सांख्यिकी और बिग डेटा

हमारे पास N नमूने हैं, , एक समान वितरण से जहां अज्ञात है। अनुमान डेटा से।XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta तो, बेय्स नियम ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} और संभावना है: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (संपादित करें: जब सभी लिए , और 0 अन्यथा (धन्यवाद) whuber)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii लेकिन बारे में …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

सबसे पहले: मैंने जो समझा, उसमें से बूटस्ट्रैपिंग अवशिष्ट काम करता है: फिट मॉडल डेटा के लिए अवशिष्टों की गणना करें अवशिष्टों को फिर से भरें और उन्हें 1 में जोड़ें। 3 से नए डाटासेट के लिए फिट मॉडल। बार- nबार दोहराएं , लेकिन 1 से फिट किए गए रेजिड्यूलेटेड …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

मैं अपनी बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्या में असंतुलन को सही करने के लिए SMOTE का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। यद्यपि SMOTE पूरी तरह से काम करता है SMOTE सहायता दस्तावेज़ के अनुसार आईरिस डेटासेट पर, यह समान डेटासेट पर काम नहीं करता है। यहां बताया गया है कि …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

जब लोग किसी माध्य के विरूद्ध एकल नमूने की तुलना करने के लिए क्रमपरिवर्तन परीक्षण लागू करते हैं (जैसे, आप क्रमपरिवर्तन टी-परीक्षण के साथ कर सकते हैं), तो कैसे संभाला जाता है? मैंने ऐसे कार्यान्वयन देखे हैं जो एक माध्य और क्रमपरिवर्तन परीक्षण के लिए एक नमूना लेते हैं, लेकिन …

10 t-test  permutation-test 

मेरे पास इस तरह के मॉडल हैं: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, …

10 r  mixed-model  aic 

मेरी समस्या इस प्रकार है: मैं एक निश्चित बिंदु से एक बार में 40 गेंदें गिराता हूं, फर्श पर कुछ मीटर। गेंद लुढ़कती है, और आराम आता है। कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करते हुए, मैं XY विमान में द्रव्यमान के केंद्र की गणना करता हूं। मैं केवल द्रव्यमान के केंद्र …

10 normal-distribution  standard-deviation 

पाठ्य पुस्तक पहले 2-श्रेणी के डेटा के माध्यम से उत्पन्न करती है: जो देता है: और फिर यह पूछता है: मैं इसे इस चित्रमय मॉडल के साथ पहले मॉडलिंग द्वारा हल करने की कोशिश करता हूं: जहाँ लेबल है, चयनित माध्य का सूचकांक है , और डेटा बिंदु है। यह …

10 self-study  bayesian 

जब एक परीक्षण सांख्यिकीय द्वारा कुछ शून्य बनाम वैकल्पिक परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जाता है U(X)U(X)U(X), कहाँ पे X={xi,...,xn}X={xi,...,xn}X = \{ x_i, ..., x_n\}, सेट के साथ क्रमपरिवर्तन परीक्षण लागू करें GGG पर क्रमपरिवर्तन XXX और हमारे पास एक नया आंकड़ा है T(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|.T(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|. T(X) := \frac{\# \{\pi \in G: U(\pi …

10 hypothesis-testing  p-value  uniform  permutation-test 

यह एक बहुत ही भोला सवाल है, लेकिन मुझे इसका उत्तर देखने में कठिनाई हो रही है। मेरे पास 30 मानों का एक सेट है। स्वतंत्र रूप से मैंने 31 वाँ मूल्य प्राप्त किया। अशक्त परिकल्पना यह है कि 31 वां मूल्य समान वितरण का हिस्सा है। वैकल्पिक यह है …

10 hypothesis-testing  bayesian  t-test 

दंडित मॉडल का उपयोग उन मॉडलों का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है जहां मापदंडों की संख्या नमूना आकार के बराबर या उससे अधिक है। यह स्थिति श्रेणीबद्ध या गणना डेटा के बड़े विरल तालिकाओं के लॉग-रैखिक मॉडल में उत्पन्न हो सकती है। इन सेटिंग्स में, अक्सर यह …

10 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए अधिकतम संभावना अनुमानक (MLE) पर तथ्य की एक जोड़ी को समझना चाहूंगा। क्या यह सच है कि, सामान्य रूप से, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए MLE पक्षपाती है? मैं हाँ कहूँगा"। मुझे पता है, उदाहरण के लिए, नमूना आयाम MLEs के स्पर्शोन्मुख पूर्वाग्रह से संबंधित है। …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

मेरे पास एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल है DV (बीमारी: हाँ / नहीं) और 5 भविष्यवक्ता (जनसांख्यिकी [आयु, लिंग, तंबाकू धूम्रपान) (हाँ / नहीं)], एक मेडिकल इंडेक्स (क्रमिक) और एक यादृच्छिक उपचार [हाँ / नहीं ])। मैंने सभी दो तरफा बातचीत की शर्तों को भी रखा है। मुख्य चर केंद्रित …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

मैं एक नैदानिक ​​अध्ययन कर रहा हूँ जहाँ मैं रोगियों के मानवजनित माप का निर्धारण करता हूँ। मैं जानता हूं कि उस स्थिति को कैसे संभालना है जहां मेरे पास प्रति रोगी एक उपाय है: मैं एक मॉडल बनाता हूं, जहां मेरे पास एक यादृच्छिक नमूना हैएक्स1, … ,एक्सnX1,…,XnX_1,\dots,X_n कुछ …

10 inference 

मुझे निम्न समस्या है: मेरे पास 100 अनूठे आइटम (एन) हैं, और मैं उनमें से 43 (एम) का चयन कर रहा हूं एक बार (प्रतिस्थापन के साथ)। मुझे uniques की अपेक्षित संख्या (केवल एक बार, k = 1) के लिए हल करने की आवश्यकता है, युगल (बिल्कुल दो बार k …

10 probability  expected-value  birthday-paradox 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation