सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे लिए यह स्वीकार करना कठिन है कि डोनाल्ड रुबिन कभी भी एक तकनीक के सच्चे नींबू के साथ आएगा। फिर भी, यह BESD [ 1 , 2 , 3 ] की मेरी धारणा है । रोसेन्थल और रुबिन (1982) के मूल पेपर ने दावा किया कि "किसी भी उत्पाद-पल …

10 interpretation  effect-size 

मेरे पास निम्न रैखिक मॉडल है: अवशेषों को सम्‍मिलित करने के लिए मैंने आश्रित चर पर एक परिवर्तन को रूप में लागू करने की कोशिश की है, लेकिन मुझे अभी भी अवशेषों पर समान प्रशंसक प्रभाव दिखाई देता है। DV मान अपेक्षाकृत छोटा है इसलिए लॉग लेने से पहले +1 …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

जब मैं समय के साथ अनुमानित परिवर्तनों की कोशिश कर रहा हूं, तो गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन करने के लिए अच्छी रणनीति क्या है? मेरे दिमाग में आने वाले भोले दृष्टिकोण केवल प्रतिगमन करने के लिए एन सबसे हाल के डेटा बिंदुओं का उपयोग करना है। बेहतर रणनीतियां क्या हैं?

10 regression  online  gaussian-process 

मुझे एक डेटा सेट के साथ बहुत समस्या है जिसके लिए मैं SEM को लागू करने का प्रयास कर रहा हूं। हम संकेतक के सम्मान के साथ 5 अव्यक्त कारकों ए, बी, सी, डी, ई के अस्तित्व को मानते हैं। ए 1 से ए 5 (ऑर्डर किए गए कारक), बी …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

मैं वेंडिंग मशीन में उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं। समस्या यह है कि मशीन अनियमित अंतराल पर भरी हुई है और प्रत्येक भराव पर हम मशीन के अंतिम भरण (यानी हमारे पास दैनिक बिक्री डेटा नहीं है) के बाद से एकत्र बिक्री को रिकॉर्ड …

10 time-series  forecasting 

कुछ समय के लिए, ऐसा लग रहा था कि फिशर कर्नेल लोकप्रिय हो सकते हैं, क्योंकि वे संभावित मॉडल से गुठली बनाने का एक तरीका प्रतीत हो रहे थे। हालांकि, मैंने शायद ही कभी उन्हें अभ्यास में इस्तेमाल करते देखा है, और मेरे पास यह अच्छा अधिकार है कि वे …

10 machine-learning  probability  kernel-trick  generative-models 

मेरी पहुंच बहुत बड़े डेटासेट तक है। डेटा चार लोगों में से एक से संगीत अंश सुनने वाले एमईजी रिकॉर्डिंग से है। डेटा इस प्रकार है: 6 विषय 3 प्रायोगिक दोहराव (युग) 120 परीक्षण प्रति युग 275 MEG चैनलों से 500Hz (= 4000 नमूने) पर परीक्षण के अनुसार 8 सेकंड …

10 machine-learning  feature-selection  large-data  feature-construction 

मूल रूप से, विशाल डेटासेट के खिलाफ सीखने के दो सामान्य तरीके हैं (जब आप समय / स्थान प्रतिबंधों का सामना करते हैं): धोखा :) - प्रशिक्षण के लिए सिर्फ एक "प्रबंधनीय" सबसेट का उपयोग करें। घटते रिटर्न के कानून की वजह से सटीकता की हानि नगण्य हो सकती है …

10 machine-learning  large-data  model-evaluation  train 

एक आम समस्या है एमएल डेटा की खराब गुणवत्ता: फीचर वैल्यू में त्रुटियां, मिसकॉलिफाइड इंस्टेंस आदि। इस समस्या को संबोधित करने का एक तरीका मैन्युअल रूप से डेटा और जांच के माध्यम से जाना है, लेकिन क्या अन्य तकनीकें हैं? (मुझे यकीन है कि वहाँ हैं!) कौन से बेहतर हैं …

10 data-cleaning 

एक सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक, मेल फ़्रीक्वेंसी सेफस्ट्रम , का उपयोग अक्सर मशीन लर्निंग कार्य में उपयोग के लिए एक संगीत टुकड़े से जानकारी निकालने के लिए किया जाता है। यह विधि एक अल्पकालिक बिजली स्पेक्ट्रम देती है, और गुणांक इनपुट के रूप में उपयोग किया जाता है। म्यूजिक रिट्रीवल सिस्टम …

10 machine-learning  classification  signal-processing  mfcc 

निम्नलिखित आर कोड पर विचार करें: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for …

10 r  regression 

मुझे नैदानिक ​​पुनर्वास डेटा के डेटासेट का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। मुझे मात्रात्मक "इनपुट" (चिकित्सा की मात्रा) और स्वास्थ्य की स्थिति में परिवर्तन के बीच परिकल्पना संचालित संबंधों में दिलचस्पी है। हालांकि डेटासेट अपेक्षाकृत छोटा है (n ~ 70) हम दोनों में अस्थायी परिवर्तन को दर्शाते हुए डेटा दोहराया …

10 r  repeated-measures  panel-data  sem 

मैं दो "अच्छाई-से-फिट ची-वर्ग" परीक्षणों की तुलना करने के लिए एक समाधान खोजने की कोशिश कर रहा हूं। अधिक सटीक रूप से, मैं दो स्वतंत्र प्रयोगों के परिणामों की तुलना करना चाहता हूं। इन प्रयोगों में लेखकों ने मनाया आवृत्तियों के साथ यादृच्छिक अनुमान लगाने (अपेक्षित आवृत्तियों) की तुलना करने …

10 r  confidence-interval  chi-squared 

मैं सांख्यिकीविद् नहीं हूं। इसलिए, यदि कोई हो, तो कृपया मेरे दोषों को सहन करें। क्या आप सरल तरीके से समझाएंगे कि अनुकरण कैसे किया जाता है? मुझे पता है कि यह सामान्य वितरण से कुछ यादृच्छिक नमूना चुनता है और अनुकरण के लिए उपयोग करता है। लेकिन, स्पष्ट रूप …

10 simulation 

मेरे पास लगभग 70 वैरिएबल के साथ एक डेटा सेट है जिसे मैं कट करना चाहूंगा। मैं जो करना चाह रहा हूं वह निम्नलिखित फैशन में सबसे उपयोगी चर खोजने के लिए सीवी का उपयोग करना है। 1) यादृच्छिक रूप से 20 वेरिएबल्स का चयन करें। 2) सबसे महत्वपूर्ण चर …

10 r  cross-validation  feature-selection  random-forest  stepwise-regression