सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं कुछ बहुत शोर दीर्घकालिक डेटा में एक प्रवृत्ति खोजने और प्रयास करने का प्रस्ताव कर रहा हूं। डेटा मूल रूप से किसी चीज़ का साप्ताहिक माप है जो लगभग 8 महीने की अवधि में 5 मिमी से अधिक हो गया है। डेटा 1 मिमी सटीकता के लिए है और …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

मुझसे समय श्रृंखला के बारे में एक और सवाल। मेरे पास एक डेटासेट है जो एक मनोरोग अस्पताल में तीन वर्षों में हिंसक घटनाओं का दैनिक रिकॉर्ड देता है। अपने पिछले प्रश्न की मदद से मैं इसके साथ जुड़ गया हूं और अब इसके बारे में थोड़ा खुश हूं। मेरे …

10 time-series  forecasting 

ऑनलाइन उपयोग के लिए कुछ अच्छे विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी क्या हैं? क्या वे उपयोग करने में आसान हैं और क्या अच्छा प्रलेखन है?

10 data-visualization  protovis 

अधिकतम संभावना के संदर्भ में वाल्ड, लिकेलिहुड रेशियो और लैग्रेग मल्टीप्लायर के परीक्षण विषम रूप से समतुल्य हैं। हालांकि, छोटे नमूनों के लिए, वे काफी भिन्न होते हैं, और कुछ मामलों में उनके परिणाम अलग-अलग होते हैं। उन्हें कैसे अस्वीकार किए जाने की संभावना के अनुसार रैंक किया जा सकता …

10 hypothesis-testing  maximum-likelihood 

मान लीजिए एक्सXX तथा YYY औसत से द्विभाजित सामान्य हैं μ = (μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) और सहसंयोजक Σ = [σ1 1σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix}। क्या संभावना हैपीआर ( एक्स)&lt; य| मिनट ( एक्स), वाई) )Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right)?

10 probability  normal-distribution  conditional-probability 

कम्प्यूटेशनल लर्निंग में, एनएफएल प्रमेय कहता है कि कोई सार्वभौमिक शिक्षार्थी नहीं है। प्रत्येक लर्निंग एल्गोरिदम के लिए, एक वितरण होता है जो सीखने वाले को उच्च त्रुटि के साथ एक बड़ी त्रुटि के साथ हाइपोटिस का कारण बनता है (हालांकि कम त्रुटि हाइपोटिस है)। निष्कर्ष यह है कि सीखने …

10 k-nearest-neighbour  consistency 

एक मरीज अस्पताल में भर्ती है। उनके रहने की अवधि 2 चीजों पर निर्भर करती है: उनकी चोट की गंभीरता, और उनका कितना बीमा उन्हें अस्पताल में रखने के लिए भुगतान करने के लिए तैयार है। कुछ रोगियों को समय से पहले छोड़ दिया जाएगा अगर उनका बीमा उनके रहने …

10 maximum-likelihood  modeling 

बंद हो गया । यह प्रश्न राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । पिछले साल बंद हुआ । …

10 bayesian  frequentist 

Dirichlet Pocess और Gaussian Process को अक्सर "कार्य पर वितरण" या "वितरण पर वितरण" के रूप में जाना जाता है। उस मामले में, क्या मैं सार्थक रूप से एक जीपी के तहत एक फ़ंक्शन के घनत्व के बारे में बात कर सकता हूं? यही है, क्या गाऊसी प्रक्रिया या डिरिचलेट …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

मैं वर्तमान में टी-एसएनई का उपयोग करके उच्च-आयामी डेटा के दृश्य की जांच कर रहा हूं। मेरे पास मिश्रित बाइनरी और निरंतर चर के साथ कुछ डेटा है और डेटा बाइनरी डेटा को बहुत आसानी से क्लस्टर करने के लिए प्रकट होता है। बेशक यह स्केल (0 और 1 के …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

क्या यादृच्छिक प्रभाव मॉडल में प्रति क्लस्टर टिप्पणियों की संख्या के लिए एक तर्कसंगत है? मेरे पास 700 क्लस्टरों के साथ 1,500 का एक नमूना आकार है जो विनिमेय यादृच्छिक प्रभाव के रूप में तैयार किया गया है। मेरे पास कम, लेकिन बड़े समूहों के निर्माण के लिए समूहों को …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

मान लीजिए कि मैं एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल में रुचि रखता हूं, के लिए Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, क्योंकि मैं यह देखना चाहूंगा कि क्या दोनों कोवरियों के बीच बातचीत का Y पर कोई प्रभाव पड़ता है। प्रोफेसरों के कोर्स नोट्स (जिनके साथ मेरा संपर्क …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

मिश्रित प्रभाव लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बारे में एक यूसीएलए वेबपेज पर मैं बयानों से भ्रमित हूं । वे इस तरह के मॉडल को फिट करने से निर्धारित प्रभाव गुणांक की एक तालिका दिखाते हैं और पहले पैराग्राफ के सहकर्मियों को एक सामान्य लॉजिस्टिक प्रतिगमन की तरह बिल्कुल गुणांक की व्याख्या …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

मेरा एक प्रश्न है कि मुझे लगता है कि बहुत सारे उपयोगकर्ताओं के लिए काफी बुनियादी होगा। (I) रेखीय प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करते हुए Im कई व्याख्यात्मक चर के संबंध की जांच करता है और मेरी प्रतिक्रिया चर और (ii) व्याख्यात्मक चर का उपयोग करके मेरे प्रतिक्रिया चर की …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample 

चलो X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n यादृच्छिक होने के लिए पीडीएफ होने चर fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) कहाँ पे θ&gt;0θ&gt;0\theta >0। का UMVUE दें1θ1θ\frac{1}{\theta} और इसके विचरण की गणना करें मैंने UMVUE के लिए दो ऐसे तरीकों के बारे में सीखा है: क्रामर-राव लोअर बाउंड (CRLB) लेहमैन-शेफ़े थोम मैं …

10 self-study  estimation  inference  exponential-family  umvue