सांख्यिकी और बिग डेटा

सहसंयोजक चयन का अध्ययन करते समय, मैं एक बार निम्नलिखित उदाहरण पढ़ता हूं। निम्नलिखित मॉडल के संबंध में: इसके सहसंयोजक मैट्रिक्स और व्युत्क्रम सहसंयोजक मैट्रिक्स निम्नानुसार दिए गए हैं, मुझे समझ नहीं आ रहा है कि और y की स्वतंत्रता का निर्णय यहाँ उलटा सहसंयोजक द्वारा क्यों किया जाता है?xxxyyy …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

विकिपीडिया सुविधा हैशिंग का वर्णन करते समय निम्नलिखित उदाहरण प्रदान करता है ; लेकिन मैपिंग परिभाषित शब्दकोश के अनुरूप नहीं लगती है उदाहरण के लिए, शब्दकोश के अनुसार toपरिवर्तित किया जाना चाहिए 3, लेकिन यह 1इसके बजाय एन्कोडेड है । क्या वर्णन में कोई त्रुटि है? फीचर हैशिंग कैसे काम …

10 feature-construction 

मैं केवल dnorm () लॉग-लाइक फ़ंक्शन द्वारा प्रदान किए जाने वाले लॉग-लाइक फ़ंक्शन को एक lm मॉडल (R) से प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। यह उच्च संख्या में डेटा के लिए काम करता है (लगभग पूरी तरह से) (जैसे n = 1000): > n <- 1000 > x …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

मैं पुस्तक, बायोमेट्री द्वारा सोकल और रोहेल (3e) का उपयोग करके कुछ आंकड़े सीखने की कोशिश कर रहा हूं। यह 5 वें अध्याय में एक अभ्यास है जिसमें संभावना, द्विपद वितरण और पॉइसन वितरण शामिल हैं। मुझे पता है कि इस प्रश्न का उत्तर तैयार करने का एक सूत्र है: …

10 self-study  binomial  proportion  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में, फीचर स्केलिंग (उर्फ वैरिएबल स्केलिंग, नॉर्मलाइजेशन) विकिपीडिया - फ़ीचर स्केलिंग का एक सामान्य प्रीपोसिंग चरण है - यह प्रश्न करीब # 41704 था - सामान्यीकरण और फ़ीचर स्केलिंग का काम कैसे और क्यों होता है? निर्णय वृक्षों के संबंध में मेरे दो प्रश्न हैं: क्या …

10 machine-learning  feature-selection  cart 

पिछले कुछ वर्षों में, विभिन्न विद्वानों ने वैज्ञानिक परिकल्पना परीक्षण की एक हानिकारक समस्या को उठाया है, जिसे "स्वतंत्रता की शोधकर्ता डिग्री" कहा जाता है, जिसका अर्थ है कि वैज्ञानिकों के पास अपने विश्लेषण के दौरान कई विकल्प हैं जो पी-मान <5% के साथ खोजने की दिशा में पूर्वाग्रह रखते …

10 hypothesis-testing  inference  philosophical  reproducible-research  social-science 

मैं वेल्च के टी-टेस्ट के लिए उपयोग करने की स्वतंत्रता की अनुमानित डिग्री के लिए सही सूत्र के रूप में उलझन में हूं। Satterthwaite's (1946) फॉर्मूला सबसे अधिक उद्धृत सूत्र है, लेकिन वेल्च ने 1947 में एक विकल्प दिया। मुझे यकीन नहीं है कि यह बेहतर है (या अधिकांश सांख्यिकीय …

10 hypothesis-testing  t-test  degrees-of-freedom 

मैं एक लेख पढ़ रहा हूं जो निरंतर चर के लिए हज़ार्ड अनुपात दिखाता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि दिए गए मूल्यों की व्याख्या कैसे करें। खतरनाक अनुपात के बारे में मेरी वर्तमान समझ यह है कि संख्या कुछ स्थिति को देखते हुए [घटना] के सापेक्ष संभावना का …

10 continuous-data  hazard 

यह मेरे अध्ययन का विवरण है। मैं तीन पौधों के साथ प्रयोग कर रहा हूं: ए, बी, और सी। ये पौधे मधुमेह के रोगियों के लिए रक्त शर्करा को कम करने वाले हैं। मैं यह निर्धारित करना चाहता हूं कि इन तीन पौधों में से किस एक चूहों में एकल …

10 time-series  anova 

राज्य अंतरिक्ष मॉडल में कलमन फ़िल्टर के उपयोग में क्या कदम शामिल हैं? मैंने कुछ विभिन्न योगों को देखा है , लेकिन मैं विवरणों के बारे में निश्चित नहीं हूं। उदाहरण के लिए, काउपरवेट समीकरणों के इस सेट से शुरू होता है: θटी=जीटीθटी-1+डब्ल्यूटीyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} जहाँ पर …

10 kalman-filter  state-space-models 

समस्या सेटअप पहले खिलौने की समस्याओं में से एक मैं PyMC को लागू करना चाहता था गैर-घटक क्लस्टरिंग है: कुछ डेटा दिए गए, इसे गॉसियन मिश्रण के रूप में मॉडल करें, और क्लस्टर्स की संख्या और प्रत्येक क्लस्टर के माध्य और सहसंयोजक जानें। इस विधि के बारे में जो मैं …

10 bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes 

मेरे पास दो अलग-अलग स्थितियों (ए और बी) में प्रति व्यक्ति एक विशेषता के 3 से 5 उपाय हैं। मैं हर हालत में प्रत्येक व्यक्ति के लिए औसत की साजिश रचने कर रहा हूँ और मैं मानक त्रुटि का उपयोग ( यानी , , साथएन= मापों की संख्या) त्रुटि सलाखों …

10 standard-deviation  standard-error  error  error-propagation 

क्या यह विश्वास अंतराल की गणना करने और परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए समझ में आता है जब पूरी आबादी से डेटा उपलब्ध है? मेरी राय में, इसका उत्तर नहीं है, क्योंकि हम मापदंडों के सही मूल्यों की सही गणना कर सकते हैं। लेकिन फिर, मूल आबादी से डेटा …

10 hypothesis-testing  confidence-interval  sample-size  large-data  population 

मैं अलग-अलग परिदृश्यों के तहत लचीले मॉडल (यानी स्प्लिन) बनाम अनम्य मॉडल (जैसे रैखिक प्रतिगमन) की तुलना करने पर एक साधारण प्रश्न पर आया था। प्रश्न है: सामान्य तौर पर, क्या हम एक लचीली सांख्यिकीय शिक्षण पद्धति के प्रदर्शन की उम्मीद करते हैं जब एक अनम्य विधि की तुलना में …

10 machine-learning  model 

मैं अधिकतम संभावना अनुमानकों के स्पर्शोन्मुखी गुणों से संबंधित परिणामों के लिए एक अच्छे संदर्भ में दिलचस्पी रखता हूं। एक मॉडल जहां एक आयामी घनत्व है, और किसी नमूने के आधार MLE है से जहां है "सही" का मान । मेरी दिलचस्पी दो अनियमितताएँ हैं।च n ( x | θ …

10 maximum-likelihood  references