सांख्यिकी और बिग डेटा

सवाल आर में अलग-अलग वैक्टर के रूप में लोगों के तीन समूहों के परीक्षण स्कोर को बचाया जाता है। set.seed(1) group1 <- rnorm(100, mean = 75, sd = 10) group2 <- rnorm(100, mean = 85, sd = 10) group3 <- rnorm(100, mean = 95, sd = 10) मैं जानना चाहता …

12 r  hypothesis-testing  multiple-comparisons  mean  median 

यह मेरे मन को भ्रमित करता है / करता है कि द्विपद का विचलन । समान रूप से, फिशर जानकारी समानुपाती होती है । इसका कारण क्या है? फिशर सूचना को पर कम क्यों किया जाता है ? यही कारण है, पर सबसे अधिक मुश्किल क्यों है ?1पी ( 1 …

12 variance  binomial  interpretation 

मैं स्टूडेंट के टी-डिस्ट्रीब्यूशन के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे आश्चर्य होने लगा है कि टी-डिस्ट्रीब्यूशन डेंसिटी फंक्शन (विकिपीडिया, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution से ) कोई कैसे निकालेगा : f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} जहां स्वतंत्रता की डिग्री है और गामा फ़ंक्शन है। इस फ़ंक्शन का अंतर्ज्ञान क्या है? मेरा मतलब है, …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

मेरे कुछ सरल वैचारिक प्रश्न हैं, जिन्हें मैं MLE (अधिकतम संभावना अनुमान) के बारे में स्पष्ट करना चाहूंगा, और ईएम (एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन) से इसका क्या लिंक है, यदि कोई है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, अगर कोई कहता है कि "हमने MLE का उपयोग किया है", क्या इसका मतलब …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

मैं एक सांख्यिकीविद् नहीं हूं, लेकिन मेरे शोध कार्य में आंकड़े शामिल हैं (डेटा का विश्लेषण, साहित्य पढ़ना, आदि)। मुझे फिर से यहां पोस्ट किए गए मेरे एक प्रश्न पर एक टिप्पणी से याद दिलाया गया था कि कुछ सामान्य शब्द हैं जो विशेष रूप से उन लोगों के लिए …

12 terminology 

मैं इस समस्या से चिंतित हूं कि मैं बहु -अनुमानित डेटा (MI) डेटा से एक अनुमान के लिए p-value को बूटस्ट्रैप करना चाहूंगा , लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि एमआई सेट में पी-वैल्यू को कैसे संयोजित किया जाए।θθ\theta एमआई डेटा सेट के लिए, अनुमानों के कुल विचरण …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

मैं प्रयोगात्मक मनोविज्ञान में एक पीएचडी छात्र हूं और मैं अपने कौशल और ज्ञान को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत करता हूं कि मुझे अपने डेटा का विश्लेषण कैसे करना है। मनोविज्ञान में मेरे 5 वें वर्ष तक, मैंने सोचा कि प्रतिगमन-जैसे मॉडल (जैसे, एनोवा) निम्नलिखित बातों को मानते …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

मुझे एक डेटासेट मिला है जो 1000 दस्तावेजों और उसमें दिखाई देने वाले सभी शब्दों का प्रतिनिधित्व करता है। इसलिए पंक्तियाँ दस्तावेजों का प्रतिनिधित्व करती हैं और कॉलम शब्दों का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के लिए, सेल में मान बार शब्द के लिए खड़ा है दस्तावेज़ में होता है । …

12 r  data-mining  feature-selection 

क्या नमूना पूर्वानुमान और छद्म आउट-ऑफ-नमूना पूर्वानुमान के बीच एक स्पष्ट अंतर है । दोनों पूर्वानुमान मॉडल के मूल्यांकन और तुलना के संदर्भ में है।

12 forecasting  model-comparison  out-of-sample  in-sample 

क्या कोई सुझाव दे सकता है कि डब्लूईआईआई द्वारा जॉन केरिच द्वारा किए गए 10,000 सिक्का फ़्लिप (यानी, सभी 10,000 सिर और पूंछ) के परिणाम प्राप्त करने के लिए कहां है?

12 probability 

मैं निम्नलिखित कथन से हैरान हूँ: "संख्याओं के एक समूह के मानक विचलन को बढ़ाने के लिए, आपको एक मान जोड़ना होगा जो औसत से दूर एक मानक विचलन से अधिक है" इसका क्या प्रमाण है? मुझे पता है कि हम मानक विचलन को कैसे परिभाषित करते हैं, लेकिन वह …

12 standard-deviation 

अगर हमारे पास एक लंबी, उच्च रिज़ॉल्यूशन टाइम सीरीज़ है, तो बहुत सारे शोर के साथ, यह अक्सर डेटा को कम रिज़ॉल्यूशन (कहने के लिए, दैनिक मासिक मूल्यों पर) को बेहतर बनाने के लिए समझ में आता है कि क्या चल रहा है, प्रभावी रूप से कुछ को हटाने के …

12 time-series  aggregation 

मैं प्रत्येक दिन श्रेणीबद्ध डेटा के बहुत बड़े नमूने (> 1,000,000) एकत्र करता हूं और डेटा संग्रह में त्रुटियों का पता लगाने के लिए डेटा को "महत्वपूर्ण" दिनों के बीच अलग-अलग देखना चाहता हूं। मैंने सोचा कि एक अच्छा-फिट परीक्षण (विशेष रूप से, एक जी-टेस्ट) का उपयोग करना इसके लिए …

12 goodness-of-fit  large-data 

प्राकृतिक (यानी प्रतिबंधित) क्यूबिक स्प्लिन का उपयोग करते समय, बनाए गए आधार फ़ंक्शन अत्यधिक मिलीभगत होते हैं, और जब एक प्रतिगमन में उपयोग किया जाता है तो बहुत अधिक वीआईएफ (विचरण मुद्रास्फीति कारक) आंकड़े का उत्पादन होता है, जो मल्टीकोलिनरिटी का संकेत देता है। जब कोई भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

मैं थ्रॉटल पोजीशन सेंसर (टीपीएस) का परीक्षण कर रहा हूं, मेरा व्यवसाय बेचता है और मैं थ्रॉटल शाफ्ट के रोटेशन के लिए वोल्टेज प्रतिक्रिया की साजिश को प्रिंट करता हूं। TPS 90 ° रेंज वाला एक घूर्णी सेंसर होता है और आउटपुट एक पोटेंशियोमीटर की तरह होता है जिसमें पूर्ण …

12 terminology