सांख्यिकी और बिग डेटा

यह मान्य मतलब लंबाई (उपयोग करने के लिए है hhh ) और मतलब वजन ( www एक दिया आबादी से)) मतलब बॉडी मास इंडेक्स की गणना करने के ( BMI=wh2BMI=wh2BMI = \frac{w}{h^2} ) उस आबादी के लिए?

13 mean  sample  population 

आमतौर पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, हम एक मॉडल फिट करते हैं और प्रशिक्षण सेट पर कुछ पूर्वानुमान प्राप्त करते हैं। फिर हम उन प्रशिक्षण भविष्यवाणियों ( यहाँ कुछ पसंद ) पर क्रॉस-वैरिफाई करते हैं और आरओसी वक्र की तरह कुछ के आधार पर इष्टतम सीमा मूल्य तय करते हैं। हम …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

मॉडल से उत्पन्न वर्ग सदस्यता संभावनाओं पर एक सीमा का उपयोग करके (द्विआधारी) लॉजिस्टिक प्रतिगमन से अनुमानित कक्षाएं निर्धारित की जाती हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, आमतौर पर 0.5 का उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है। लेकिन अलग-अलग होने से भविष्यवाणी के वर्गीकरण में बदलाव आएगा। क्या …

13 machine-learning  logistic  scikit-learn  hyperparameter 

मैं वर्तमान में एक समस्या पर काम कर रहा हूं जिसमें हमारे पास एक छोटा डेटासेट है और परिणाम पर एक उपचार के कारण प्रभाव में रुचि रखते हैं। मेरे सलाहकार ने मुझे प्रतिक्रिया के रूप में परिणाम के साथ प्रत्येक भविष्यवक्ता पर एक अविभाज्य प्रतिगमन करने का निर्देश दिया …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

यह कुछ अजीब तरह का विचार है जो मैंने कुछ पुराने आँकड़ों की समीक्षा के दौरान किया था और किसी कारण से मैं उत्तर के बारे में सोच नहीं पा रहा था। एक सतत पीडीएफ हमें किसी भी सीमा में मानों के अवलोकन का घनत्व बताता है। उदाहरण के लिए …

13 normal-distribution  maximum-likelihood  pdf 

मैंने कलाकारों के नमूने के लिए एक सर्वेक्षण प्रस्तुत किया है। एक सवाल यह था कि आय का प्रतिशत किसके द्वारा दर्शाया गया था: कलात्मक गतिविधि, सरकारी सहायता, निजी पेंशन, कलाओं से संबंधित गतिविधियाँ नहीं। लगभग 65% व्यक्तियों ने उत्तर दिया है कि प्रतिशत का योग 100 है। अन्य नहीं: …

13 survey  bias 

यदि और दोनों को प्रभावित करने वाले छोड़े गए चर हैं तो पर का एक प्रतिगमन कारण नहीं हो सकता है । लेकिन नहीं छोड़ा गया चर और माप त्रुटि के लिए, एक प्रतिगमन कारण है? यही है, अगर हर संभव चर प्रतिगमन में शामिल है?yyyxxxxxxyyy

13 regression  bias  causality 

मैं देख रहा हूं कि कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, MCMC- आधारित विधियों का उपयोग एक पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, भले ही पीछे का विश्लेषणात्मक हो (उदाहरण के लिए क्योंकि पादरियों को संयुग्मित किया गया था)। मेरे लिए, यह MCMC- आधारित अनुमानकों के बजाय MAP- आकलनकर्ताओं …

13 bayesian  mcmc  posterior 

मुझे लगता है कि इस थोड़े बुनियादी है, लेकिन कहते हैं कि मैं एक यादृच्छिक चर है XXX , संभावना है P(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a) एक ही रूप में P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq f(a)) किसी भी वास्तविक मूल्य निरंतर कार्य के लिए fff ?

13 probability  distributions 

मैं सांख्यिकीय सीखने की किताब के तत्वों में सर्वश्रेष्ठ सबसे अच्छा चयन के बारे में पढ़ रहा हूं। अगर मेरे पास 3 भविष्यवाणियां हैं , तो मैं सबसेट बनाता हूं :x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 कोई भविष्यवाणियों के साथ सबसेट साथ सबसेटx1x1x_1 साथ सबसेटx2x2x_2 भविष्यवक्ता साथ सबसेटx3x3x_3 भविष्यवाणियों के साथ सबसेटx1,x2x1,x2x_1,x_2 भविष्यवाणियों के साथx1,x3x1,x3x_1,x_3 …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

यदि आप सभी कर रहे हैं, तो अनुभवजन्य वितरण से पुन: नमूना लिया जाता है, तो सिर्फ अनुभवजन्य वितरण का अध्ययन क्यों नहीं किया जाता है? उदाहरण के लिए, बार-बार नमूने द्वारा परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के बजाय, अनुभवजन्य वितरण से परिवर्तनशीलता का मात्र निर्धारण क्यों नहीं किया जाता है?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

उपचार और परिणामों पर विचार करने वाले कई पत्रों में, मैं तालिकाओं को देखता हूं (आमतौर पर "तालिका 1") जिसे उपद्रव चर कहा जा सकता है (अक्सर जनसांख्यिकी, कभी-कभी चिकित्सा की स्थिति) महत्व और पाठ के परीक्षणों के साथ जैसे "समूह मोटे तौर पर समान थे, वहाँ XXXXX पर कोई …

13 equivalence  controlling-for-a-variable 

बायेसियन डीप लर्निंग क्या है और यह पारंपरिक बायेसियन सांख्यिकी और पारंपरिक डीप लर्निंग से कैसे संबंधित है? मुख्य अवधारणाएं और गणित क्या शामिल हैं? क्या मैं कह सकता हूं कि यह केवल गैर पैरामीट्रिक बायेसियन आँकड़े हैं? इसके वर्तमान मुख्य विकास और अनुप्रयोगों के साथ इसके सेमिनल क्या हैं? …

13 bayesian  deep-learning 

क्या कोई वितरण है या क्या मैं नीचे की छवि में उस तरह का वितरण बनाने के लिए किसी अन्य वितरण से काम कर सकता हूं (खराब चित्र के लिए माफी)? जहां मैं एक संख्या देता हूं (उदाहरणों में 0.2, 0.5 और 0.9) जहां चोटी होनी चाहिए और एक मानक …

13 distributions  normal-distribution 

बता दें कि और चार यादृच्छिक चर हैं, जैसे , जहां अज्ञात पैरामीटर हैं। यह भी मान लें कि ,फिर कौन सा सच है?Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3Y4Y4Y_4θ 1 , θ 2 , θ 3 वी एक आर ( Y मैं ) = σ 2 मैं = 1 , 2 , 3 , 4।E(Y1)=θ1−θ3; …

13 self-study  estimation  inference