सांख्यिकी और बिग डेटा

पुस्तकों और चर्चाओं में अक्सर कहा जाता है कि जब एक भविष्यवक्ता के साथ समस्याओं (जिनमें से कुछ का सामना करना पड़ता है) का सामना करना पड़ता है, तो यह एक संभावना है। अब, मैं समझता हूं कि यह वितरण पर निर्भर करता है और भविष्यवाणियों में सामान्यता प्रतिगमन की …

10 regression  data-transformation 

मुझे 5 से 15 वर्ष की आयु के बच्चों के लिए (ग्रोथ चार्ट के समान) चार्ट बनाने हैं (केवल 5,6,7 इत्यादि; स्वास्थ्य चर के लिए कोई भिन्न मान नहीं हैं) जो गैर-नकारात्मक, निरंतर और में है 50-150 की सीमा (इस सीमा के बाहर केवल कुछ मूल्यों के साथ)। मुझे ९ …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

वर्तमान में इस पर अटक गया है, मुझे पता है कि मुझे शायद द्विपद वितरण के औसत विचलन का उपयोग करना चाहिए लेकिन मैं इसका पता नहीं लगा सकता।

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

बस एक सामान्य सवाल है। यदि आपके पास समय श्रृंखला डेटा है, तो मशीन / सांख्यिकीय सीखने की तकनीक (KNN, प्रतिगमन) से अधिक समय श्रृंखला तकनीकों (उर्फ, ARCH, GARCH, आदि) का उपयोग करना बेहतर है। यदि कोई ऐसा ही सवाल है जो क्रॉस्लेटिड पर मौजूद है, तो कृपया मुझे इसकी …

10 time-series  machine-learning 

स्किकिट सीखता है कि मॉडल एकत्रीकरण तकनीक के लिए बहुसंख्यक वोट के बजाय संभाव्य भविष्यवाणी का उपयोग क्यों (1.9.2.1। रैंडम फॉरेस्ट) के स्पष्टीकरण के बिना किया जाता है। क्या इसके लिए एक स्पष्ट व्याख्या है? इसके अलावा, विभिन्न मॉडल एकत्रीकरण तकनीकों के लिए एक अच्छा पेपर या समीक्षा लेख है …

10 random-forest  python  scikit-learn  aggregation  bagging 

मैं स्तन कैंसर के प्रेग्नेंट के साथ खेल रहा हूं और एक विचार प्राप्त करने के लिए सभी विशेषताओं का एक स्कैल्प बनाया है, जिसके लिए (लाल) वर्ग malignant(नीला) की भविष्यवाणी करने पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है benign। मैं समझता हूं कि पंक्ति x अक्ष का प्रतिनिधित्व करती है …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

दोनों bayesglm()(बांह आर पैकेज में) और एमसीएमसीपैकेज पैकेज में विभिन्न कार्यों का उद्देश्य सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के बेयसियन आकलन करना है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि वे वास्तव में एक ही चीज की गणना कर रहे हैं। मॉडल मापदंडों के लिए संयुक्त पोस्टीरियर से (निर्भर) नमूना प्राप्त करने के …

10 bayesian  generalized-linear-model 

मैं वर्तमान में निम्नलिखित कोड के साथ स्किकिट सीख रहा हूं: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') और फिर 7 अलग-अलग लेबल वाले डेटा के सेट के लिए फिट और भविष्यवाणी करें। मुझे एक अजीब आउटपुट मिला। कोई बात नहीं जो मान्यता तकनीक को पार करता है मैं …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity 

मैंने पढ़ा है कि 2SLS आकलनकर्ता अभी भी द्विआधारी अंतर्जात चर ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ) के साथ संगत है । पहले चरण में, एक रेखीय मॉडल के बजाय एक प्रोबिट उपचार मॉडल चलाया जाएगा। क्या यह दिखाने के लिए कोई औपचारिक प्रमाण है कि 2SLS अभी भी सुसंगत है जब 1 …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

मान लीजिए कि मेरे पास आश्रित चर का -vector और स्वतंत्र चर का -vector है। जब को विरुद्ध प्लॉट किया जाता है , तो मैं देखता हूं कि दोनों के बीच एक रैखिक संबंध (उर्ध्वगामी प्रवृत्ति) है। अब, इसका मतलब यह भी है कि और बीच एक रैखिक गिरावट है …

10 regression  data-transformation  linear-model 

पूर्वानुमान द्वारा सामना किए जा रहे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक यह है कि क्या दी गई श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है या नहीं? मैं पीटर कैट द्वारा " एंट्रोपी फॉर ए ए प्रियोरी इंडिकेटर ऑफ फोरकास्टीबिलिटी " नामक एक लेख पर अड़ गया, जो किसी दिए गए …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

बहुत सी सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक एक सहज मैट्रिक्स के आइजनवेक्टर क्या हैं, का एक सहज चित्रण प्रदान करती हैं: वैक्टर यू और ज़ेड ईजेनवेक्टर (अच्छी तरह से, आइगेनैक्स) बनाते हैं। यह समझ में आता है। लेकिन एक चीज जो मुझे भ्रमित करती है, वह यह है कि हम ईजनवेक्टरों को सहसंबंध …

10 correlation  pca  covariance-matrix  eigenvalues 

मैं इस समस्या को हल करने के तरीके पर अटका हुआ हूं। तो, हमारे पास लिए यादृच्छिक चर, और दो क्रम हैं । अब, और पैरामीटर और साथ स्वतंत्र घातीय वितरण हैं । हालाँकि, हम और देखने के बजाय और निरीक्षण करते हैं ।XiXiX_iYiYiY_ii=1,...,ni=1,...,ni=1,...,nXXXYYYλλ\lambdaμμ\muXXXYYYZZZWWW Z=min(Xi,Yi)Z=min(Xi,Yi)Z=\min(X_i,Y_i) और W=1W=1W=1 यदि Zi=XiZi=XiZ_i=X_i और …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential  minimum 

इस प्रश्न को पूछने से पहले, मैंने हमारी साइट पर खोज की और बहुत सारे समान प्रश्न पाए, (जैसे यहाँ , यहाँ , और यहाँ )। लेकिन मुझे लगता है कि उन संबंधित प्रश्नों का अच्छी तरह से जवाब नहीं दिया गया या उन पर चर्चा नहीं की गई, इस …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

मैं निचले आयामी स्थान में दस्तावेजों के एक कोष का प्रतिनिधित्व करने के लिए अव्यक्त अर्थ विश्लेषण का उपयोग कर रहा हूं। मैं k- साधनों का उपयोग करके इन दस्तावेजों को दो समूहों में बांटना चाहता हूं। कई साल पहले, मैंने पायथन के गेंसिम का उपयोग करके और अपने स्वयं …

10 k-means  svd  lsa  cosine-distance  cosine-similarity