सांख्यिकी और बिग डेटा

मान लीजिए कि ।Xβ=YXβ=YX\beta =Y हम वास्तव में नहीं जानते हैं, प्रत्येक भविष्यवक्ता के साथ केवल इसका संबंध, ।YYYXtYXtYX^\mathrm{t}Y साधारण न्यूनतम-वर्ग (OLS) समाधान और इसमें कोई समस्या नहीं है।β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y लेकिन मान लें कि एकवचन (बहुकोशिकीयता) के पास है, और आपको इष्टतम रिज पैरामीटर का अनुमान लगाने की आवश्यकता …

13 regression  multicollinearity 

मैं आर में एक यादृच्छिक वन मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने की कोशिश कर रहा हूं। हालाँकि, मुझे त्रुटि मिलती है क्योंकि प्रशिक्षण सेट की तुलना में कुछ कारकों का परीक्षण सेट में भिन्न मूल्य है। उदाहरण के लिए, एक कारक Cat_2में मान हैं 34, 68, 76, आदि, परीक्षण …

13 r  categorical-data  random-forest 

मैं रूट मीन स्क्वार्ड एरर (RMSE) और मीन बायस डेविएशन (MBD) की एक वैचारिक समझ हासिल करना चाहूंगा। डेटा की अपनी तुलना के लिए इन उपायों की गणना करने के बाद, मुझे अक्सर यह पता चलता है कि आरएमएसई उच्च है (उदाहरण के लिए, 100 किग्रा), जबकि एमबीडी कम है …

13 standard-deviation  bias 

क्या ऑर्डिनल लेवल डेटा को इंटरवल लेवल में बदलने का कोई सीधा- साधा तरीका है (जैसे कि इसे दूसरे तरीके से करने के लिए हैं)? और एक्सेल या एसपीएसएस में प्रदर्शन कर सकते हैं? डेटा होने के बाद, कहिए: 10 सवाल पैरामीट्रिक परीक्षण उद्देश्यों (सामान्य वितरण, प्रश्न से बाहर गैर …

13 categorical-data  ordinal-data  scales  psychometrics 

मल्टीकोलिनरिटी की उपस्थिति में मॉडल चयन पर एक सवाल के जवाब में , फ्रैंक हार्ले ने सुझाव दिया : सभी चर को मॉडल में रखें, लेकिन प्रतिस्पर्धी चर के प्रभावों के लिए समायोजित एक चर के प्रभाव के लिए परीक्षण न करें ... प्रतिस्पर्धी चर के चंक परीक्षण शक्तिशाली होते …

13 r  model-selection  multicollinearity 

मैं यह निर्धारित करने के लिए कुछ दो आयामी Kolmogorov-Smironov परीक्षण चलाना चाहूंगा कि क्या एक दो आयामी वितरण एक संदर्भ के साथ फिट बैठता है। क्या कोई ऐसा पैकेज या एप्लिकेशन है जिसे मैं अपेक्षाकृत सरल फैशन में उपयोग कर सकता हूं? या वहाँ एक अलग एल्गोरिथ्म है जो …

13 kolmogorov-smirnov 

अव्यक्त चर (विशेष रूप से pLSA) के साथ मॉडल सीखने के लिए EM एल्गोरिथ्म के लिए कोई त्वरित विकल्प हैं? मैं गति के पक्ष में सटीक बलिदान के साथ ठीक हूं।

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

मैं पिछले एक साल से काफी बारीकी से महत्व के नमूने पर काम कर रहा हूं और कुछ खुले हुए सवाल हैं जिनके साथ मुझे कुछ मदद मिलने की उम्मीद थी। महत्व के नमूने योजनाओं के साथ मेरा व्यावहारिक अनुभव यह रहा है कि वे कभी-कभी शानदार कम-भिन्नता और कम-पूर्वाग्रह …

13 monte-carlo  information-theory  importance-sampling 

यह एक प्रश्न भी है जो एक कार्यस्थल के रूप में पायथन से बहुत अधिक संबंधित है और एक सांख्यिकी कार्यक्षेत्र के रूप में उत्कृष्टता प्राप्त करता है । मुझे पता है कि रूबी बनाम पायथन के बारे में बहुत बड़ी चर्चा है लेकिन इस सवाल पर बात नहीं बनती। …

13 r  python  software  ruby 

अपने सांख्यिकी पाठ्यक्रम के लिए अध्ययन करते समय, मैं एक-पूंछ और दो-पूंछ वाले परिकल्पना परीक्षणों के बीच अंतर को समझने की कोशिश कर रहा था। विशेष रूप से, एक-पूंछ वाला परीक्षण शून्य को अस्वीकार क्यों करता है जबकि दो-पूंछ वाला एक नहीं करता है? एक उदाहरण:

13 hypothesis-testing 

मैं एक randomForest के साथ खेल रहा हूँ और पाया है कि आम तौर पर sampSize बढ़ने से बेहतर प्रदर्शन होता है। क्या कोई नियम / सूत्र / आदि है जो बताता है कि इष्टतम sampSize क्या होना चाहिए या क्या यह परीक्षण और त्रुटि है? मुझे लगता है कि …

13 r  random-forest 

मेरे पास कई अनुपात वाले डेटासेट हैं जो 1. तक जोड़ते हैं। मुझे इन अनुपातों के परिवर्तन में एक ढाल के साथ दिलचस्पी है (उदाहरण डेटा के लिए नीचे देखें)। gradient <- 1:99 A1 <- gradient * 0.005 A2 <- gradient * 0.004 A3 <- 1 - (A1 + A2) …

13 r  multinomial 

क्या AR (1) प्रक्रिया जैसे एक मार्कोव प्रक्रिया है?yटी= ρ वाईटी - 1+ εटीyt=ρyt−1+εty_t=\rho y_{t-1}+\varepsilon_t यदि यह है, तो VAR (1) मार्कोव प्रक्रिया का वेक्टर संस्करण है?

13 time-series 

क्या कोई मुझे अन्य पारंपरिक खोज और अनुकूलन विधियों की तुलना में आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के लाभों की व्याख्या कर सकता है?

13 genetic-algorithms 

मेरे पास 6 चर ( ) हैं जिनका उपयोग मैं भविष्यवाणी करने के लिए कर रहा हूं । अपना डेटा विश्लेषण करते समय, मैंने पहली बार कई रैखिक प्रतिगमन की कोशिश की। इसमें से केवल दो चर महत्वपूर्ण थे। हालाँकि, जब मैंने प्रत्येक चर की व्यक्तिगत रूप से से तुलना …

13 multiple-regression  multicollinearity  vif