सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने इन दोनों को कई बार समझाया है। वे मेरे दिमाग को खाना बनाना जारी रखते हैं। रैंडम न होने पर मिसिंग होना मायने रखता है, और रैंडम पर पूरी तरह से मिस करना समझ में आता है ... यह रैंडम पर मिसिंग है जो उतना नहीं है। क्या डेटा …

13 missing-data 

कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रतीत होते हैं जो कर्नेल फ़ंक्शन पर निर्भर करते हैं। नाम के लिए SVM और NN लेकिन दो। तो कर्नेल फ़ंक्शन की परिभाषा क्या है और इसके वैध होने के लिए क्या आवश्यकताएँ हैं?

13 svm  terminology  kernel-trick 

स्पंदित या स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में जैविक न्यूरॉन्स की झिल्ली की अधिक गतिशीलता शामिल होती है, जहां दालों की जानकारी अगली परत तक ले जाती है। न्यूरॉन्स को आवश्यक रूप से एक ही समय में "आग" नहीं करना पड़ता है, क्योंकि वे एक बैकप्रॉप में होंगे, उदाहरण के लिए। फिर …

13 neural-networks 

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण करते समय, कोई कॉर्पस ले सकता है और एन के अनुक्रम में होने वाले अगले शब्द की संभावना का मूल्यांकन कर सकता है। n को आमतौर पर 2 या 3 (बिगोग्राम और ट्रिगर्स) के रूप में चुना जाता है। क्या एक ज्ञात बिंदु है जिस पर nth …

13 text-mining  natural-language 

मैं समझता हूं कि दो-चर के लिए बनाने के लिए phylogenetic डेटा से एक covariance मैट्रिक्स प्राप्त कर रहे हैं। लेकिन क्या होगा यदि आपके पास एक निरंतर चर है, जिसे आपने पहले phylogeny, और एक क्रमिक चर पर निर्भर होना दिखाया है? उत्तरार्द्ध होने के नाते, मुझे यकीन नहीं …

13 anova  phylogeny 

"कम से कम 50% के साथ एक ही जन्मदिन के साथ दो लोगों को खोजने की संभावना बनाने के लिए एक वर्ग कितना बड़ा होना चाहिए?" मेरे फेसबुक पर 360 दोस्त हैं, और, उम्मीद के मुताबिक, उनके जन्मदिन का वितरण बिल्कुल भी समान नहीं है। मेरे पास एक दिन है …

13 probability  birthday-paradox 

हमारे पास यह अनुमान लगाने के लिए एक संभावित बायोमार्कर है कि किसी मरीज को कैंसर है या नहीं। बायोमार्कर परीक्षण का परिणाम द्विआधारी सकारात्मक या नकारात्मक है। हम उन रोगियों की मात्रा का कुछ अर्थ प्राप्त करना चाहते हैं जिन्हें यह निर्धारित करने के लिए परीक्षण करने की आवश्यकता …

13 r  power 

मुझे पता है, मैं कनविक्शन का उपयोग नहीं कर सकता। मेरे पास दो यादृच्छिक चर A और B हैं और वे निर्भर हैं। मुझे A + B के वितरण समारोह की आवश्यकता है

13 random-variable  non-independent 

जब 2 बार श्रृंखला (सरल मामला) के लिए जोहान्सन कॉइनग्रिगेशन टेस्ट की तैयारी करते हैं, तो आपको उस अंतराल को तय करने की आवश्यकता होती है जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं। विभिन्न लैग के लिए परीक्षण करना अलग परिणाम देता है: कुछ अंतराल स्तरों के लिए अशक्त परिकल्पना को …

13 time-series  cointegration 

मैं 25 परीक्षणों के ब्लॉक में एक पंक्ति में 8 परीक्षणों को प्राप्त करने की संभावना को खोजने की कोशिश कर रहा हूं, आपके पास पंक्ति में 8 परीक्षणों को सही करने के लिए 8 कुल ब्लॉकों (25 परीक्षणों के) हैं। अनुमान के आधार पर किसी भी परीक्षण को सही …

13 probability  binomial 

मैं इस तथ्य से वाकिफ हूं कि गॉसेट टी- डेडिस्ट्रेशन के साथ आया था , लेकिन "टी" की व्युत्पत्ति क्या है? T -est और t -distribution में "t" का अंत कैसे हुआ ?

13 t-test  terminology  t-distribution  history  etymology 

संभावना अनुपात परीक्षण और एआईसी दोनों दो मॉडल के बीच चयन करने के लिए उपकरण हैं और दोनों लॉग-लाइबिलिटी पर आधारित हैं। लेकिन, AIC के दो गैर-नेस्टेड मॉडल के बीच चयन करने के लिए संभावना अनुपात परीक्षण का उपयोग क्यों नहीं किया जा सकता है?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

मेरे पास डेटा का एक नमूना है जो एक सतत यादृच्छिक चर एक्स से उत्पन्न हुआ था। और हिस्टोग्राम से मैं आर का उपयोग कर रहा हूं, मुझे लगता है कि शायद एक्स का वितरण एक निश्चित गामा वितरण का पालन करता है। लेकिन मुझे इस गामा वितरण के सटीक …

13 distributions  hypothesis-testing  goodness-of-fit  gamma-distribution 

मैंने R में बायेसियन संभाव्यता सिद्धांत सीखने के संदर्भ देखे हैं, और मैं सोच रहा था कि क्या इस तरह से और अधिक है, शायद विशेष रूप से पायथन में? Bayesian संभावना सिद्धांत, अनुमान, अधिकतम संभावना अनुमान, चित्रमय मॉडल और प्रकार सीखने की दिशा में सक्षम?

13 machine-learning  bayesian  python  graphical-model 

हमारे दो समूहों में 100 प्रतिभागी हैं, प्रत्येक समूह में । हमने 4 समय बिंदुओं पर बुनियादी कामकाज की क्षमता का आकलन किया। मूल्यांकन में 6 प्रश्न शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक में 0 - 5. हैं। हमारे पास प्रत्येक प्रश्न के लिए अलग-अलग स्कोर नहीं हैं, बस कुल स्कोर …

13 tobit-regression