 

मैं एक लॉजिस्टिक लीनियर मिक्स्ड इफ़ेक्ट मॉडल (रैंडम इंटरसेप्ट्स) के साथ 175 स्कूलों में 300,000 विद्यार्थियों के डेटा का विश्लेषण कर रहा हूँ। प्रत्येक पुतली बिल्कुल एक बार होती है और डेटा 6 साल तक फैलता है। मैं निरंतर परिणामों के लिए VPC / ICC के समान स्कूल और पुतली …

14 mixed-model  binary-data 

यह स्पष्ट रूप से परिभाषा या सम्मेलन का विषय है, और लगभग कोई व्यावहारिक महत्व नहीं है। यदि 0.05 के अपने पारंपरिक मूल्य पर सेट है, तो 0.0500000000000 का एक पी मूल्य है ... जिसे सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण माना जाता है या नहीं? आम तौर पर माना जाता शासन …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  definition 

यदि आप एक रैखिक मॉडल या एक मिश्रित मॉडल फिट करते हैं, तो एक श्रेणीगत या नाममात्र वैरिएबल को कई प्रकार के चर में बदलने के लिए विभिन्न प्रकार के कोडिंग उपलब्ध हैं, जिसके लिए पैरामाटर्स का अनुमान लगाया जाता है, जैसे कि डमी कॉनडिंग (आर डिफ़ॉल्ट) और प्रभाव कोडिंग। …

14 regression  mixed-model  categorical-data  contrasts  categorical-encoding 

इस सवाल से प्रेरित होकर , मैं सोच रहा हूं कि क्या किसी भी विषय पर बहुत छोटे ग्रंथों के बड़े संग्रह के लिए कोई काम किया गया है। मेरा अंतर्ज्ञान यह है कि ट्विटर को इस तरह के मॉडल के लिए एक प्राकृतिक प्रेरणा होना चाहिए। हालांकि, कुछ सीमित …

14 references  text-mining  topic-models  natural-language 

मैं अपनी परियोजना में सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए स्पॉटफ़ायर (एस ++) का उपयोग कर रहा हूं और मुझे एक बड़े डेटा सेट के लिए बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना होगा। मुझे पता है कि सबसे अच्छा एल्गोरिथ्म नकली था, लेकिन दुर्भाग्य से यह s ++ में उपलब्ध नहीं है। हालाँकि, मेरे …

14 generalized-linear-model  logistic 

मैं कंप्यूटर साइंस में ग्रेजुएट स्टूडेंट हूं। मैं एक शोध परियोजना के लिए कुछ खोजपूर्ण कारक विश्लेषण कर रहा हूं। मेरे सहकर्मी (जो परियोजना का नेतृत्व कर रहे हैं) एसपीएसएस का उपयोग करते हैं, जबकि मैं आर का उपयोग करना पसंद करता हूं। यह तब तक महत्वपूर्ण नहीं था जब …

14 r  spss  factor-analysis 

मैं 10 वर्ष की अवधि (1997-2006) में स्वतंत्र चर के सेट से संघर्ष (निर्भर चर) की उपस्थिति या अनुपस्थिति को मॉडल करने के लिए एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना चाहता हूं, जिसमें प्रत्येक वर्ष 107 अवलोकन होते हैं। मेरे स्वतंत्र हैं: भूमि क्षरण (2 प्रकार की गिरावट के लिए श्रेणीबद्ध); …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

एक सिफ़ारिश प्रणाली विभिन्न उपयोगकर्ताओं की रेटिंग के बीच संबंध को मापेगी और किसी दिए गए उपयोगकर्ता के लिए सिफारिशों की पैदावार करेगी जो उसके लिए ब्याज हो सकती है। हालांकि, समय के साथ स्वाद बदल जाता है इसलिए पुरानी रेटिंग वर्तमान वरीयताओं को प्रतिबिंबित नहीं कर सकती है और …

14 recommender-system 

एक चर संख्या के साथ डेटा को वर्गीकृत करने के लिए कुछ दृष्टिकोण क्या हैं? एक उदाहरण के रूप में, एक समस्या पर विचार करें जहां प्रत्येक डेटा बिंदु x और y बिंदुओं का एक वेक्टर है, और हमारे पास प्रत्येक उदाहरण के लिए समान अंक नहीं हैं। क्या हम …

14 machine-learning  missing-data 

अगले हफ्ते हमारे पास घर के एक स्थानीय स्कूल से एक प्रशिक्षु है। उसकी छोटी इंटर्नशिप के पीछे की अवधारणा यह जानना है कि वास्तविक दुनिया कैसे काम करती है और कुछ निश्चित नौकरियां कैसे निपटती हैं, दैनिक कार्य कैसा दिखता है आदि। अब मैं सोच रहा था, कि कोई …

14 machine-learning  teaching