सांख्यिकी और बिग डेटा

एक सिक्के को निष्पक्षता के लिए परखा जाना चाहिए। 50 फ्लैप के बाद 30 सिर आते हैं। सिक्का को उचित मानते हुए, क्या संभावना है कि आपको 50 फ़्लिप में कम से कम 30 सिर मिलेंगे? मेरे शिक्षक के अनुसार, इस समस्या को करने का सही तरीका है normalcdf(min = …

11 self-study  normal-distribution  binomial 

मुझे सही दिशा में आगे बढ़ने के लिए थोड़ी मदद की जरूरत है। यह एक लंबा समय है जब मैंने किसी भी आँकड़े का अध्ययन किया है और शब्दजाल बदल गया है। कल्पना कीजिए कि मेरे पास कार से संबंधित डेटा का एक सेट है जैसे कि शहर ए से …

11 regression  categorical-data  categorical-encoding 

मैं सांख्यिकी पर लैरी वासरमैन के व्याख्यान नोट्स का अध्ययन कर रहा हूं जो कैसला और बर्जर को इसके प्राथमिक पाठ के रूप में उपयोग करता है। मैं उनके व्याख्यान नोट्स 2 के माध्यम से काम कर रहा हूं और होफेडिंग की असमानता (पीपी .2-3) में इस्तेमाल किए गए लेम्मा …

11 probability  probability-inequalities 

क्या R के लिए एक प्लॉट लाइब्रेरी है जो प्रारंभ की डेटफ्रेम को बदल सकता है और टाइमलाइन प्लॉट में बार-बार रोक सकता है जैसे कि निम्नलिखित: Y अक्ष का केवल इतना ही अर्थ है कि यह संगति के साथ ढेर हो जाता है, लेकिन हमेशा संगति का प्रतिनिधित्व नहीं …

11 r  data-visualization 

मुझे यह जानने में दिलचस्पी है कि आरसीटी से डेटा (एलओएस) रहने की अस्पताल की लंबाई का विश्लेषण करने के लिए इष्टतम तरीके के बारे में आम सहमति है या नहीं। यह आम तौर पर एक बहुत ही सही-तिरछा वितरण होता है, जिसके तहत अधिकांश रोगियों को कुछ दिनों से …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

मेरा हेयरड्रेसर स्टेसी हमेशा एक खुश चेहरे पर रहता है, लेकिन अक्सर उसके समय का प्रबंधन करने के बारे में जोर दिया जाता है। आज स्टेसी मेरी नियुक्ति और बहुत माफी के लिए अतिदेय था। अपने बाल कटवाने के दौरान मुझे आश्चर्य हुआ: उसकी मानक नियुक्तियाँ कब तक होनी चाहिए? …

11 normal-distribution  optimization  queueing  decision-theory 

विचार करें जहाँ iid और CLT हैं। कुल राशि में आधे से कितने सबसे बड़े शब्द जुड़ते हैं? उदाहरण के लिए, 10 + 9 + 8 (10 + 9 + 8 + 1) / 2: 30% पद लगभग आधे तक पहुंचते हैं।एक्स 1 , … , एक्स एन ≈ …Σएनमैं …

11 central-limit-theorem  asymptotics 

एक टेक्स्ट माइनिंग एप्लिकेशन में, एक सरल तरीका यह है कि दस्तावेजों के कॉम्पैक्ट स्पार्स अभ्यावेदन के रूप में वैक्टर बनाने के लिए का उपयोग करें । यह बैच सेटिंग के लिए ठीक है, जहां पूरे कॉर्पस को प्राथमिकता से जाना जाता है, क्योंकि को पूरे कॉर्पस की आवश्यकता होती …

11 time-series  text-mining 

मैंने प्लॉट में थोड़ी खुदाई शुरू की। एलएम फ़ंक्शन, यह फ़ंक्शन एलएम के लिए छह प्लॉट देता है, वे हैं: सज्जित मूल्यों के विरुद्ध अवशिष्टों का एक भूखंड फिट किए गए मूल्यों के खिलाफ sqrt (- अवशिष्ट |) का स्केल-स्थान प्लॉट एक सामान्य क्यूक्यू प्लॉट, कुक लेब की दूरी बनाम …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

मैं डेटा माइनिंग में कुछ नया हूं, और मैं फिल्म रेटिंग भविष्यवाणी के लिए एक वर्गीकरण मॉडल पर काम कर रहा हूं। मैंने IMDB से डेटा सेट एकत्र किए हैं, और मैं अपने मॉडल के लिए एक निर्णय पेड़ और निकटतम पड़ोसी दृष्टिकोण का उपयोग करने की योजना बना रहा …

11 classification  cart 

क्या कोई यह दिखा सकता है कि संभावना मान समारोह के साथ शून्य फुलाया हुआ पॉइसन का अपेक्षित मूल्य और संस्करण कैसे है f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} जहां ππ\pi संभावना है कि अवलोकन शून्य एक द्विपद …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

reg <- lm(y ~ x1 + x2, data=example)डेटासेट पर फ़ॉर्म का एक प्रतिगमन चलाने के बाद , मैं उपयोग किए जाने वाले अनुमानित मान प्राप्त कर सकता हूं predict(reg, example, interval="prediction", level=0.95) मैं सोच रहा हूं कि वास्तविक डेटासेट की भविष्यवाणी करने के लिए मैं रिग्रेशन का उपयोग कर रहा …

11 r  regression 

एक समय श्रृंखला को देखते हुए, कोई ऑटोक्रेलेशन-फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है और इसे प्लॉट कर सकता है, उदाहरण के लिए नीचे देखा गया है: इस आटोक्लेररेशन-फंक्शन से समय श्रृंखला के बारे में पढ़ना क्या संभव है? क्या उदाहरण के लिए यह संभव है कि समय श्रृंखला की स्थिरता …

11 time-series  autocorrelation 

निरंतर भविष्यवक्ताओं के संबंध में बहुत सी मिलीभगत है, लेकिन इतना नहीं कि मैं श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ताओं पर पा सकता हूं। मेरे पास इस प्रकार का डेटा नीचे सचित्र है। पहला कारक एक आनुवंशिक चर (एलील काउंट) है, दूसरा कारक एक रोग श्रेणी है। स्पष्ट रूप से जीन बीमारी से पहले …

11 r  anova  categorical-data  multicollinearity  sums-of-squares 

मेरे पास एक स्टोकेस्टिक मॉडल है जो किसी प्रक्रिया की समय श्रृंखला का अनुकरण करने के लिए उपयोग किया जाता है। मैं एक पैरामीटर को एक विशिष्ट मूल्य में बदलने के प्रभाव में दिलचस्पी लेता हूं और समय श्रृंखला (मॉडल ए और मॉडल बी) और कुछ प्रकार के सिमुलेशन आधारित …

11 time-series  predictive-models  markov-process