सांख्यिकी और बिग डेटा

क्या किसी को पता है कि (या पैकेज के merमाध्यम से प्राप्त lme4) एक वर्ग वस्तु के लिए उत्तोलन और कुक की दूरी की गणना कैसे करें (निकालें )? मैं एक अवशिष्ट विश्लेषण के लिए इनकी साजिश करना चाहता हूं।

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

यह देवोर एट अल द्वारा "अनुप्रयोगों के साथ आधुनिक गणितीय सांख्यिकी" का एक अंश है। क्या मुझे पहेली है कि आकलनकर्ता पर निर्भर जा रहा है मदद नहीं कर सकता है , के बाद से नमूना पैरामीटर पर निर्भर करता है।θθ\theta

10 estimation 

क्लस्टरिंग पर मेरा बहुत बुनियादी सवाल है। जब मैंने उनके समूहों के साथ k समूहों को पाया है, तो मैं उन डेटा बिंदुओं की कक्षाओं की व्याख्या करने के बारे में कैसे पता लगाऊं जिन्हें मैंने क्लस्टर किया है (प्रत्येक क्लस्टर में सार्थक वर्ग लेबल असाइन करना)। मैं पाए गए …

10 k-means 

मैं किसी व्यक्ति के जन्म क्रम और बाद में कई 1-वर्ष के जन्म के सहकर्मियों (जैसे http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2808417/ ) के डेटा का उपयोग करके मोटापे के जोखिम के बीच संबंधों पर शोध कर रहा हूं । एक महत्वपूर्ण चुनौती यह है कि जन्म का क्रम अन्य विशेषताओं से जुड़ा है जैसे …

10 timelines 

मुझे आश्चर्य है कि अगर कोई लापता डेटा के लिए अलग-अलग मॉडल बनाने से बेहतर है कि गुम डेटा के लिए अलग-अलग मॉडल बनाने से बेहतर क्यों है। विशेष रूप से [सामान्यीकृत] रैखिक मॉडल के मामले में (मैं शायद गैर-रैखिक मामलों में देख सकता हूं चीजें अलग हैं) मान लें …

10 regression  missing-data  data-imputation 

मेरे पास कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और प्राथमिक संख्या सिद्धांत में एक पृष्ठभूमि है, लेकिन कोई वास्तविक सांख्यिकी प्रशिक्षण नहीं है, और हाल ही में "खोज" किया है कि पूरी तकनीक की अद्भुत दुनिया वास्तव में एक सांख्यिकीय दुनिया है। ऐसा लगता है कि मैट्रिक्स कारक, मैट्रिक्स पूर्णता, उच्च आयामी टेनर्स, एम्बेडिंग, …

10 machine-learning  estimation 

एक बायेसियन लॉजिस्टिक रिग्रेशन समस्या के लिए, मैंने एक पश्चवर्ती भविष्यवाणिय वितरण बनाया है। मैं भविष्य कहनेवाला वितरण से नमूना लेता हूं और प्रत्येक अवलोकन के लिए (0,1) के हजारों नमूने प्राप्त करता हूं। उदाहरण के लिए, अच्छाई के लायक होने का दृश्य दिलचस्प नहीं है: यह प्लॉट 10 000 …

10 bayesian  data-visualization  classification  goodness-of-fit  binary-data 

'Glm' का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल की सटीकता का पता लगाने का एक तरीका AUC प्लॉट है। निरंतर प्रतिक्रिया चर (परिवार = 'गॉसियन') के साथ पाए गए प्रतिगमन मॉडल के लिए समान जांच कैसे करें? यह जांचने के लिए कि मेरे प्रतिगमन मॉडल में डेटा कितनी अच्छी तरह से …

10 r  regression  generalized-linear-model 

Let एक अज्ञात (लेकिन निश्चित रूप से असममित) अक्षमता वितरण से तैयार की गई टिप्पणियों हो।{ एक्स1, ... , एक्सएन}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} मैं केडीई दृष्टिकोण का उपयोग करके संभाव्यता वितरण खोजना चाहता हूं: हालांकि, मैंने एक गाऊसी कर्नेल का उपयोग करने की कोशिश की, लेकिन यह बुरी तरह से प्रदर्शन किया, क्योंकि …

10 probability  distributions  pdf  kernel-smoothing 

आइए कहते हैं कि मैं एक सिक्के के 10,000 फ़्लिप कर रहा हूं। मैं इस बात की प्रायिकता जानना चाहूंगा कि एक पंक्ति में लगातार 4 या अधिक सिर प्राप्त करने में कितने फ़्लिप होते हैं। यह गिनती निम्नलिखित के रूप में काम करेगी, आप केवल एक ही सिर (4 …

10 probability  distributions  self-study  conditional-probability 

अज्ञात पूर्वाग्रह साथ एक सिक्के को देखते हुए , मैं कैसे वेरिएंट उत्पन्न कर सकता हूं - जितना संभव हो उतना कुशलता से - कि बर्नौली को प्रायिकता 0.5 के साथ वितरित किया जाता है? यही है, प्रति उत्पन्न चर की न्यूनतम फ़्लिप संख्या का उपयोग करना।ppp

10 random-generation 

मैं जानना चाहूंगा कि सशर्त घनत्व भूखंडों की सही व्याख्या कैसे करें। मैंने नीचे दो सम्मिलित किए हैं जिन्हें मैंने R के साथ बनाया है cdplot। उदाहरण के लिए, क्या परिणाम 1 के बराबर होने की संभावना है जब वार 1 150 लगभग 80% है? गहरा धूसर क्षेत्र वह है …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

मुझे आटोक्लेररेशन फंक्शन की निम्न तस्वीर में नीली बिंदीदार रेखाओं को समझने में थोड़ी परेशानी हो रही है: क्या कोई मुझे सरल व्याख्या दे सकता है, जो वे मुझे बता रहे हैं?

10 r  time-series  autocorrelation 

वृक्ष आधारित पहनावा पद्धति जैसे कि रैंडम फ़ॉरेस्ट, और बाद के डेरिवेटिव (जैसे, सशर्त वन), सभी चर तथाकथित तथाकथित "छोटे n , बड़े पी " समस्याओं के लिए उपयोगी होते हैं , रिश्तेदार चर महत्व की पहचान के लिए। दरअसल, यह मामला प्रतीत होता है, लेकिन मेरा सवाल यह है …

10 random-forest  small-sample  ensemble 

मुझे यह समझने में कठिन समय हो रहा है कि क्रिंगिंग और गाऊसी प्रक्रियाओं में क्या अंतर है। मेरा मतलब है कि विकी कहते हैं कि वे समान हैं लेकिन भविष्यवाणी के लिए उनके सूत्र इतने अलग हैं। मैं थोड़ा भ्रमित हूं कि उन्हें समान क्यों कहा जाता है। स्पष्टीकरण?

10 gaussian-process