सांख्यिकी और बिग डेटा

जाने और ।Z∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2(s)W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) यदि और को स्वतंत्र रूप से वितरित किया जाता है, तो चर स्वतंत्रता की डिग्री के साथ एक वितरण का अनुसरण करता है ।ZZZWWWY=ZW/s√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}tttsss मैं इस तथ्य के प्रमाण की तलाश में हूं, एक संदर्भ काफी अच्छा है यदि आप पूरा …

10 probability  distributions  references 

मैं एक डिज़ाइन किए गए प्रयोग से आँख-ट्रैकिंग डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं। मेरे डेटा का एक सरलीकृत संस्करण इस तरह दिखता है (आप यहाँ dput () डेटा प्राप्त कर सकते हैं ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 …

10 r  mixed-model  poisson-regression  lsmeans  lme4-nlme 

मैं एक लागू क्षेत्र में काम करने वाला एक बायोस्टैटिस्टियन हूं और मेरे द्वारा सहयोग किए जाने वाले कागजात के लिए सांख्यिकी विधियों अनुभाग लिखने के लिए मैं जिम्मेदार हूं। बहुत सारे शैक्षणिक पत्रों को पढ़ने में, मैं बुरी तरह से लिखे गए आँकड़ों के उदाहरणों के बहुत से उदाहरणों …

10 biostatistics  communication  academia  journals 

मैं इस बात पर असमंजस में हूँ कि बायेसियन रेखीय प्रतिगमन के लिए पश्चगामी पूर्वानुमान वितरण का मूल्यांकन कैसे किया जाए, पृष्ठ 3 पर यहाँ बताए गए मूल मामले के अतीत , और नीचे कॉपी किया गया। पी (y~∣ य) = ∫पी (y~| बीटा,σ2) पी ( β,σ2∣ य)पी(y~|y)=∫पी(y~|β,σ2)पी(β,σ2|y) p(\tilde y …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

क्या आर में 2-पक्षीय कोलमोगोरोव स्मिरनोव परीक्षण के लिए एक शक्ति विश्लेषण करना संभव है? मैं परीक्षण कर रहा हूं कि क्या दो अनुभवजन्य वितरण ks.test () का उपयोग करके भिन्न हैं, और एक शक्ति विश्लेषण जोड़ने के लिए देख रहा हूं। मैं आर। में किसी भी परीक्षण के लिए …

10 r  power-analysis  kolmogorov-smirnov 

हम कहते हैं कि पूरी तरह से परिवर्तित हो जाता है यदि हर ।X1,X2,…X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon>0 ∑∞n=1P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞∑n=1∞P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right) <\infty बोरेल केंटेली के लेम्मा के साथ यह साबित करने के लिए सीधे आगे है कि पूर्ण अभिसरण का अर्थ है निश्चित रूप से अभिसरण। मैं एक उदाहरण के लिए देख रहा …

10 probability  convergence 

मैं बायेसियन कार्यप्रणाली का उपयोग करके एबी परीक्षण के परिणामों की गणना करने के लिए बायेसियन एब परीक्षण से सूत्र का उपयोग कर रहा हूं । Pr(pB&gt;pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB&gt;pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} कहाँ पे αAαA\alpha_Aएक के लिए एक से अधिक सफलताओं की संख्या में \ Alpha_A βAβA\beta_A प्लस …

10 r  bayesian  ab-test 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि क्या नेस्टेड क्रॉस-वैलिडेशन की मेरी समझ सही है, इसलिए मैंने यह देखने के लिए यह खिलौना उदाहरण लिखा है कि क्या मैं सही हूं: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import …

10 cross-validation  python  scikit-learn 

मेरे पास एक द्विआधारी वर्गीकरण कार्य में असंतुलित डेटासेट है, जहां सकारात्मक राशि बनाम नकारात्मक राशि 0.3% बनाम 99.7% है। सकारात्मक और नकारात्मक के बीच अंतर बहुत बड़ा है। जब मैं MNIST समस्या में प्रयुक्त संरचना के साथ एक CNN को प्रशिक्षित करता हूं, तो परीक्षण परिणाम एक उच्च झूठी …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

क्या यह सच है कि एसिम्प्टोटिक कोवरियन मैट्रिक्स पैरामीटर अनुमानों के कोवरियन मैट्रिक्स के बराबर है? यदि नहीं, तो यह क्या है? और उस मामले में सहसंयोजक मैट्रिक्स और एसिम्प्टोटिक सहसंयोजक मैट्रिक्स के बीच क्या अंतर है? अग्रिम में धन्यवाद!

10 covariance  asymptotics 

मार्कोव चेन मोंटे कार्लो मार्कोव श्रृंखलाओं पर आधारित एक विधि है जो हमें गैर-मानक वितरण से नमूने (एक मोंटे कार्लो सेटिंग में) प्राप्त करने की अनुमति देती है जिससे हम सीधे नमूने नहीं खींच सकते हैं। मेरा सवाल है कि मोंटे कार्लो नमूनाकरण के लिए मार्कोव श्रृंखला "अत्याधुनिक" क्यों है। …

10 sampling  mcmc  monte-carlo  markov-chain  stochastic-approximation 

एक यादृच्छिक नमूने पर विचार करें {एक्स1,एक्स2,एक्स3}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\} कहाँ पे एक्समैंXiX_i ईद हैं बी ई आर एन ओ यू एल एल आई ( पी )Bernoulli(p)Bernoulli(p) यादृच्छिक चर जहां पी ∈ ( 0 , 1 )p∈(0,1)p\in(0,1)। अगर जांच टी( एक्स)) =एक्स1+ 2एक्स2+एक्स3T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3 के लिए एक पर्याप्त आँकड़ा है पीpp। सबसे पहले, हम …

10 inference  point-estimation  sufficient-statistics 

एक बर्नौली यादृच्छिक चर पर विचार करें X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\} पैरामीटर के साथ θθ\theta(सफलता की संभावना)। संभावना समारोह और फिशर जानकारी (ए1×11×11 \times 1 मैट्रिक्स) हैं: L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} अब दो मापदंडों के साथ एक "अति- मानकीकृत " संस्करण पर …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का उपयोग करने में क्या अंतर हैं, जैसे कि स्वचालित प्रासंगिकता निर्धारण (एआरडी) और रिज रिग्रेशन, बनाम बॉक्स श्रृंखला मॉडल जैसे बॉक्स-जेनकिंस (एआरआईएमए) या पूर्वानुमान के लिए घातीय चौरसाई? क्या जीएलएम का उपयोग करने के लिए और समय श्रृंखला का उपयोग करने के लिए अंगूठे के कोई …

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

Skewness के समान सामान्यीकृत क्या होगा जिसमें डेटा के समान इकाई होगी? इसी तरह, कुर्तोसिस के बराबर सामान्यीकृत क्या होगा? आदर्श रूप से, इन कार्यों को डेटा के संबंध में रैखिक होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि यदि सभी टिप्पणियों को एक कारक से गुणा किया जाना है n, तो …

10 skewness  kurtosis