सांख्यिकी और बिग डेटा

एक ग्राफ की प्रतिरूपता को उसके विकिपीडिया पृष्ठ पर परिभाषित किया गया है । एक अलग पोस्ट में , किसी ने समझाया कि भारित नेटवर्क के लिए मॉड्युलैरिटी को आसानी से गणना (और अधिकतम) किया जा सकता है क्योंकि आसन्न मैट्रिक्स साथ-साथ मूल्यवान संबंध भी हो सकते हैं। हालाँकि, मैं …

11 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

लाप्लास स्मूदी (या एडिटिव स्मूदी) के विकिपीडिया लेख पर, यह कहा जाता है कि एक बायसियन दृष्टिकोण से, यह पूर्ववर्ती के रूप में पैरामीटर साथ एक सममित डिरिचलेट वितरण का उपयोग करके, पीछे के वितरण के अपेक्षित मूल्य से मेल खाता है ।αα\alpha मैं हैरान हूं कि वास्तव में यह …

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

मुझे EM एल्गोरिथ्म के बारे में बहुत उपयोगी ट्यूटोरियल मिला । ट्यूटोरियल से उदाहरण और चित्र बस शानदार है। संभावनाओं की गणना के बारे में संबंधित प्रश्न उम्मीद अधिकतमकरण कैसे काम करता है? मेरे पास एक और सवाल है कि ट्यूटोरियल में वर्णित सिद्धांत को उदाहरण से कैसे जोड़ा जाए। …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

क्रिस चैटफ़ील्ड, जिनकी कई गुणवत्ता वाली पुस्तकों और पत्रों को पढ़ने में मुझे मज़ा आया, (1) निम्नलिखित सलाह देता है: उदाहरण के लिए, एआरआईसी के कम और लगभग समान मूल्यों वाले एआरआईएमए समय-श्रृंखला के मॉडल के बीच का विकल्प संभवतः बनाया जाना चाहिए, जिस पर न्यूनतम एआईसी देने के लिए …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

मैं इस पत्र में उल्लिखित रीढ़ नेटवर्क निष्कर्षण विधि का उपयोग कर रहा हूं: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.br मूल रूप से, लेखक आंकड़ों के आधार पर एक विधि प्रस्तावित करते हैं, जो ग्राफ में प्रत्येक किनारे के लिए एक संभावना पैदा करता है, कि किनारे सिर्फ संयोग से हो सकता है। मैं 0.05 …

11 probability  statistical-significance  data-visualization  graph-theory  networks 

मैं एक निश्चित गुणांक मैन्युअल रूप से ठीक करने के लिए कहते हैं, चाहते हैं , तो सभी अन्य भविष्यवक्ताओं के लिए फिट गुणांक है, जबकि रखते हुए β 1 = 1.0 मॉडल में।β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 आर का उपयोग करके मैं इसे कैसे प्राप्त कर सकता हूं? glmnetयदि संभव हो …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

मैं क्षणों के सामान्यीकृत तरीकों को कैसे समझाऊं और इसका उपयोग गैर सांख्यिकीविद् के लिए कैसे किया जाता है? अब तक मैं इसके साथ जा रहा हूं: यह कुछ ऐसा है जिसका उपयोग हम उन परिस्थितियों का अनुमान लगाने के लिए करते हैं जैसे कि हमने एकत्र किए गए नमूनों …

11 generalized-moments  method-of-moments 

मैं एक सामान्य वितरण के लिए 2 प्रतिशत से औसत और मानक विचलन की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं X = mean + sd * Zमाध्य और sd के लिए उपयोग और हल करने के लिए एक सामान्य वितरण के लिए गणना करने में सफल रहा । …

11 r  lognormal 

मैं टेल एक्सपोनेंट साथ टी-वितरित यादृच्छिक चर के वर्गों के वितरण को देख रहा हूं । जहाँ X rv है, Fourier लिए रूपांतरित होता है , मुझे कनवल्शनफ़िल्टिंग से पहले वर्ग के लिए एक समाधान देता है । αα\alphaX2X2X^2F(t)F(t)\mathscr{F}(t)F(t)nF(t)n\mathscr{F}(t)^nF(t)=∫∞0exp(itx2)⎛⎝⎜⎜⎜(αα+x2)α+12α−−√ B(α2,12)⎞⎠⎟⎟⎟dxF(t)=∫0∞exp⁡(itx2)((αα+x2)α+12α B(α2,12))dx\mathscr{F}(t)=\int_0^{\infty } \exp \left(i\, t\, x^2\right)\left(\frac{\left(\frac{\alpha }{\alpha +x^2}\right)^{\frac{\alpha +1}{2}} }{\sqrt{\alpha …

11 probability  sums-of-squares 

मैं एक ऐसे पेपर की तलाश में हूं जो मुझे आशा है कि मौजूद है, लेकिन यह नहीं जानता कि क्या ऐसा होता है। यह केस स्टडीज का एक सेट हो सकता है, और / या प्रायिकता सिद्धांत से एक तर्क हो सकता है कि अनुदैर्ध्य परिवर्तनों का अनुमान लगाने …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section 

पृष्ठभूमि: मुझे एक क्लाइंट (किसी प्रकार के वकील) के लिए डेटा विश्लेषण करना था, जो आंकड़ों में एक पूर्ण शुरुआत थी। उन्होंने मुझसे पूछा कि "सांख्यिकीय महत्व" शब्द का क्या अर्थ है और मैंने वास्तव में इसे समझाने की कोशिश की ... लेकिन जब से मैं चीजों को समझाने में …

11 statistical-significance  inference  communication 

मेरे जैसे गैर-सांख्यिकीविदों के लिए, VIमरीना मेलिया " तुलनात्मक क्लस्टरिंग - एक सूचना आधारित दूरी " (जर्नल ऑफ़ मल्टीवेरेट एनालिसिस, 2007) द्वारा प्रासंगिक पेपर पढ़ने के बाद भी मीट्रिक (सूचना की भिन्नता) के विचार को पकड़ना बहुत मुश्किल है । वास्तव में, मैं वहाँ से बाहर कई क्लस्टरिंग शर्तों से …

11 r  clustering  validation  intuition 

हमारे पास एक द्विआधारी परिणाम और कुछ कोवरिएट्स के साथ डेटा है। मैंने डेटा को मॉडल करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल किया। बस एक साधारण विश्लेषण, असाधारण कुछ भी नहीं। अंतिम आउटपुट एक खुराक-प्रतिक्रिया वक्र माना जाता है जहां हम दिखाते हैं कि एक विशिष्ट कोवरिएट के लिए …

11 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

मेरे पास सामान्य रूप से वितरित प्रक्रियाएं हैं जिनसे मुझे छोटे नमूने मिलते हैं ( n आमतौर पर 10-30) जो मैं विचरण का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करना चाहता हूं। लेकिन अक्सर नमूने एक साथ इतने करीब होते हैं कि हम केंद्र के पास अलग-अलग बिंदुओं को माप नहीं …

11 normal-distribution  estimation  rayleigh 

मेरे पास एक यादृच्छिक अवरोधन लॉजिस्टिक रिग्रेशन (बार-बार माप के कारण) है और मैं कुछ डायग्नोस्टिक्स करना चाहूंगा, विशेषकर आउटलेर्स और प्रभावशाली टिप्पणियों से संबंधित। मैंने अवशिष्टों को देखने के लिए देखा कि क्या ऐसे अवलोकन हैं जो बाहर खड़े हैं। लेकिन मैं कुक की दूरी या DFFITS जैसी चीज़ों …

11 mixed-model  outliers  glmm  cooks-distance