सांख्यिकी और बिग डेटा

मैंने पाठ्यपुस्तकों में कई स्थानों की पहचान की है जहां GLM को 5 वितरणों (अर्थात, गामा, गाऊसी, द्विपद, व्युत्क्रम गौसियन, और पॉइसन) के साथ वर्णित किया गया है। यह भी आर में पारिवारिक समारोह में अनुकरणीय है। कभी-कभी मैं जीएलएम के संदर्भ में आता हूं जहां अतिरिक्त वितरण शामिल हैं …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

मुझे यह स्वीकार करना चाहिए कि मैंने पहले अपने किसी भी वर्ग, स्नातक या स्नातक में उस शब्द के बारे में नहीं सुना है। बायिसियन होने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का क्या मतलब है? मैं बायिसियन लॉजिस्टिक से नियमित रूप से निम्नलिखित के समान संक्रमण के साथ एक स्पष्टीकरण की …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

मैं अपने डेटा पर बायेसियन मॉडल चलाने के लिए PyMC3 का उपयोग कर रहा हूं। मैं बायेसियन मॉडलिंग के लिए नया हूं, लेकिन इस साइट से कुछ ब्लॉग पोस्ट , विकिपीडिया और क्यूए के अनुसार , यह बेयस कारक और बीआईसी मानदंड का उपयोग करने के लिए एक वैध दृष्टिकोण …

11 bayesian  model-selection  pymc 

मैं जेम्स, विटेन, हस्ती, तिब्शीरानी (2013) द्वारा 'ए इंट्रोडक्शन टू स्टैटिस्टिकल लर्निंग विद एप्लीकेशंस इन आर' पुस्तक में रिज रिग्रेशन / लास्सो पर §6.6 के माध्यम से जा रहा हूं । विशेष रूप से, मैं RidgeR पैकेज 'ISLR' से 'Hitters' डेटासेट पर स्किकिट-लर्न मॉडल लागू करने की कोशिश कर रहा …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

मैं एक ब्राउनियन भ्रमण प्रक्रिया (एक ब्राउनियन गति जो हमेशा वातानुकूलित होती है, जब ० < t < १0<t<10 \lt t \lt 1 से ) पर अनुकरण करना चाहूंगा । चूंकि एक ब्राउनियन भ्रमण प्रक्रिया एक ब्राउनियन पुल है जिसे हमेशा सकारात्मक रहने के लिए वातानुकूलित किया जाता है, इसलिए …

11 r  gaussian-process  brownian 

मैंने एक सामान्य रैखिक मॉडल जिसकी लॉग संभावना ।y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3,LuLuL_u अब मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या गुणांक समान हैं। सबसे पहले, समग्र परीक्षण: कम मॉडल की लॉग संभावना है । संभावना अनुपात परीक्षण द्वारा, पूर्ण मॉडल साथ कम एक की तुलना में काफी बेहतर है ।y=β0+β1⋅(x1+x2+x3)y=β0+β1⋅(x1+x2+x3)y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2+x_3)LrLrL_rp=0.02p=0.02p=0.02 अगला, ? कम …

11 hypothesis-testing 

यहाँ मैं दूसरों के बारे में पूछ रहा हूँ कि आमतौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण में फ़ीचर चयन रिट परिणाम के लिए ची स्क्वेड टेस्ट का उपयोग करने के लिए अन्य क्या करते हैं। अगर मैं सही तरीके से समझूं, तो क्या वे प्रत्येक सुविधा और परिणाम के बीच स्वतंत्रता का …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn 

मैं मिश्रित मॉडल की नाइटी-किरकिरा को बेहतर ढंग से समझने के लिए आर के lme4 पैकेज पर डौग बेट्स के थ्योरी पेपर को पढ़ रहा हूं , और एक पेचीदा परिणाम के बारे में आया हूं जिसे मैं बेहतर समझना चाहता हूं, वेरिएंट का अनुमान लगाने के लिए प्रतिबंधित अधिकतम …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

लागू विज्ञानों से पत्रों में रिपोर्ट किए गए आत्मविश्वास के अंतराल को खोजने के लिए इतना असामान्य क्यों है? मैं ज्यादातर कंप्यूटर साइंस पर काम करता हूं, लेकिन अक्सर (सोशल) साइकोलॉजी, सोशियोलॉजी और अर्बन प्लानिंग के पेपर पढ़ता हूं। मुझे याद नहीं आ रहा है कि रिपोर्ट किए गए मंझले …

11 median  confidence  reporting 

मैं एक नॉर्मल-विशरट पोस्टीरियर के व्युत्पन्न पर काम कर रहा हूं, लेकिन मैं एक पैरामीटर (स्केल मैट्रिक्स के पीछे, नीचे देखें) में फंस गया हूं। केवल संदर्भ और पूर्णता के लिए, यहाँ मॉडल और बाकी व्युत्पत्तियाँ हैं: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, …

11 bayesian  posterior 

यह यहाँHairEyeColor वर्णित आकस्मिक टेबल डेटासेट का मोज़ेक प्लॉट है । मैं अवशिष्टों का प्रतिनिधित्व करने वाले रंगों की व्याख्या कैसे करूं? उच्च और सकारात्मक पियर्सन के अवशिष्ट (नीले रंग में दिखाए गए) बनाम निम्न और नकारात्मक वाले लाल रंग में क्या अंतर है?

11 data-visualization  chi-squared  residuals  contingency-tables 

मैंने निम्नलिखित के साथ एक lmer मॉडल फिट किया है (यद्यपि आउटपुट बना है): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 मैं वास्तव में निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके प्रत्येक प्रभाव के लिए एक विश्वास अंतराल बनाना चाहता हूं: ( एन - 1 ) …

11 lme4-nlme  mixed-model 

मान लीजिए दो कक्षा और में एक विशेषता और इसका वितरण और । यदि हमारे पास लागत पूर्व मैट्रिक्स के लिए बराबर :C1C1C_1C2C2C_2xxxN(0,0.5)N(0,0.5) \cal{N} (0, 0.5)N(1,0.5)N(1,0.5) \cal{N} (1, 0.5)P(C1)=P(C2)=0.5P(C1)=P(C2)=0.5P(C_1)=P(C_2)=0.5 L=[010.50]L=[00.510]L= \begin{bmatrix} 0 & 0.5 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} क्यों, न्यूनतम जोखिम (लागत) क्लासिफायर के लिए सीमा है?x0&lt;0.5x0&lt;0.5x_0 < 0.5 …

11 machine-learning  classification  bayesian  normal-distribution  bivariate 

मैं lme4अपने प्रयोगात्मक डिजाइन के लिए रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल (के साथ ) के लिए एक सूत्र निर्दिष्ट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं इसे सही कर रहा हूं। डिजाइन: मूल रूप से मैं पौधों पर प्रतिक्रिया पैरामीटर माप रहा हूं। मेरे पास …

11 r  experiment-design  mixed-model 

मेरे पास स्पष्ट रूप से मूल्यों का वितरण है, जिसे मैं फिट करना चाहता हूं। डेटा को 2 सामान्य कार्यों (बिमोडल) या 3 सामान्य कार्यों के साथ अच्छी तरह से फिट किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, डेटा को 3 के साथ फिट करने के लिए एक प्रशंसनीय भौतिक कारण …

11 distributions  normal-distribution  model-selection  overfitting