सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं दस्तावेजों के बीच समानताएं खोजने के लिए अव्यक्त अर्थ इंडेक्सिंग का उपयोग कर रहा हूं ( धन्यवाद, जेएमएस! ) आयाम में कमी के बाद, मैंने दस्तावेजों को समूह में क्लस्टर करने के लिए k-mean clustering की कोशिश की है, जो बहुत अच्छी तरह से काम करता है। लेकिन मैं …

11 data-visualization  clustering  python  multidimensional-scaling 

मैं एक परिचयात्मक आर्थिक भूगोल पाठ्यक्रम पढ़ाता हूं। मेरे छात्रों को समकालीन विश्व अर्थव्यवस्था में पाए जाने वाले देशों के प्रकारों की बेहतर समझ और डेटा कटौती तकनीकों की सराहना करने में मदद करने के लिए, मैं एक ऐसे असाइनमेंट का निर्माण करना चाहता हूं, जो विभिन्न प्रकार के देशों …

11 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction 

बहुस्तर प्रतिगमन में चर के सबसेट के लिए शास्त्रीय एफ-परीक्षण में जहां 'कम' मॉडल के तहत चुकता त्रुटियों का योग है, जो 'बिग' मॉडल अंदर घोंसला हैं , और स्वतंत्रता की डिग्री हैं दो मॉडल। अशक्त परिकल्पना के तहत कि 'बड़े' मॉडल में अतिरिक्त चर में कोई रेखीय व्याख्यात्मक शक्ति …

11 regression  hypothesis-testing  power-analysis  non-central  f-distribution 

मैं आर में gbm पैकेज का उपयोग करते हुए कुछ बड़े डेटा सेट के साथ काम कर रहा हूं। मेरे पूर्वसूचक मैट्रिक्स और मेरी प्रतिक्रिया वेक्टर दोनों बहुत विरल हैं (अर्थात अधिकांश प्रविष्टियां शून्य हैं)। मैं एक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके निर्णय पेड़ों का निर्माण करने की उम्मीद कर रहा …

11 r  regression  machine-learning  classification  cart 

"लीनियर बैलिस्टिक एक्यूमुलेटर" मॉडल (एलबीए) गतिमान सरल निर्णय कार्यों में मानव व्यवहार के लिए एक सफल मॉडल है। डोनकिन एट अल (2009, पीडीएफ ) कोड प्रदान करते हैं जो मानव व्यवहार डेटा को दिए गए मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने की अनुमति देता है, और मैंने इस कोड को …

11 r  stochastic-processes 

एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल में संक्रमण की संभावनाओं को कुछ प्रारंभिक मूल्य देने के क्या लाभ हैं? आखिरकार सिस्टम उन्हें सीखेगा, इसलिए यादृच्छिक लोगों के अलावा अन्य मूल्यों को देने का क्या मतलब है? क्या अंतर्निहित एल्गोरिथ्म बॉम-वेल्च जैसे अंतर बनाता है? यदि मुझे शुरुआत में संक्रमण की संभावनाएँ …

11 machine-learning  expectation-maximization  hidden-markov-model 

मैं एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करना चाहता हूं, एसवीएम या यादृच्छिक वन, या किसी अन्य क्लासिफायरियर को कहना चाहता हूं। डेटासेट में एक विशेषता 1000 स्तरों वाला एक श्रेणीगत चर है। इस चर में स्तरों की संख्या को कम करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है। R combine.levels()में Hmisc पैकेज …

11 classification  svm  random-forest  many-categories 

मेरे पास प्रत्येक सप्ताह प्राप्त होने वाली कुल कॉल हैं और उन्हें लगभग 3 वर्ष पीछे जाते हुए एक चार्ट पर प्लॉट किया है। आँख से ऐसा लगता है कि क्रिसमस पर भारी गिरावट आई थी, ऐसा लगता है कि बरामद नहीं हुआ है, ऐसा लगता है कि अनुरोधों में …

11 time-series  statistical-significance  change-point 

एक विशिष्ट इमेज प्रोसेसिंग स्टेटिस्टिक हैरालिक टेक्सचर फीचर्स का उपयोग , जो 14 हैं। मैं इन सुविधाओं में से 14 वीं के बारे में सोच रहा हूँ: एक निकटता मानचित्र को देखते हुए (जो हम केवल दो पूर्णांकों का एक अनुभवजन्य वितरण देख सकते हैं , यह के रूप में …

11 probability  computational-statistics 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 7 महीने पहले बंद हुआ …

11 probability  references  methodology 

मैं एक यादृच्छिक सहसंबंध मैट्रिक्स उत्पन्न करना चाहूंगा, ताकि इसके ऑफ-विकर्ण तत्वों का वितरण लगभग सामान्य जैसा दिखाई दे । मैं यह कैसे कर सकता हूं? प्रेरणा यह है। समय श्रृंखला डेटा के एक सेट के लिए , सहसंबंध वितरण अक्सर सामान्य के काफी करीब दिखता है। मैं सामान्य स्थिति …

11 normal-distribution  random-generation  correlation-matrix 

मेरे प्रयास: मैं विश्वास अंतराल प्राप्त नहीं कर सका interaction.plot() और दूसरी ओर plotmeans()पैकेज 'gplot' से दो ग्राफ़ प्रदर्शित नहीं होंगे। इसके अलावा, मैं दो plotmeans()ग्राफ़ को एक के ऊपर एक नहीं लगा सकता क्योंकि डिफ़ॉल्ट रूप से अक्ष भिन्न होते हैं। मुझे plotCI()पैकेज 'gplot' के प्रयोग से कुछ सफलता …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

मान लें कि मुझे एक यादृच्छिक वन (आर में यादृच्छिकफोरस्ट पैकेज का उपयोग करके) के आधार पर एक भविष्य कहनेवाला वर्गीकरण मॉडल मिला है। मैं इसे सेट करना चाहता हूं ताकि एंड-यूज़र्स के लिए एक भविष्यवाणी उत्पन्न करने के लिए एक आइटम निर्दिष्ट कर सकें, और यह एक वर्गीकरण संभावना …

11 machine-learning  random-forest 

एक अध्ययन के लिए अति-संचालित होने का क्या मतलब है? मेरी धारणा यह है कि इसका मतलब है कि आपके नमूने के आकार इतने बड़े हैं कि आपके पास ऋणात्मक प्रभाव आकारों का पता लगाने की शक्ति है। ये प्रभाव आकार शायद इतने छोटे होते हैं कि वे चर के …

11 statistical-significance  sample-size  effect-size  power-analysis  power 

दो यादृच्छिक चर के बीच सहसंयोजी एक माप को परिभाषित करता है कि वे एक दूसरे से रैखिक रूप से कितने निकट से संबंधित हैं। लेकिन क्या होगा अगर संयुक्त वितरण परिपत्र है? निश्चित रूप से वितरण में संरचना है। इस संरचना को कैसे निकाला जाता है?

11 covariance-matrix