सांख्यिकी और बिग डेटा

मेटा-विश्लेषण के लिए सटीक-आधारित भारिंग केंद्रीय है? बोरेनस्टीन एट अल। (2009) लिखें कि मेटा-विश्लेषण के लिए यह संभव है कि सभी आवश्यक हो: अध्ययन एक बिंदु अनुमान की रिपोर्ट करता है जिसे एकल संख्या के रूप में व्यक्त किया जा सकता है। उस बिंदु अनुमान के लिए भिन्न की गणना …

10 variance  sample-size  missing-data  meta-analysis 

में lmerसमारोह के भीतर lme4में Rवहाँ यादृच्छिक प्रभाव, के एक मॉडल मैट्रिक्स के निर्माण के लिए एक फोन है , के रूप में समझाया यहाँ , पृष्ठों 7 - 9।जेडजेडZ गणना करने से दो मैट्रिसेस, और खत्रीरओ और / या क्रोनकर उत्पादों की । जे आई एक्स आईजेडजेडZजेमैंजेमैंJ_iएक्समैंएक्समैंX_i मैट्रिक्स जेमैंजेमैंJ_i …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

डर्बिन-वॉटसन परीक्षण लैग 1 पर अवशिष्टों के ऑटोकॉरेलेशन का परीक्षण करता है। लेकिन ऐसा करने से लैग 1 पर ऑटोकॉर्लेशन का सीधे परीक्षण होता है। इसके अलावा, आप लैग 2,3,4 पर ऑटोकॉरेस्टेशन का परीक्षण कर सकते हैं और कई लैग्स में ऑटोकॉरेलेशन के लिए अच्छे पोर्टमेन्ट्यू टेस्ट होते हैं, और …

10 time-series  autocorrelation 

सूत्र के लिए rms पैकेज के साथ mtcars डेटासेट से बनाया गया एक नामांक निम्नलिखित है: mpg ~ wt + am + qsec मॉडल खुद को 0.85 और पी <0.00001 के आर 2 के साथ अच्छा लगता है > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

Durbin-वाटसन परीक्षण आंकड़ा अनिर्णायक क्षेत्र, जहां यह संभव है या तो अस्वीकार या शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए (इस मामले में शून्य ऑटो सहसंबंध की,) विफल नहीं है में झूठ कर सकते हैं। अन्य सांख्यिकीय परीक्षण "अनिर्णायक" परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं? क्या एक सामान्य स्पष्टीकरण (हाथ लहराते …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  decision-theory 

मैंने एक पेपर में निम्नलिखित वाक्य पढ़ा: तथ्य यह है कि अल्पकालिक और दीर्घकालिक गुणांक के बीच अंतर है, हमारे विनिर्देश का एक परिणाम है जिसमें पिछड़े हुए अंतर्जात चर शामिल हैं। वे पहले अंतर में एक प्रतिगमन चलाते हैं और आश्रित चर के अंतराल को शामिल करते हैं। अब …

10 regression  time-series  lags 

मैं एक ऐसी समस्या पर काम कर रहा हूं जिसमें मुझे कुछ आसपास के चर के आधार पर कुछ चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए क्रिंगिंग का उपयोग करने की आवश्यकता है। मैं इसका कोड अपने आप लागू करना चाहता हूं। इसलिए, मैं यह समझने के लिए कि …

10 spatial  interpolation  kriging 

मुझे लगभग यकीन है कि मैंने पहले ही आँकड़ों में निम्न परिणाम देखा है, लेकिन मुझे याद नहीं है कि मैं कहाँ हूँ। यदि एक धनात्मक यादृच्छिक चर और तो जब , जहाँ है cdf ।XXXE(X)&lt;∞E(X)&lt;∞\mathbb{E}(X)<\inftyεF−1(1−ε)→0εF−1(1−ε)→0\varepsilon F^{-1}(1-\varepsilon) \to 0ε→0+ε→0+\varepsilon\to 0^+FFFXXX यह ज्यामितीय रूप से का उपयोग करके और एकीकृत के …

10 references  quantiles  cdf  moments 

मेरे पास सरल X और Y वैक्टर हैं: &gt; X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 &gt; Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 &gt; &gt; plot(X,Y) मैं एक्स के लॉग का उपयोग करके प्रतिगमन करना चाहता हूं। लॉग (0) से बचने के लिए, मैं +1 या +0.1 …

10 r  regression  lognormal 

रैंडम फ़ॉरेस्ट्स (ब्रेमेन, 1999) के खंड 7 में , लेखक निम्नलिखित अनुमान बताता है: "अडाबोस्ट एक रैंडम फ़ॉरेस्ट" है। क्या किसी ने साबित किया है, या यह नापसंद है? 1999 की इस पोस्ट को साबित करने या उसे खारिज करने के लिए क्या किया गया है?

10 machine-learning  random-forest  boosting 

जहां इसलिए मैं एक द्विआधारी मॉडल है y∗1y1∗y_1^* अव्यक्त अप्रत्यक्ष चर और है y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\} मनाया। y2y2y_2 यह निर्धारित करता है कि y1y1y_1 और z2z2z_2 इस प्रकार मेरा साधन है। तो संक्षेप में मॉडल है। y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗&gt;0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗&gt;0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& \delta_{21} z_1 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

मैं शब्दावली के मामूली दुरुपयोग के लिए माफी माँगता हूँ; मुझे उम्मीद है कि यह स्पष्ट हो जाएगा कि मेरा क्या मतलब है। एक यादृच्छिक चर पर विचार करें । माध्य और माध्यिका दोनों को एक इष्टतमता मानदंड द्वारा विशेषता दी जा सकती है: माध्य वह संख्या जो , और …

10 mean  median 

मैं समझता हूं कि पारंपरिक प्रशिक्षण के साथ कुछ मुद्दों से बचने के लिए प्रीट्रेनिंग का उपयोग किया जाता है। अगर मैं बैकप्रोपेगैशन का उपयोग करता हूं, तो एक ऑटोकेनोडर के साथ, मुझे पता है कि मैं समय के मुद्दों में भाग लेने जा रहा हूं क्योंकि बैकप्रॉपैजेशन धीमा है, …

10 machine-learning  neural-networks  backpropagation  rbm  pre-training 

एक स्थिति की कल्पना करें: हमारे पास तीन खानों के ऐतिहासिक रिकॉर्ड (20 वर्ष) हैं। क्या चांदी की उपस्थिति अगले साल सोने की संभावना को बढ़ाती है? ऐसे प्रश्न का परीक्षण कैसे करें? यहाँ उदाहरण डेटा है: mine_A &lt;- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B &lt;- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C &lt;- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes 

मेरे पास एक 20×10020×10020\times100 मैट्रिक्स Xएक्सX , जिसमें -डायमेंशनल स्पेस में मेरे N=20एन=20N=20 नमूने हैं। मैं अब मतलाब में अपने स्वयं के प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) को कोड करना चाहता हूं। मैं पहले को करता ।X X 0D=100डी=100D=100Xएक्सXX0X0X_0 मैं किसी के कोड से पढ़ता हूं कि ऐसे परिदृश्यों में जहां …

10 pca