सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास 2 टाइम-सीरीज़ (दोनों चिकनी) हैं जो मैं यह देखना चाहता हूं कि वे कितने सहसंबद्ध हैं। मैं पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करने का इरादा रखता हूं। क्या यह उचित है? मेरा दूसरा सवाल यह है कि मैं 2 टाइम-सीरीज़ के साथ-साथ मुझे पसंद करने के लिए नमूना …

47 time-series  correlation  pearson-r  smoothing 

से StatSoft, इंक (2013), इलेक्ट्रॉनिक सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक , "अनुभवहीन Bayes वर्गीकरणकर्ता" : Naïve Bayes वर्गीकरण की अवधारणा को प्रदर्शित करने के लिए, ऊपर दिए गए चित्रण में प्रदर्शित उदाहरण पर विचार करें। जैसा कि संकेत दिया गया है, वस्तुओं को या तो GREEN या RED के रूप में वर्गीकृत किया …

47 machine-learning  naive-bayes 

मुझे यकीन है कि मैंने अपने सिर को पूरी तरह से लपेट लिया है, लेकिन मैं अभी इसका पता नहीं लगा सकता। टी-परीक्षण जेड वितरण का उपयोग करके दो सामान्य वितरणों की तुलना करता है। यही कारण है कि डेटा में सामान्यता की धारणा है। ANOVA डमी चर के साथ …

47 distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova 

कल्पना कीजिए कि आपको उन उम्मीदवारों की संख्या पर रिपोर्टिंग करनी होगी जो वार्षिक रूप से दिए गए टेस्ट को लेते हैं। उदाहरण के लिए, लक्ष्य आबादी की विशिष्टता के कारण व्यापक आबादी पर, सफलता के%% का अनुमान लगाना मुश्किल है। तो आप विचार कर सकते हैं कि ये डेटा …

47 hypothesis-testing  population  sampling 

मैं एक अच्छे एल्गोरिथ्म (न्यूनतम संगणना, न्यूनतम भंडारण आवश्यकताओं का अर्थ) की तलाश कर रहा हूं ताकि किसी डेटा सेट के मध्य का अनुमान लगाया जा सके, जो स्टोर करने के लिए बहुत बड़ा है, जैसे कि प्रत्येक मूल्य को केवल एक बार पढ़ा जा सकता है (जब तक कि …

47 algorithms  median  large-data 

इस सवाल ने मुझे लंबे समय तक हैरान किया। मैं संभावना को अधिकतम करने में 'लॉग' के उपयोग को समझता हूं इसलिए मैं 'लॉग' के बारे में नहीं पूछ रहा हूं। मेरा सवाल यह है कि चूंकि लॉग लाइबिलिटी को अधिकतम करना "नेगेटिव लॉग लाइबिलिटी" (एनएलएल) को कम करने के …

47 maximum-likelihood  likelihood 

हाल के वर्षों में, कंप्यूटर दृष्टि में वस्तु मान्यता के लिए संवादी तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) अत्याधुनिक हो गए हैं। आमतौर पर, एक सीएनएन में कई दृढ़ परतें होती हैं, इसके बाद दो पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें होती हैं। इसके पीछे एक अंतर्ज्ञान यह है कि दृढ़ परतें इनपुट …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

मैंने "अवशिष्ट" को विभिन्न रूप से परिभाषित किया है जैसा कि "अनुमानित माइनस वास्तविक मूल्यों" या "वास्तविक माइनस प्रेड्यूस्ड वैल्यूज़" के रूप में परिभाषित किया गया है। चित्रण प्रयोजनों के लिए, यह दिखाने के लिए कि दोनों सूत्र व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, निम्न वेब खोजों की तुलना …

46 residuals  terminology  error 

लेख में "चर्चा: पारिस्थितिकीविदों को बायसायन बनना चाहिए?" ब्रायन डेनिस बेयसियन आंकड़ों का आश्चर्यजनक रूप से संतुलित और सकारात्मक दृष्टिकोण देता है जब उसका उद्देश्य लोगों को इसके बारे में चेतावनी देना प्रतीत होता है। हालांकि, एक पैराग्राफ में, बिना किसी उद्धरण या औचित्य के, वह कहता है: बायसी, आप …

46 bayesian  residuals  frequentist  likelihood-principle 

जब मैं इस मार्ग पर ठोकर खाई तो मैं पूरी तरह से असंबंधित समस्या के लिए बेयस कारक पर इस लेख को पढ़ रहा था बेयस कारकों के साथ परिकल्पना परीक्षण लगातार परिकल्पना परीक्षण की तुलना में अधिक मजबूत है, क्योंकि बायेसियन रूप मॉडल चयन पूर्वाग्रह से बचता है, अशक्त …

46 hypothesis-testing  frequentist 

मैं के स्वभाव के बारे में उत्सुक हूँ । Can किसी को भी बताई कुछ सहज ज्ञान युक्त के बारे में "क्या करता है Σ - 1 डेटा के बारे में कहते हैं?"Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} संपादित करें: उत्तर के लिए धन्यवाद कुछ बेहतरीन पाठ्यक्रम लेने के बाद, मैं कुछ बिंदु जोड़ना चाहूंगा: …

46 bayesian  maximum-likelihood  covariance  matrix 

मैंने अपना डेटा विश्लेषण पूरा कर लिया है और "सांख्यिकीय महत्वपूर्ण परिणाम" प्राप्त किया है जो मेरी परिकल्पना के अनुरूप है। हालांकि, आंकड़ों में एक छात्र ने मुझे बताया कि यह एक समय से पहले निष्कर्ष है। क्यों? क्या मेरी रिपोर्ट में शामिल होने के लिए कुछ और आवश्यक है?

46 hypothesis-testing  statistical-significance  spss  p-value 

में इस पत्र शीर्षक "के बीच सामान्यीकृत रैखिक मॉडल लागू मेडिकल डाटा का चयन" लेखकों लिखें: सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में, लिंक को फ़ंक्शन द्वारा, प्रतिक्रिया को बदलने के बजाय, मतलब बदल दिया जाता है। परिवर्तन के दो तरीकों से काफी भिन्न परिणाम हो सकते हैं; उदाहरण के लिए, लॉग-ट्रांसफ़ॉर्मेड प्रतिक्रियाओं …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal 

क्या कोई समझा सकता है कि जब भविष्यवक्ताओं की संख्या बड़ी है तो हमें यादृच्छिक वन में बड़ी संख्या में पेड़ों की आवश्यकता क्यों है? हम पेड़ों की इष्टतम संख्या कैसे निर्धारित कर सकते हैं?

46 machine-learning  random-forest 

मान लीजिए कि । फिर के सशर्त वितरण को हुए कि सामान्य रूप से बहुभिन्नरूपी वितरित किया जाता है:एक्स ∼ एन2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma})एक्स1X1X_1एक्स2= एक्स2X2=x2X_2 = x_2 इ[ पी( एक्स)1| एक्स2= एक्स2) ] = μ1+ σ12σ22( x)2- μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) और …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition