सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के जोड़े के कुछ अच्छे उदाहरणों से अवगत हूं जो कि सामान्य रूप से सामान्य हैं लेकिन संयुक्त रूप से सामान्य नहीं हैं। देखें इस जवाब से दिलीप Sarwate , और यह एक द्वारा कार्डिनल । मैं दो सामान्य यादृच्छिक चर के उदाहरण से भी अवगत …

10 correlation  normal-distribution  multivariate-analysis  bivariate 

मेरे पास प्रतिभागियों ( ) और वस्तुओं ( ) के लिए बेतरतीब ढंग से पार किए गए प्रभावों से m_plotसुसज्जित निम्नलिखित मॉडल हैं :lme4::lmerlfdncontent Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366 7.236 -0.05 0.17 -0.83 …

10 mixed-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

मैंने हाल ही में एक कहानी सुनी, जिसमें किसी ने कहा कि अगर वे किसी को मारना चाहते हैं (और इसके साथ भाग जाते हैं) तो वे इसे अपनी कार के साथ करेंगे। उन्होंने ऑटो से संबंधित मौतों की संख्या (कार-पर-पैदल यात्रियों सहित) के बारे में विभिन्न आंकड़ों का हवाला …

10 statistical-significance 

मैंने कुछ साहित्य पढ़ा है कि यादृच्छिक वन ओवरफिट नहीं कर सकते हैं। जबकि यह बहुत अच्छा लगता है, यह सच होना बहुत अच्छा लगता है। क्या rf की ओवरफिट करना संभव है?

10 random-forest  overfitting 

समस्या मैं एक साधारण 2-गाऊसी मिश्रण आबादी के मॉडल मापदंडों को फिट करना चाहता हूं। Bayesian तरीकों के आसपास सभी प्रचार को देखते हुए मैं यह समझना चाहता हूं कि क्या इस समस्या के लिए Bayesian inference एक बेहतर उपकरण है जो पारंपरिक फिटिंग के तरीके हैं। अब तक MCMC …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

मान लें कि मेरे पास एक छोटा नमूना आकार है, जैसे कि एन = 100, और दो वर्ग। मुझे मशीन लर्निंग के लिए प्रशिक्षण, क्रॉस-सत्यापन, और परीक्षण सेट आकार कैसे चुनना चाहिए? मैं सहजता से चुनूंगा प्रशिक्षण सेट आकार 50 के रूप में क्रॉस सत्यापन सेट आकार 25, और 25 …

10 machine-learning  sampling  svm  cross-validation  sample-size 

इसलिए यदि पियर्सन के ची स्क्वेरड स्टैटिस्टिक को तालिका के लिए दिया जाता है , तो इसका रूप है:1×N1×N1 \times N ∑i=1n(Oi−Ei)2Ei∑i=1n(Oi−Ei)2Ei\sum_{i=1}^n\frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} इसके बाद यह , ची-चुकता वितरण को डिग्री स्वतंत्रता के साथ अनुमानित करता है, क्योंकि नमूना आकार बड़ा हो जाता है। χ2n−1χn−12\chi_{n-1}^2n−1n−1n-1NNN मुझे समझ में नहीं …

10 chi-squared  asymptotics 

सभी स्पीशीज डिस्ट्रीब्यूशन मॉडलिंग साहित्य से पता चलता है कि जब किसी ऐसे मॉडल का उपयोग करते हुए प्रजातियों की मौजूदगी / अनुपस्थिति की भविष्यवाणी की जाती है, जो संभाव्यता (उदाहरण के लिए, रैंडमफॉरेस्ट्स) का उपयोग करते हैं, तो थ्रेशोल्ड प्रोबेबिलिटी का चुनाव जिसके द्वारा वास्तव में उपस्थिति या अनुपस्थिति …

10 r  classification  random-forest  threshold 

मैंने पायथन में एक साधारण कार्य लिखा है जिसका मतलब है कि तेजी से भारित माध्य की गणना करें: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s …

10 standard-deviation  python  exponential-smoothing 

मैं समझता हूं कि अगर मेरे दो मॉडल ए और बी हैं और ए को बी में नेस्टेड किया गया है, तो कुछ डेटा को देखते हुए, मैं एमएलई का उपयोग करके ए और बी के मापदंडों को फिट कर सकता हूं और सामान्यीकृत लॉग संभावना अनुपात परीक्षण लागू कर …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

बैगिंग एन अलग बूटस्ट्रैप नमूनों पर एन शिक्षार्थियों को बनाने की प्रक्रिया है, फिर उनकी भविष्यवाणियों का मतलब ले रहा है। मेरा प्रश्न है: किसी अन्य प्रकार के नमूने का उपयोग क्यों न करें? बूटस्ट्रैप नमूनों का उपयोग क्यों करें?

10 bagging 

मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि पैकेज के varImpसाथ यादृच्छिक यादृच्छिक मॉडल के लिए फ़ंक्शन कैसे काम करता है caret। नीचे दिए गए उदाहरण में सुविधा var3 को कैरेट के varImpफ़ंक्शन का उपयोग करके शून्य महत्व मिलता है , लेकिन अंतर्निहित randomForest अंतिम मॉडल में सुविधा var3 …

10 r  caret  random-forest 

मैं हाल ही में डायनामिक टाइम वार्पिंग (DTW) के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूं। मुझे बहुत आश्चर्य है कि अनियमित समय श्रृंखला के लिए DTW के आवेदन पर कोई साहित्य नहीं है, या कम से कम मुझे यह नहीं मिला। क्या कोई मुझे उस मुद्दे से संबंधित किसी …

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series 

जब समय श्रृंखला डेटा (उर्फ बाधित समय श्रृंखला) के साथ एक हस्तक्षेप विश्लेषण का आयोजन किया जाता है, उदाहरण के लिए यहां एक आवश्यकता के रूप में चर्चा की गई है, तो मुझे हस्तक्षेप के कारण कुल लाभ (या हानि) का अनुमान लगाना है - अर्थात इकाइयों की संख्या में …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

मैं एक जवाब दे रहा हूं जो मैंने कुछ हफ्ते पहले एक सवाल पर दिया था होल्ड-आउट क्रॉस-सत्यापन एक एकल परीक्षण सेट का उत्पादन करता है जिसे प्रदर्शन के लिए बार-बार उपयोग किया जा सकता है। हम सभी सहमत हैं कि यह कई मायनों में एक नकारात्मक विशेषता है, क्योंकि …

10 cross-validation