सांख्यिकी और बिग डेटा

संक्षिप्त सारांश पॉइज़न रिग्रेशन (सापेक्ष जोखिमों के साथ) के विपरीत बाइनरी परिणामों के साथ लॉजिस्टिक रिग्रेशन (ऑड्स रेशियो के साथ) का उपयोग करना अधिक आम क्यों है? पृष्ठभूमि स्नातक और स्नातक सांख्यिकी और महामारी विज्ञान पाठ्यक्रम, मेरे अनुभव में, आम तौर पर सिखाते हैं कि द्विआधारी परिणामों के साथ मॉडलिंग …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

मेरे पास बर्नौली यादृच्छिक चर का एक यादृच्छिक नमूना है , जहां iidrv और , और एक अज्ञात पैरामीटर है।X1...XNX1...XNX_1 ... X_NXiXiX_iP(Xi=1)=pP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp जाहिर है, कोई : लिए एक अनुमान लगा सकता है ।pppp^:=(X1+⋯+XN)/Np^:=(X1+⋯+XN)/N\hat{p}:=(X_1+\dots+X_N)/N मेरा सवाल यह है कि मैं लिए एक विश्वास अंतराल कैसे बना सकता …

42 confidence-interval  binomial  bernoulli-distribution 

मैं वर्तमान में 2000 और 2004 के चुनाव में मतदान के स्थान और मतदान की प्राथमिकता से संबंधित एक पेपर पढ़ रहा हूं । इसमें, एक चार्ट है जो लॉजिस्टिक रिग्रेशन गुणांक प्रदर्शित करता है। पाठ्यक्रम वर्षों से और थोड़ा पढ़ने में, मैं कई स्वतंत्र चर और एक द्विआधारी प्रतिक्रिया …

42 regression  logistic  interpretation 

मशीन लर्निंग / अन्य सांख्यिकीय पूर्वानुमान तकनीकों के बीच अंतर की मेरी समझ बनाम सामाजिक वैज्ञानिकों (जैसे, अर्थशास्त्री) का उपयोग करने वाले आंकड़ों की तरह यह है कि अर्थशास्त्रियों को एक या कई चर के प्रभाव को समझने में बहुत रुचि लगती है - दोनों के संदर्भ में परिमाण और …

42 machine-learning  econometrics 

प्रधान घटक विश्लेषण मैट्रिक्स अपघटन का उपयोग कर सकते हैं , लेकिन यह वहां पहुंचने के लिए सिर्फ एक उपकरण है। आप मैट्रिक्स बीजगणित के उपयोग के बिना प्रमुख घटक कैसे पाएंगे? उद्देश्य फ़ंक्शन (लक्ष्य) क्या है, और क्या बाधाएं हैं?

42 pca 

मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई सुझाव दे सकता है कि सामुदायिक शुरुआत / ग्राफ़ विभाजन / भारित , अप्रत्यक्ष किनारों वाले ग्राफ़ पर क्लस्टरिंग / क्लस्टरिंग का प्रदर्शन करने के लिए अच्छे शुरुआती बिंदु क्या हैं । प्रश्न में ग्राफ में लगभग 3 मिलियन किनारों हैं और प्रत्येक …

42 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

अंतर लेने के अलावा, एक गैर-स्थिर समय श्रृंखला, स्थिर बनाने के लिए अन्य तकनीकें क्या हैं? आमतौर पर एक श्रृंखला को " ऑर्डर पी के एकीकृत " के रूप में संदर्भित किया जाता है यदि इसे लैग ऑपरेटर माध्यम से स्थिर बनाया जा सकता है ।(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

बायेसियन मॉडल को फिट करते समय मुझे विशेषज्ञों से पूर्व वितरण कैसे करना चाहिए?

42 bayesian  prior  elicitation 

मेरे कार्यस्थल में बहुत विस्तृत विषयों के कर्मचारी हैं, इसलिए हम विभिन्न रूपों में बहुत सारे डेटा उत्पन्न करते हैं। नतीजतन, प्रत्येक टीम ने डेटा भंडारण के लिए अपनी प्रणाली विकसित की है। कुछ एक्सेस या SQL डेटाबेस का उपयोग करते हैं; कुछ टीमें (मेरे आतंक के लिए) लगभग पूरी …

42 dataset  reproducible-research  quality-control 

मैं आमतौर पर "साधारण न्यूनतम वर्ग" के बारे में सुनता हूं। क्या रेखीय प्रतिगमन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एल्गोरिदम है? क्या एक अलग का उपयोग करने के कारण हैं?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

मान लीजिए मैं एक क्लासिफायर सीखना चाहता हूं जो ईमेल स्पैम होने पर भविष्यवाणी करता है। और मान लीजिए कि केवल 1% ईमेल स्पैम हैं। सबसे आसान बात यह है कि तुच्छ क्लासिफायरियर सीखना होगा जो कहता है कि कोई भी ईमेल स्पैम नहीं है। यह क्लासिफायर हमें 99% सटीकता …

42 machine-learning  classification 

दो बूलियन वैक्टर हैं, जिनमें 0 और 1 ही हैं। यदि मैं पियरसन या स्पीयरमैन सहसंबंध की गणना करता हूं, तो क्या वे सार्थक या उचित हैं?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

मेरे पास एक सवाल है जिसके बारे में एक प्रतिगमन मॉडल में बातचीत को निर्दिष्ट करने का सबसे अच्छा तरीका है। निम्नलिखित आंकड़ों पर विचार करें: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), …

42 r  regression  interaction 

मैं एक सतत (निर्भर चर) और एक श्रेणीबद्ध (नाममात्र: लिंग, स्वतंत्र चर) चर के बीच सहसंबंध को खोजना चाहता हूं। निरंतर डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है। इससे पहले, मैंने स्पीयरमैन के का उपयोग करके इसकी गणना की थी । हालाँकि, मुझे बताया गया है कि यह …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

मैं एक रैखिक एसवीएम फिटिंग द्वारा दिए गए चर भार की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं। (मैं scikit- सीख का उपयोग कर रहा हूँ ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ मुझे प्रलेखन में कुछ भी नहीं मिला, जो विशेष रूप से बताता है …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn