सांख्यिकी और बिग डेटा

R में MARSS पैकेज गतिशील कारक विश्लेषण के लिए कार्य करता है। इस पैकेज में, डायनेमिक फैक्टर मॉडल को स्टेट स्पेस मॉडल के एक विशेष रूप के रूप में लिखा गया है और वे मानते हैं कि सामान्य रुझान एआर (1) प्रक्रिया का पालन करते हैं। जैसा कि मैं उन …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि अंतर क्या है टीएस और वेस्ट के बीच ।टीटीtzzz जहाँ तक मैं बता सकता हूँ, परीक्षण के दोनों वर्गों के लिए एक ही परीक्षण सांख्यिकीय का उपयोग करता है, कुछ का रूप ख^- सीसेˆ( बी^)ख^-सीसे^(ख^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} जहाँ कुछ नमूना …

12 hypothesis-testing  t-test  small-sample 

मैं समझना चाहूंगा कि निम्नलिखित कोड क्या कर रहा है। जिस व्यक्ति ने कोड लिखा था वह अब यहां काम नहीं करता है और यह लगभग पूरी तरह से अनिर्दिष्ट है। मुझे किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा इसकी जांच करने के लिए कहा गया था जो सोचता है कि " यह …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क और एक ग्राफिकल मॉडल के बीच गणितीय संबंध बनाने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। ग्राफिकल मॉडल में यह विचार सरल है: संभाव्यता वितरण ग्राफ में क्लोन के अनुसार फैक्टर करता है, जिसमें संभावित रूप से घातीय परिवार होते हैं। क्या तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

निम्नलिखित कोड और आउटपुट पर विचार करें: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") ऐसा लगता है कि लॉग-नॉर्मल के लिए क्यूक्यू प्लॉट …

12 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

जब आप एक OLS प्रतिगमन करते हैं और परिणामी अवशिष्टों को प्लॉट करते हैं, तो आप कैसे बता सकते हैं कि अवशिष्ट स्वतःसंबंधित हैं? मुझे पता है कि इस के लिए परीक्षण (डर्बिन, ब्यूश-गॉडफ्रे) हैं, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या आप बस एक साजिश को देख सकते हैं …

12 regression  autocorrelation  residuals 

से विकिपीडिया गैर-पैरामीट्रिक कवर तकनीक का पहला अर्थ जो किसी विशेष वितरण से संबंधित डेटा पर निर्भर नहीं करता है। इनमें अन्य शामिल हैं: वितरण मुक्त विधियां, जो मान्यताओं पर भरोसा नहीं करती हैं कि डेटा किसी दिए गए प्रायिकता वितरण से लिया गया है। जैसे कि यह पैरामीट्रिक आँकड़ों …

12 nonparametric 

मुझे एक डेटा सेट दिया गया है जिसमें एक हाई स्कूल में छात्रों द्वारा अर्जित पुरस्कारों की संख्या है जहाँ अर्जित किए गए पुरस्कारों की संख्या के भविष्यवाणियों में उस प्रकार का कार्यक्रम शामिल है जिसमें छात्र को दाखिला दिया गया था और मैथ्स में उनकी अंतिम परीक्षा का स्कोर …

12 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  count-data 

गणना डेटा के लिए जो मैंने एकत्र किया है, मैं मॉडल बनाने के लिए पॉइसन रिग्रेशन का उपयोग करता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं, जहां मैं उपयोग करता हूं family = "poisson"। संभावित मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए (मेरे पास कई भविष्यवक्ता हैं) मैं …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

मैं kmeansएंडरसन के आईरिस डाटासेट पर k- साधन एल्गोरिथ्म प्रदर्शन के लिए R के निर्देश का उपयोग कर रहा था । मेरे पास कुछ मापदंडों के बारे में एक प्रश्न है जो मुझे मिला। परिणाम हैं: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 इस मामले में, …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

मेरे पास एक डेटा सेट है जो घातीय क्षय का प्रतिनिधित्व करता है। मैं एक घातीय समारोह फिट करने के लिए चाहते हैं इस डेटा के लिए। मैंने प्रतिक्रिया चर को बदलने के लिए लॉग की कोशिश की है और फिर एक पंक्ति में फिट होने के लिए कम से …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

मैं क्रॉस-वैलिडेशन के बजाय डेटा के सीमांत लिलिहुड को अधिकतम करके कई एआरडी कर्नेल के साथ गॉसियन प्रक्रिया का प्रशिक्षण दे रहा हूं। मुझे संदेह है कि यह अति-फिटिंग है। मैं इस संदेह को बायेसियन संदर्भ में कैसे परख सकता हूं?

12 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं। मैंने एक ही डेटासेट पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन और रैंडम फ़ॉरेस्ट लागू किया। इसलिए मुझे परिवर्तनीय महत्व मिलता है (लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए पूर्ण गुणांक और यादृच्छिक वन के लिए चर महत्व)। मैं अंतिम परिवर्तनीय महत्व प्राप्त करने के लिए दोनों को मिलाने के …

12 machine-learning  logistic  random-forest 

मैं दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल की तुलना करना चाहता हूं जो दो अलग-अलग परिस्थितियों में समय के साथ एक mRNA की गिरावट दर का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रत्येक मॉडल का डेटा स्वतंत्र रूप से एकत्र किया गया। यहाँ डेटासेट है। समय (घंटे) लॉग (उपचार ए) लॉग (उपचार बी) 0 2.02 …

12 regression  model-comparison 

मैं कर्नेल के लिए नया हूं और कर्नेल kNN की कोशिश करते हुए एक रोड़ा मारा है। प्रारंभिक मैं एक बहुपद कर्नेल का उपयोग कर रहा हूं: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d आपका विशिष्ट यूक्लिडियन kNN निम्नलिखित दूरी मीट्रिक का उपयोग करता है: d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \vert\vert \mathbf{x} …

12 machine-learning  kernel-trick  k-nearest-neighbour