सांख्यिकी और बिग डेटा

लगभग सामान्य रूप से वितरित किए गए डेटा के लिए, बॉक्सप्लाट्स डेटा के मध्यमान और प्रसार की कल्पना करने के साथ-साथ किसी भी आउटलेयर की उपस्थिति का एक शानदार तरीका है। हालांकि अधिक भारी-पूंछ वाले वितरणों के लिए, बहुत सारे बिंदुओं को आउटलेर्स के रूप में दिखाया गया है, क्योंकि …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

मैं महत्व के लिए एक नमूना सहसंबंध का परीक्षण करना चाहता हूं , जो कि p- मानों का उपयोग कर रहा हैआरrr एच0: ρ = 0 ,एच1: Ρ ≠ 0।H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. मैं समझ गया हूं कि मैं इसके द्वारा गणना करने के लिए …

13 correlation  sample-size  fisher-transform 

मेरे पास मानों का एक सेट है और जो सैद्धांतिक रूप से तेजी से संबंधित हैं:यएक्सxxyyy y= एक एक्सखy=axby = ax^b गुणांक प्राप्त करने का एक तरीका दोनों पक्षों में प्राकृतिक लघुगणक लागू करना और एक रैखिक मॉडल फिटिंग करना है: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

मान लीजिए कि मुझे मॉडलिंग / सत्यापन टिप्पणियों के बीच 80/20 का विभाजन मिला है। मैंने मॉडलिंग डेटा सेट के लिए एक मॉडल फिट किया है, और मैं उस त्रुटि के साथ सहज हूं जो मैं सत्यापन डेटा सेट पर देख रहा हूं। इससे पहले कि मैं भविष्य के अवलोकन …

13 regression  predictive-models  validation 

तो मैंने सुना है कि यह कहा गया है कि एक सांख्यिकीय परीक्षण को दूसरे के परिणाम के आधार पर चुनना एक अच्छा विचार नहीं है। हालांकि यह मुझे अजीब लगता है। उदाहरण के लिए, लोग अक्सर एक गैर पैरामीट्रिक परीक्षण का उपयोग करना चुनते हैं जब कुछ अन्य परीक्षण …

13 hypothesis-testing 

मेरे पास व्यक्तियों का एक अनुदैर्ध्य डेटा सेट है और उनमें से कुछ एक उपचार के अधीन थे और अन्य नहीं थे। सभी व्यक्ति जन्म से लेकर 18 वर्ष की आयु तक के नमूने में हैं और इलाज उस सीमा के बीच में कुछ उम्र में होता है। उपचार की …

13 stata  panel-data  propensity-scores 

मैं एक संरचनात्मक समीकरण मॉडल का अनुमान लगाने के लिए आर लवन पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । मान लें कि मॉडल में 1 अव्यक्त और 2 प्रकट व्याख्यात्मक चर के साथ 1 अंतर्जात प्रकट चर होते हैं: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age वांछित …

13 r  interaction  sem  lavaan 

क्या पहचान समूह के भीतर एक आश्रित चर का मानकीकरण समझ में आता है? निम्नलिखित कार्य पत्र (कानूनी अमेज़न में वंचन मंदी; मूल्य या नीतियाँ ?, pdf ) वनों की कटाई पर ब्राजील में सामान्य नीति परिवर्तन के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए एक मानकीकृत निर्भर चर का उपयोग …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

मैं कई विशेषताओं के आधार पर कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए यादृच्छिक वनों का उपयोग करके प्रतिगमन कर रहा हूं। कोड Scikit-learn का उपयोग करके पायथन में लिखा गया है। आप कैसे तय करते हैं कि आपको प्रतिगमन मॉडल को फिट करने के लिए उपयोग करने से पहले exp/ …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

मैंने 25 चर पर पीसीए चलाया और शीर्ष 7 पीसी का चयन किया prcomp। prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) मैंने तब उन घटकों पर वरीमैक्स रोटेशन किया है। varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) और अब मैं पीसीए-रोटेट किए गए डेटा को बारी बारी से करना चाहता हूं (क्योंकि यह वेरिमैक्स ऑब्जेक्ट …

13 r  pca  factor-rotation 

संपादित करें मुझे एक पेपर मिला है जिसमें ठीक उसी प्रक्रिया का वर्णन है जिसकी मुझे ज़रूरत है। अंतर केवल इतना है कि मासिक के साधनों को संरक्षित करते हुए कागज मासिक औसत डेटा को दैनिक रूप से प्रक्षेपित करता है। मुझे दृष्टिकोण को लागू करने में परेशानी है R। …

13 r  time-series  interpolation 

मुझे उम्मीद है कि इस प्रश्न को "बहुत सामान्य" के रूप में चिह्नित नहीं किया गया है और आशा है कि एक चर्चा शुरू हो जाती है जो सभी को लाभ देती है। आंकड़ों में, हम बड़े नमूना सिद्धांतों को सीखने में बहुत समय बिताते हैं। हम अपने आकलनकर्ताओं की …

13 sample  asymptotics 

आइए इस काल्पनिक डेटासेट पर विचार करें: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) हम lmeएक यादृच्छिक प्रभाव मॉडल के साथ प्रतिक्रिया को मॉडल करने के …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

यदि मानक OLS प्रतिगमन में दो मान्यताओं का उल्लंघन किया जाता है (त्रुटियों, समरूपता का सामान्य वितरण), तो मानक त्रुटियों को दूर करने के लिए मानक त्रुटियों पर विश्वास करने के लिए मानक त्रुटियों को बूटस्ट्रैप करना और आत्मविश्वास अंतराल एक उपयुक्त विकल्प है? क्या बूटस्ट्रैप्ड मानक त्रुटियों और आत्मविश्वास …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

मरियम वेबस्टर शब्दकोश एक को परिभाषित करता है आकस्मिक घटना या स्थिति के रूप में 1 : likely but not certain to happen : possible 2 : not logically necessary; especially : empirical 3 a : happening by chance or unforeseen causes b : subject to chance or unseen effects …

13 terminology  contingency-tables