सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने विकिपीडिया पर सूत्र देखे हैं । वह महालनोबिस दूरी और उत्तोलन से संबंधित है: महालनोबिस दूरी लीवरेज स्टैटिस्टिक, जhh से निकटता से संबंधित है , लेकिन इसका एक अलग पैमाना है: डी2= ( एन- 1 ) ( एच - 1एन) का है ।D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

मैं वर्तमान में खुद को सिखा रहा हूं कि कैसे वर्गीकरण करना है, और विशेष रूप से मैं तीन तरीकों को देख रहा हूं: वेक्टर मशीनों, तंत्रिका नेटवर्क और लॉजिस्टिक प्रतिगमन का समर्थन करें। मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन कभी भी अन्य दो की …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

मैंने बनाया दो चर की माप एक्स और वाई । वे दोनों अनिश्चितताओं को जानते हैं σ एक्स और σ y उन लोगों के साथ जुड़ा हुआ है। मैं x और y के बीच संबंध खोजना चाहता हूं । मैं यह कैसे कर सकता हूं?nnnएक्सxxyyyσएक्सσx\sigma_xσyσy\sigma_yएक्सxxyyy संपादित करें : प्रत्येक एक …

12 r  regression  deming-regression 

मुझे लगा कि मैं इस मुद्दे को समझ गया हूं, लेकिन अब मैं निश्चित नहीं हूं और आगे बढ़ने से पहले मैं दूसरों के साथ जांच करना चाहूंगा। मेरे पास दो चर हैं, Xऔर Y। Yएक अनुपात है, और यह 0 और 1 से घिरा नहीं है और आम तौर …

12 r  regression  data-transformation  nonlinear-regression  proportion 

मैं की तुलना (और के अंतर देखकर) अपने मॉडल में दो कारक स्तरों के बीच भविष्यवाणी मतलब मायने रखता है के अंत लक्ष्य के साथ एक प्वासों प्रतिगमन बाहर ले जाने , अन्य मॉडल covariates दबाते हुए (जो सभी बाइनरी हैं ) लगातार। मैं सोच रहा था कि क्या कोई …

12 logistic  poisson-regression  link-function 

विकिपीडिया से Akaike की सूचना मानदंड (AIC) की परिभाषा , जहाँ मापदंडों की संख्या है और मॉडल की लॉग-लाइबिलिटी है।k k log LA मैंसी= 2 k - 2 लॉगएलAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L कkkलॉगएलlog⁡L\log L हालाँकि, हमारे इकोनोमेट्रिक्स ने एक अच्छी तरह से सम्मानित विश्वविद्यालय में नोट किया …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

मैं रैंडम यूटिलिटी मॉडल में इस्तेमाल किए गए एक विशेष परिणाम के बारे में अर्थशास्त्र की पत्रिकाओं में पढ़ता रहता हूं। परिणाम का एक संस्करण है: if Gumbel ( , तो:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), जहां γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma …

12 expected-value  gumbel 

पृष्ठभूमि और समस्या मैं प्रतिगमन और बाद में बायेसियन अनुकूलन (बीओ) के लिए गॉसियन प्रोसेस (जीपी) का उपयोग कर रहा हूं। प्रतिगमन के लिए मैं कई कस्टम-निर्मित संशोधनों के साथ MATLAB के लिए gpml पैकेज का उपयोग करता हूं , लेकिन समस्या सामान्य है। यह एक सर्वविदित तथ्य है कि …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

रैखिक और गैर-रैखिक मॉडल के बीच अंतर का क्या महत्व है? प्रश्न Nonlinear बनाम सामान्यीकृत रैखिक मॉडल: आप लॉजिस्टिक, पॉइसन, आदि प्रतिगमन को कैसे देखते हैं? और इसका जवाब सामान्यीकृत रैखिक मॉडल की रैखिकता / गैर-रैखिकता का एक अत्यंत सहायक स्पष्टीकरण था। यह गैर-रैखिक मॉडल से रैखिक को अलग करने …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

जब तराजू का निर्माण करते हैं, तो सादा राशि से अधिक " कारक स्कोर " का उपयोग करने के बारे में सुझाव प्राप्त करना चाहते हैं। एक कारक स्कोरिंग के "गैर-परिष्कृत" तरीकों पर Ie "परिष्कृत"। DiStefano एट अल से। (2009, pdf ), जोर जोड़ा गया: कारक स्कोर गणना विधियों के …

12 factor-analysis  sem  scales 

मैं इस लेख में समायोजन के संबंध में पहले पृष्ठ के नीचे दिए गए कथन के बारे में उत्सुक हूंR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). पाठ बताता है: समायोजन का तर्क निम्नलिखित है: सामान्य कई प्रतिगमन में, एक यादृच्छिक भविष्यवक्ता औसत रूप से प्रतिक्रिया की भिन्नता के अनुपात 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) की व्याख्या …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

मैं स्लटस्की के प्रमेय के बारे में कुछ विवरणों को लेकर भ्रमित हूं : Let , अदिश / सदिश / मैट्रिक्स यादृच्छिक तत्वों के दो क्रम होते हैं।{ Y n }{Xn}{Xn}\{X_n\}{Yn}{Yn}\{Y_n\} यदि एक यादृच्छिक तत्व के वितरण में परिवर्तित होता है और एक निरंतर लिए प्रायिकता में होता है , …

12 probability  random-variable  convergence  slutsky-theorem 

मुझे आश्चर्य है कि पदानुक्रमित सॉफ्टमैक्स, असंगत शब्दों के लिए बेहतर क्यों है, जबकि नकारात्मक नमूने लगातार शब्दों के लिए, वर्डवेव के सीबीओओ और स्किप-ग्राम मॉडल में बेहतर है। मैंने https://code.google.com/p/word2vec/ पर दावा पढ़ा है ।

12 natural-language  word2vec  word-embeddings  softmax 

पृष्ठभूमि: कुछ महान प्रश्न / उत्तर यहां दिए गए हैं कि कैसे मॉडल को जांचना है जो किसी परिणाम की संभावनाओं की भविष्यवाणी करते हैं। उदाहरण के लिए बैरियर स्कोर , और संकल्प, अनिश्चितता और विश्वसनीयता में इसका अपघटन । अंशांकन भूखंड और आइसोटोनिक प्रतिगमन । इन विधियों को अक्सर …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

मेरा मानना ​​है कि गॉसियन प्रक्रिया (जीपी) का व्युत्पन्न एक और जीपी है, और इसलिए मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या जीपी के व्युत्पन्न समीकरणों के पूर्वानुमान समीकरणों के लिए बंद फॉर्म समीकरण हैं? विशेष रूप से, मैं चुकता घातांक (जिसे गाऊसी भी कहा जाता है) कोवरियस कर्नेल का उपयोग …

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative