सांख्यिकी और बिग डेटा

यह जाहिरा तौर पर मामला यह है कि अगर , तोXi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} मैंने कागजों को मनमाने ढंग से द्विघात रूपों पर देखा है, जिसके परिणामस्वरूप हमेशा भयानक गैर-केंद्रीय ची-स्क्वेर्ड अभिव्यक्ति होती है। उपरोक्त सरल संबंध मुझे बिल्कुल स्पष्ट नहीं लगता है, इसलिए …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

मैं अक्सर पीसीए (सैकड़ों सैकड़ों चर और दर्जनों या सैकड़ों नमूनों के साथ ओमिक्स डेटा) का उपयोग करके अपने बहुभिन्नरूपी डेटा का निदान करता था। डेटा अक्सर कई समूहों को परिभाषित करने वाले कई स्पष्ट स्वतंत्र चर के साथ प्रयोगों से आते हैं, और मुझे अक्सर कुछ घटकों से गुजरना …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

मैंने अभी स्टैन में मॉडल बनाना शुरू किया है ; उपकरण के साथ परिचित बनाने के लिए, मैं बेयसियन डेटा विश्लेषण (2 एड।) में कुछ अभ्यासों के माध्यम से काम कर रहा हूं। Waterbuck व्यायाम supposes कि डेटा के साथ, अज्ञात। चूंकि हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो असतत मापदंडों की अनुमति नहीं …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

मैं एक glm.nb आयोजित किया glm1<-glm.nb(x~factor(group)) समूह के साथ एक संस्थागत और x एक गणितीय चर है। जब मैं परिणामों का सारांश प्राप्त करने की कोशिश करता हूं, तो मैं थोड़ा अलग परिणाम प्राप्त करता हूं, इस पर निर्भर करता है कि मैं उपयोग करता हूं summary()या summary.glm। summary(glm1)मुझे देता …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

मैं ARIMA मॉडल सीखने और लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं पंकरात्ज़ द्वारा ARIMA पर एक उत्कृष्ट पाठ पढ़ रहा हूं - यूनीवार्केट बॉक्स के साथ पूर्वानुमान - जेनकिंस मॉडल: अवधारणाएं और मामले । पाठ में लेखक विशेष रूप से ARIMA मॉडल को चुनने में पार्सिमोनी के राजकुमार …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

मैं autocovariance समारोह के लिए विश्लेषणात्मक भाव प्राप्त करने के लिए की जरूरत है एक ARMA (2,1) की प्रक्रिया के द्वारा सूचित किया जाता:γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t तो, मुझे पता है कि: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] इसलिए मैं लिख सकता हूं: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] फिर, स्वतःभरण समारोह के विश्लेषणात्मक संस्करण …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

क्या आप विचरण परीक्षण के विश्लेषण में एक पूंछ वाले परीक्षण का उपयोग करने का कारण दे सकते हैं? हम एनोवा में एक-पूंछ परीक्षण - एफ-परीक्षण का उपयोग क्यों करते हैं?

13 anova  f-test  sums-of-squares  f-distribution 

क्या शब्द "सांख्यिकीय निष्कर्ष" में केवल परिकल्पना परीक्षण शामिल है या इसमें बिंदु अनुमान, अंतराल अनुमान आदि शामिल हैं। आधिकारिक संदर्भों की बहुत सराहना की जाएगी।

13 inference  terminology 

रैखिक प्रतिगमन में, , को डिज़ाइन मैट्रिक्स क्यों कहा जाता है? क्या X को कला के रूप में कुछ हद तक मनमाने ढंग से डिजाइन या निर्मित किया जा सकता है?एक्सY=XβY=XβY= X\betaXXXXXX

13 regression  terminology 

1. समस्या मैं एक चर के कुछ माप , जहां टी = 1 , 2 , । । , एन , जिसके लिए मैं एक वितरण च y टी ( y टी ) एमसीएमसी, जो सादगी मैं मान लेंगे के लिए मतलब की एक गाऊसी है के माध्यम से प्राप्त …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

मेरे पास गणित की कोई पृष्ठभूमि नहीं है, लेकिन मैं समझता हूं कि कैसे सरल परसेप्ट्रॉन काम करता है और मुझे लगता है कि मैं एक हाइपरप्लेन की अवधारणा को समझ लेता हूं (मैं इसे ज्यामितीय रूप से 3 डी अंतरिक्ष में एक विमान के रूप में कल्पना करता हूं …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

मान लें कि आपके पास मानों का एक सेट है, और आप यह जानना चाहते हैं कि क्या यह अधिक संभावना है कि उन्हें गॉसियन (सामान्य) वितरण से सैंपल किया गया था या लॉगऑनॉर्मल वितरण से नमूना लिया गया था? बेशक, आदर्श रूप से आपको आबादी के बारे में या …

13 normal-distribution  lognormal 

मैं आँकड़ों और पैरामीटर के बीच के अंतर से अपेक्षाकृत परिचित हूँ। मैं एक आँकड़ों को नमूना डेटा में एक फ़ंक्शन को लागू करने से प्राप्त मूल्य के रूप में देखता हूं। हालांकि, मापदंडों के अधिकांश उदाहरण पैरामीट्रिक वितरण को परिभाषित करने से संबंधित हैं। एक सामान्य उदाहरण सामान्य वितरण …

13 estimation  terminology  sample  population 

K- गुना क्रॉस सत्यापन करते समय, मैं समझता हूं कि आप उस एक को छोड़कर सभी गुनाओं को इंगित करके सटीकता मीट्रिक प्राप्त करते हैं और पूर्वानुमान बनाते हैं, और फिर इस प्रक्रिया को बार दोहराते हैं । इसके बाद आप अपने सभी उदाहरणों पर सटीकता मेट्रिक्स चला सकते हैं …

13 cross-validation 

मैं फॉर्म में लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल चला रहा हूं: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) आम तौर पर मैं आईसीसी को इंटरसेप्ट और अवशिष्ट संस्करण से गणना करेगा, लेकिन मॉडल के सारांश में अवशिष्ट विचरण शामिल नहीं है। मैं इसकी गणना कैसे करूं?

13 logistic  lme4-nlme  glmm