सांख्यिकी और बिग डेटा

इसलिए मेरे पास एक संभावना परीक्षण था और मैं वास्तव में इस प्रश्न का उत्तर नहीं दे सकता था। यह कुछ इस तरह से पूछा: "उस पर विचार करना XXX एक यादृच्छिक चर है, XXX ⩾⩾\geqslant 000 , सही असमानता का उपयोग यह साबित करने के लिए कि क्या उच्च …

9 probability  self-study  probability-inequalities 

चलो X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) स्वतंत्र और समान रूप से वितरित मानक समान यादृच्छिक चर हैं। Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] की उम्मीद YnYnY_n आसान है: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} अब बोरिंग वाले हिस्से …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

कर देता है Cov(f(X),Y)=0∀f(.)Cov(f(X),Y)=0∀f(.)\mathbb{Cov} \left(f(X),Y\right) = 0 \; \forall \; f(.) स्वतंत्र रूप से XXX तथा YYY? मैं केवल स्वतंत्रता की निम्नलिखित परिभाषा से परिचित हूं XXX तथा YYY। fx,y(x,y)=fx(x)fy(y)fx,y(x,y)=fx(x)fy(y) f_{x,y}(x,y) = f_x(x)f_y(y)

9 random-variable  independence 

Casella और बर्जर एमएल अनुमानक की अवर्णनीय संपत्ति इस प्रकार है: हालांकि, यह मुझे लगता है कि वे "संभावना" को परिभाषित करते हैं ηη\eta पूरी तरह से तदर्थ और निरर्थक तरीके से: अगर मैं साधारण केस व्हीटर में प्रायिकता सिद्धांत के बुनियादी नियम लागू करता हूं η=τ(θ)=θ2η=τ(θ)=θ2\eta=\tau(\theta)=\theta^2, मैं इसके बजाय …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

मैं डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत करना चाहता हूं क्योंकि या तो अधिक जटिल मॉडल की आवश्यकता है, या अधिक जटिल मॉडल की आवश्यकता नहीं है। मेरी वर्तमान सोच सभी डेटा को एक सरल रेखीय मॉडल में फिट करना है, और इस वर्गीकरण को बनाने के लिए अवशिष्टों के आकार का …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

मेरे पास लगभग 5,000 सहसंबद्ध सुविधाएँ / सहसंयोजक और एक द्विआधारी प्रतिक्रिया के साथ एक डेटासेट है। डेटा मुझे दिया गया था, मैंने इसे एकत्र नहीं किया। मैं मॉडल बनाने के लिए लास्सो और ग्रेडिएंट बूस्टिंग का उपयोग करता हूं। मैं iterated, नेस्टेड क्रॉस सत्यापन का उपयोग करता हूं। मैं …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

चलो आईआईडी और हो । यह स्पष्ट प्रतीत होता है, लेकिन मुझे औपचारिक रूप से इसे प्राप्त करने में परेशानी हो रही है।XiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?

9 probability  random-variable  expected-value 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 24 दिन पहले …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

'द एलीमेंट ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग' में, रैखिक-मॉडल के पूर्वाग्रह-विघटन के लिए अभिव्यक्ति के रूप में दिया गया है Err(x0)=σ2ϵ+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2, कहाँ पे f(x0)f(x0)f(x_0)वास्तविक लक्ष्य समारोह, है मॉडल में यादृच्छिक त्रुटि के विचरण है और के रैखिक आकलनकर्ता है ।σ2ϵσϵ2 \sigma_\epsilon^2y=f( x )+ϵy=f(x)+εy=f(x)+\epsilonच^( x )च^(एक्स)\hat f(x)च( x )च(एक्स)f(x) विचरण शब्द मुझे …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

मुझे यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि मेरे XML साइटमैप में से कम बकवास (टूटे लिंक) हैं। URL की सूची हज़ारों में है, और भले ही कई कारणों से उन सभी को 1 से 1 परीक्षण करना संभव हो, लेकिन मैं नहीं कर सकता:1%1%1\% 1 - Saved bandwidth 2 …

9 probability  confidence-interval  sample-size 

मेरे पास GLMM के विनिर्देश और व्याख्या के बारे में कुछ प्रश्न हैं। 3 प्रश्न निश्चित रूप से सांख्यिकीय हैं और 2 अधिक विशेष रूप से आर के बारे में हैं। मैं यहां पोस्ट कर रहा हूं क्योंकि अंततः मुझे लगता है कि मुद्दा GLMM परिणामों की व्याख्या है। मैं …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

नीचे दिए गए कथानक पर विचार करें जिसमें मैंने निम्नानुसार डेटा का अनुकरण किया है। हम एक द्विआधारी परिणाम को देखते हैं जिसके लिए 1 होने की सच्ची संभावना काली रेखा से संकेतित होती है। एक covariate और के बीच कार्यात्मक संबंध लॉजिस्टिक लिंक के साथ तीसरा क्रम बहुपद है …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

खैर, हम नहीं देख सकते हैं, उदाहरण के लिए https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence एक दिलचस्प काउंटरएक्सप्लिमेंट्री के लिए। लेकिन असली सवाल यह है: क्या स्थिति को मजबूत करने का कोई तरीका है ताकि स्वतंत्रता का पालन किया जाए? उदाहरण के लिए, क्या फ़ंक्शन के कुछ सेट ताकि यदि सभी के लिए तब स्वतंत्रता …

9 probability  mathematical-statistics  references  random-variable  independence 

GAMs और उनके संबद्ध R पैकेज mgcv पर साइमन वुड की पुस्तक अत्यधिक विस्तृत और सूचनात्मक है जब यह GAM सिद्धांत और मॉडल-फिटिंग के लिए वास्तविक और सिम्युलेटेड डेटा की बात आती है। 1 डी स्मूथ के लिए, वास्तव में चिंता करने के लिए बहुत कुछ नहीं है, यह तय …

9 r  mgcv 

क्या R में शून्य-फुलाए गए डेटा के लिए GAMM (सामान्यीकृत योज्य मिश्रित मॉडल) को फिट करना संभव है? यदि नहीं, तो क्या आर में एक नकारात्मक द्विपद या अर्ध पोइज़न वितरण के साथ शून्य-फुलाया गया डेटा के लिए एक जीएएम (सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल) फिट करना संभव है? (मैंने COZIGAM :: …

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation