सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास दो डेटा सीरीज़ हैं जो समय के साथ मृत्यु की औसत आयु को दर्शाती हैं। दोनों श्रृंखला समय के साथ मृत्यु की बढ़ती उम्र को प्रदर्शित करती हैं, लेकिन एक दूसरे की तुलना में बहुत कम है। मैं यह निर्धारित करना चाहता हूं कि क्या निचले नमूने की …

11 time-series  correlation  stata 

अभी तक क्रॉस सेक्शनल डेटा के साथ ज्यादातर काम किया है और बहुत हाल ही में ब्राउज़ कर रहा है, परिचयात्मक समय श्रृंखला साहित्य का एक गुच्छा के माध्यम से ठोकरें स्कैन कर रहा है मुझे आश्चर्य है कि समय श्रृंखला विश्लेषण में कौन से भूमिका व्याख्यात्मक चर खेल रहे …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

मैंने 10 साल से अधिक समय तक आँकड़ों का अध्ययन नहीं किया है (और फिर एक बुनियादी पाठ्यक्रम), इसलिए शायद मेरा सवाल समझना थोड़ा कठिन है। वैसे भी, मैं जो करना चाहता हूं वह एक श्रृंखला में डेटा बिंदुओं की संख्या को कम करना है। एक्स-एक्सिस माप की शुरुआत से …

11 data-visualization 

स्व-आयोजन मानचित्र को प्रशिक्षित करने के बाद, कोई भी यू-मैट्रिक्स की गणना कर सकता है । हैं कुछ उपकरण मैन्युअल रूप से इसे कल्पना और समूहों की पहचान करने के लिए, लेकिन अगर वहाँ एक स्वचालित तरीके से इस प्रक्रिया करने के लिए (यानी एक मानव समूहों की पहचान करने …

10 clustering  image-processing  self-organizing-maps 

शीर्षक यह सब कहता है। मैं समझता हूं कि यदि मॉडल की त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, तो लेस्टर-स्क्वेयर और अधिकतम-संभावनाएं प्रतिगमन गुणांक के लिए समान परिणाम देगी। लेकिन, क्या होता है यदि त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है? दो विधियाँ अब …

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

साक्ष्य प्रदान करें कि Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)} उत्तल है∀x>0∀x>0\forall x>0 । इधर,ϕϕ\phiऔरΦΦ\mathbf{\Phi}मानक सामान्य पीडीएफ और CDF क्रमश: कर रहे हैं। स्टीप्स की कोशिश की 1) कैलकुलस विधि मैं पथरी विधि की कोशिश की है और दूसरा व्युत्पन्न के लिए एक सूत्र है, लेकिन पता चलता है कि यह सकारात्मक है नहीं पा …

10 probability  self-study 

मैं समय श्रृंखला डेटा में उन्हें ढूंढने / उनका पता लगाने के लिए आउटलेर्स को सही करने का एक तरीका खोजने की कोशिश कर रहा हूं। R में nnetar जैसे कुछ तरीके, बड़े / बड़े आउटलेर्स के साथ टाइम सीरीज़ के लिए कुछ त्रुटियां देते हैं। मैं पहले से ही …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

मैं निम्नलिखित समय सीरीज़ डेटा को मौसमी, प्रवृत्ति और अवशिष्ट पोटीनीनेट में विघटित करना चाहूंगा। डेटा एक व्यावसायिक भवन से प्रति घंटा कूलिंग एनर्जी प्रोफ़ाइल है: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) इसलिए स्पष्ट दैनिक और साप्ताहिक मौसमी प्रभाव हैं, इसलिए से सलाह के आधार पर: कई मौसमी घटकों के …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

घनत्व जहां एक पैरामीटर है, घातांक ( ) के बीच रहता है और ( ) वितरण। बस उत्सुक अगर यह वितरण के एक अधिक सामान्य परिवार का एक उदाहरण होता है? मैं इसे ऐसे नहीं पहचानता।च( s ) ∝ एसs + αइ- एस,s > 0च(रों)αरोंरों+αइ-रों,रों>0f(s)\propto \frac{s}{s+\alpha}e^{-s},\quad s > 0α ≥ …

10 distributions  gamma-distribution  distribution-identification 

मैं दोनों के बीच lmऔर lmerदोहराया उपायों (2x2x2) के बीच कई इंटरैक्शन टेस्ट को पुन: पेश करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं दोनों तरीकों की तुलना करना चाहता हूं, क्योंकि दोहराए गए उपायों के लिए SPSS की GLM lmयहां प्रस्तुत दृष्टिकोण के समान सटीक परिणाम देती है, इसलिए …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

मान लीजिए ( एक्स), वाई)(X,Y)(X,Y) में पीडीएफ है चθ( एक्स , वाई) = ई- ( एक्स / θ + θ y)1x > 0 , y> 0,θ > ०fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 नमूना का घनत्व ( एक्स , वाई ) = ( एक्स )मैं, वाईमैं)1 ≤ i ≤ n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} …

10 maximum-likelihood  convergence  exponential  asymptotics  central-limit-theorem 

क्या एक औपचारिक गणितीय प्रमाण है कि जर्मन टैंक समस्या का समाधान केवल मापदंडों k (मनाया नमूनों की संख्या) और मीटर (मनाया नमूनों में अधिकतम मूल्य) का एक कार्य है? दूसरे शब्दों में, क्या कोई यह साबित कर सकता है कि समाधान अधिकतम मूल्य के अलावा अन्य नमूना मूल्यों से …

10 mathematical-statistics  sufficient-statistics 

मैंने एक ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) मॉडल को AUD / USD विनिमय दर की समय श्रृंखला के लिए मॉडल किया है, जो कई वर्षों के दौरान एक-एक मिनट के अंतराल पर सैंपल की गई कीमतों को दो से अधिक प्रदान करता है। जिस पर मॉडल का अनुमान लगाने के लिए …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance 

इसलिए मैंने कुछ पोस्ट पढ़ी हैं कि क्यों बिनिंग से हमेशा बचा जाना चाहिए। इस दावे के लिए एक लोकप्रिय संदर्भ यह लिंक है । मुख्य पलायन यह है कि बिनिंग पॉइंट्स (या कटपॉइंट्स) बल्कि मनमाने ढंग से और साथ ही सूचना के नुकसान के कारण होते हैं, और यह …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

फजी लॉजिक मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में अनुसंधान के एक सक्रिय क्षेत्र की तरह लग रहा था जब मैं ग्रेड स्कूल (2000 के दशक के प्रारंभ) में था। फ़ज़ी इंफ़ेक्शन सिस्टम, फ़ज़ी सी-साधन, विभिन्न न्यूरल नेटवर्क के फ़ज़ी वर्जन और सदिश मशीन आर्किटेक्चर सभी को ग्रेड पाठ्यक्रमों में पढ़ाया …

10 fuzzy  fuzzy-c-means-clustering