सांख्यिकी और बिग डेटा

दो क्रमिक चर के बीच संबंध को दर्शाने के लिए एक उपयुक्त ग्राफ क्या है? कुछ विकल्प जो मैं सोच सकता हूं: एक दूसरे को छिपाने वाले बिंदुओं को रोकने के लिए जोड़ा गया यादृच्छिक घबराना के साथ स्कैटर प्लॉट। जाहिर तौर पर एक मानक ग्राफिक - मिनिटैब इसे "व्यक्तिगत …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

मैं अभी समय श्रृंखला विश्लेषण में आत्म-अध्ययन शुरू कर रहा हूं। मैंने देखा है कि कई संभावित नुकसान हैं जो सामान्य आंकड़ों पर लागू नहीं होते हैं। तो, सामान्य सांख्यिकीय पाप क्या हैं? , मैं पूछना चाहूँगा: समय श्रृंखला विश्लेषण में आम नुकसान या सांख्यिकीय पाप क्या हैं? यह एक …

46 time-series  self-study 

स्टीन के उदाहरण से पता चलता है कि की अधिकतम संभावना का अनुमान सामान्य रूप से वितरित चर का मतलब है और variances (एक वर्ग हानि फ़ंक्शन के तहत) iff । साफ-सुथरे प्रमाण के लिए, बड़े पैमाने पर इंजेक्शन का पहला अध्याय देखें : ब्रैडली एफ्रॉन द्वारा अनुमान, परीक्षण और …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

मैं सोच रहा था, दो सामान्य वितरण औरσ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 मैं दो वितरणों के अतिव्यापी क्षेत्रों के प्रतिशत की गणना कैसे कर सकता हूं? मुझे लगता है कि इस समस्या का एक विशिष्ट नाम है, क्या आप इस समस्या का वर्णन करने वाले किसी विशेष …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

आर में लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर क्रिस्टोफर मैनिंग का राइटअप आर में एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन दर्शाता है: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) कुछ आउटपुट: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

46 r  logistic  log-likelihood 

यदि आप उस फ़ंक्शन को नहीं जानते हैं जिसके लिए आप पैरामीटर प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं, तो प्रतिगमन मॉडल कैसे हो सकता है? मैंने शोध का एक टुकड़ा देखा जिसमें कहा गया था कि जिन माताओं ने अपने बच्चों को स्तनपान कराया है, उन्हें बाद के जीवन …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

क्या वास्तव में इसके विपरीत मैट्रिक्स (एक शब्द, स्पष्ट भविष्यवक्ताओं के साथ एक विश्लेषण से संबंधित) है और कैसे बिल्कुल विपरीत मैट्रिक्स निर्दिष्ट किया जाता है? यानी कॉलम क्या हैं, पंक्तियाँ क्या हैं, उस मैट्रिक्स पर क्या अड़चनें हैं और कॉलम jऔर रो में संख्या का क्या iमतलब है? मैंने …

46 regression  categorical-data  definition  contrasts  categorical-encoding 

रोंग जी के एक हालिया ब्लॉग पोस्ट में , यह कहा गया था कि: यह माना जाता है कि गहरी जाल सीखने सहित कई समस्याओं के लिए, लगभग सभी स्थानीय न्यूनतम वैश्विक इष्टतम के लिए बहुत समान फ़ंक्शन मूल्य हैं, और इसलिए स्थानीय न्यूनतम ढूंढना काफी अच्छा है। यह विश्वास …

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मुझे केएल विचलन सूत्र को प्राप्त करने में दो बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण मानने में परेशानी हो रही है। मैं univariate मामला काफी आसानी से किया है। हालाँकि, मुझे गणित के आँकड़े लेते हुए काफी समय हो गया है, इसलिए मुझे इसे मल्टीवेरेट करने के मामले में कुछ परेशानी हो रही …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

उदाहरण के लिए, मेरे पास ऐतिहासिक हानि डेटा है और मैं चरम मात्राओं (मूल्य-पर-जोखिम या संभावित अधिकतम हानि) की गणना कर रहा हूं। प्राप्त परिणाम नुकसान का अनुमान लगाने या उनकी भविष्यवाणी करने के लिए है? कोई रेखा कहां खींच सकता है? मैं उलझन में हूं।

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मैं सोच रहा हूं कि क्या अजगर के लिए कोई पैकेज है जो अस्तित्व विश्लेषण करने में सक्षम है। मैं आर में उत्तरजीविता पैकेज का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन अपने काम को अजगर तक पहुंचाना चाहता हूं।

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मैं सामान्य रूप से और विशेष रूप से रेखीय प्रतिगमन के संदर्भ में, पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार की एक सहज व्याख्या की तलाश कर रहा हूं।

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ग्रैडिएंट डिसेंट को लोकल मिनिमा में फंसने की समस्या है। वैश्विक मिनीमा को खोजने के लिए हमें क्रमिक वंश घातीय समय चलाने की आवश्यकता है। क्या कोई मुझे तंत्रिका नेटवर्क सीखने में लागू होने वाले ढाल वंश के किसी भी विकल्प के बारे में बता सकता है, साथ ही उनके …

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मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

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लगातार प्रतिष्ठित स्रोतों का दावा है कि आश्रित चर को सामान्य रूप से वितरित किया जाना चाहिए: मॉडल मान्यताओं: YYY सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, त्रुटियों सामान्य रूप से वितरित कर रहे हैं, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) , और स्वतंत्र है, और XXX तय हो गई है, और लगातार …

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