सांख्यिकी और बिग डेटा

में प्रतिगमन मॉडलिंग रणनीतियाँ Harrell (द्वितीय संस्करण) द्वारा एक वर्ग (एस 20.1.7) एक covariate जिसका मुख्य प्रभाव जीवित रहने पर हम (नीचे उदाहरण में उम्र) के रूप में अच्छी तरह से अनुमान लगाना चाहते के बीच एक बातचीत सहित कॉक्स मॉडल पर चर्चा और एक है covariate जिसका मुख्य प्रभाव …

13 survival  cox-model  stratification 

समय श्रृंखला विश्लेषण के दायरे में लंबे समय तक विचरण को कैसे परिभाषित किया जाता है? मैं समझता हूं कि इसका उपयोग उस मामले में किया जाता है जब डेटा में सहसंबंध संरचना होती है। इसलिए हमारी स्टोकेस्टिक प्रक्रिया X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots यादृच्छिक चर के बीच का परिवार नहीं होगी …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

उत्कृष्ट सांख्यिकीय मॉडलिंग को पढ़ने से : दो संस्कृतियों (ब्रेमेन 2001) , हम पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल (जैसे, रैखिक प्रतिगमन) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे, बगिंग, रैंडम फ़ॉरेस्ट, बूस्टेड पेड़ ...) के बीच सभी अंतर को जब्त कर सकते हैं। ब्रेमेन डेटा मॉडल (पैरामीट्रिक) की आलोचना करता है क्योंकि वे इस …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

ध्यान दें: बोरेल-केंटेली लेम्मा का कहना है कि ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 फिर, अगर ∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty Borel-Cantelli Lemma का उपयोग करके मैं वह दिखाना चाहता …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

मुझे पता है कि गॉसियन का एक योग गॉसियन है। तो, गाऊसी का मिश्रण कैसे अलग है? मेरा मतलब है, गाऊसी लोगों का एक मिश्रण सिर्फ गाऊसी का योग है (जहां प्रत्येक गौसियन को संबंधित मिश्रण गुणांक से गुणा किया जाता है) सही?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

मैं कुछ शोध के लिए एरर इन वैरिएबल मॉडल के लिए कुछ सिंटैटिक डेटा पर काम कर रहा हूं। वर्तमान में मेरे पास एक एकल स्वतंत्र चर है, और मैं मान रहा हूं कि मैं आश्रित चर के सही मूल्य के लिए विचरण जानता हूं। इसलिए, इस जानकारी के साथ, …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

मैं नेटवर्क विलंबता के वितरण का विश्लेषण कर रहा हूं। औसत अपलोड समय (U) 0.5s है। मंझला डाउनलोड (डी) समय 2s है। हालाँकि, औसत कुल समय (प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए, T = U + D) 4s है। यह जानकर क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि योग का मध्यांक …

13 random-variable  median  summations 

मैंने पहले इस बारे में पूछा है और वास्तव में यह पहचानने के लिए संघर्ष कर रहा है कि एक मॉडल पैरामीटर क्या बनाता है और क्या यह एक अव्यक्त चर बनाता है। तो इस साइट पर इस विषय पर विभिन्न थ्रेड्स को देखते हुए, मुख्य अंतर प्रतीत होता है: …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

मॉडल , हम सामान्य समीकरण का उपयोग करके का अनुमान लगा सकते हैंy=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilonββ\beta β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y, और हमy^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. अवशिष्ट के सदिश द्वारा अनुमान लगाया जाता है ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q y …

13 regression  least-squares  inference 

मैं आँकड़ों के लिए अपेक्षाकृत नया हूँ और इसे बेहतर समझने में मदद करूँगा। मेरे क्षेत्र में फॉर्म का आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला मॉडल है: Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha जब लोग मॉडल को डेटा के लिए फिट करते हैं तो वे आमतौर पर इसे रैखिक करते हैं और निम्नलिखित …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

मुझे पता है कि दोनों सुविधाओं के चयन और आयामीता में कमी का उद्देश्य सुविधाओं के मूल सेट में सुविधाओं की संख्या को कम करना है। यदि हम दोनों में समान कार्य कर रहे हैं, तो दोनों में क्या अंतर है?

13 machine-learning  pca  feature-selection  dimensionality-reduction 

क्या मैं मल्टीमॉडल वितरण के लिए बॉक्स-एंड-व्हिस्कर प्लॉट का उपयोग कर सकता हूं या केवल अनिमॉडल वितरण के लिए?

13 distributions  data-visualization  boxplot 

मैं एक छोटी परियोजना पर काम कर रहा हूं, जहां हम अगले 6 महीनों के लिए वस्तुओं (तेल, एल्यूमीनियम, टिन, आदि) की कीमतों की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। मेरे पास भविष्यवाणी करने के लिए 12 ऐसे चर हैं और मेरे पास अप्रैल, 2008 - मई, 2013 के …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

प्रतिगमन करते समय यदि हम परिभाषा से जाते हैं: आंशिक संभावना, प्रोफाइल संभावना और सीमांत संभावना के बीच क्या अंतर है? वह, अधिकतम संभावना का पता लगाएं β और β जो अधिकतम L (θ, Lik | डेटा) को बढ़ाता है। जबकि, सीमांत संभावना हम इस तथ्य का दोहन करके संभावना …

13 regression  maximum-likelihood 

कहते हैं, पर निर्भर है । जोर से बोलना,αXXXαα\alpha अगर और दोनों यादृच्छिक चर हैं, तो हम लिख सकते हैं ;अल्फा पी ( एक्स | अल्फा )XXXαα\alphap(X∣α)p(X∣α)p(X\mid\alpha) हालाँकि, यदि एक रैंडम वैरिएबल है और एक पैरामीटर है, तो हमें लिखना होगा ।α पी ( एक्स ; α )XXXαα\alphap(X;α)p(X;α)p(X; \alpha) मैं …

13 machine-learning  terminology