सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरी पाठ्यपुस्तक आईडी को रूप में सूचीबद्ध करती है जहांlog(1+Nnt)log(1+Nnt)log(1+\frac{N}{n_t}) NNN : दस्तावेजों की संख्या ntntn_t : टर्म वाले दस्तावेजों की संख्याttt विकिपीडिया इस सूत्र को वास्तविक संस्करण के रूप में सूचीबद्ध करता है । जो मैं समझता हूं: यह से होता है जो सहज ज्ञान युक्त लगता है। लेकिन …

9 text-mining  natural-language  smoothing 

मैंने देखा कि कैफ (एक गहरी सीखने की रूपरेखा) ने अधिकांश मॉडल नमूनों के लिए उत्पादन परत के रूप में सॉफ्टमैक्स लॉस लेयर का उपयोग किया था ।SoftmaxWithLoss जहां तक ​​मुझे पता है, सॉफ्टमैक्स लॉस लेयर मल्टीमोनियल लॉजिस्टिक लॉस लेयर और सॉफ्टमैक्स लेयर का संयोजन है । कैफ से, उन्होंने …

9 multinomial  entropy  sums-of-squares  softmax 

प्रशन: क्या अनुचित रैखिक मॉडल व्यवहार में उपयोग किए जाते हैं या वे वैज्ञानिक पत्रिकाओं में समय-समय पर वर्णित किसी प्रकार की जिज्ञासा हैं? यदि हां, तो वे किन क्षेत्रों में उपयोग किए जाते हैं? क्या ऐसे मॉडल के अन्य उदाहरण हैं? अंत में, मानक त्रुटियां, पीpp-values, आर2R2R^2 ऐसे मॉडलों …

9 regression  references  linear-model  robust 

मुझे बिल्कुल यकीन नहीं है कि वास्तव में वेक्टरसोर्स और वीसीकॉर्पस 'टीएम' पैकेज में हैं। इन पर प्रलेखन अस्पष्ट है, क्या कोई मुझे सरल शब्दों में समझा सकता है?

9 r  text-mining 

मैं ग्रेडिएंट बूस्टिंग ( https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting ) पर उपयोगी विकिपीडिया प्रविष्टि पढ़ रहा हूं , और यह समझने की कोशिश करता हूं कि कैसे / क्यों हम अवशिष्ट मूल चरण (जिसे छद्म-प्रवणता भी कहा जाता है) द्वारा अवशिष्टों का अनुमान लगा सकते हैं। )। क्या कोई मुझे इस बात का अंतर्ज्ञान …

9 self-study  gradient-descent 

मेरे क्षेत्र में युग्मित डेटा को प्लॉट करने का सामान्य तरीका पतली ढलान वाली रेखा सेगमेंट की एक श्रृंखला के रूप में है, यह दो समूहों के लिए माध्यिका और CI के मध्य के साथ ओवरले करता है: हालाँकि, इस तरह के कथानक को पढ़ना बहुत कठिन हो जाता है …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

मान लीजिए कि मेरे पास एक अलग-अलग रंग की गेंदों वाला एक कलश है और हर अलग रंग कई बार दिखाई दे सकता है (अगर 10 लाल गेंदें हैं तो 10 नीली गेंदों की भी जरूरत नहीं है)। यदि हम ड्राइंग से पहले कलश की सटीक सामग्री जानते हैं तो …

9 probability  discrete-data  distributions 

मैं इस समुदाय से चार प्रकार के तिरछे पर अधिक अंतर्दृष्टि की उम्मीद कर रहा हूं। मेरे द्वारा निर्दिष्ट प्रकार http://www.inside-r.org/packages/cran/e1071/docs/skewness सहायता पृष्ठ में उल्लिखित हैं । मदद पृष्ठ में पुरानी पद्धति का उल्लेख नहीं किया गया था, लेकिन मैं इसे फिर भी शामिल करता हूं। require(moments) require(e1071) x=rnorm(100) n=length(x) …

9 skewness 

किसी दिए गए निरंतर संख्या (उदाहरण के लिए 4) के लिए, क्या लिए प्रायिकता वितरण संभव है , ताकि हमारे पास ?rrrXXXVar(X)=rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

यदि मैं कक्षाओं को मर्ज नहीं करना चाहता हूं, तो 2 x 2 से बड़ी तालिका वाले कक्षों और 5 से कम की संख्या वाले कक्षों के साथ ची-वर्ग परीक्षण के लिए कुछ विकल्प क्या हैं?

9 chi-squared  fishers-exact 

मैं से प्रमुख घटक विश्लेषण की मूल बातें के बारे में पढ़ा tutorial1 , link1 और link2 । मेरे पास 100 चर का डेटा सेट है (आउटपुट चर Y सहित), मैं पीसीए द्वारा चर को 40 तक कम करना चाहता हूं, और फिर उन 40 चर का उपयोग करके चर …

9 regression  pca 

निम्न बहुस्तरीय लॉजिस्टिक मॉडल के स्तर 1 (व्यक्तिगत स्तर) पर एक व्याख्यात्मक चर और स्तर 2 (समूह स्तर) पर एक व्याख्यात्मक चर: लॉगिट (पीमैं जे) =π0 जे+π1 जेएक्समैं जे... ( 1 )logit(पीमैंजे)=π0जे+π1जेएक्समैंजे...(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 जे=γ00+γ01zजे+यू0 जे... ( 2 )π0जे=γ00+γ01zजे+यू0जे...(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 जे=γ10+γ1 1zजे+यू1 जे... ( 3 )π1जे=γ10+γ1 1zजे+यू1जे...(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) जहाँ, …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

मैं एक बहु-स्तरीय मेटा-विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें कई परिणामों के साथ कुछ लेख शामिल हैं। इसलिए मैं rma.mv()फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं । उदाहरण कोड: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) मेरे दो सवाल हैं: मैंने पिछली क्वेरी में पढ़ा था कि उपयोग करते समय rma.mv(), …

9 meta-analysis  sensitivity-analysis  publication-bias  funnel-plot 

कई स्थानों पर मैंने पढ़ा है कि हम यह कभी नहीं कह सकते कि हम अशक्त परिकल्पना को "स्वीकार" करते हैं। इसके बजाय हमें यह कहना होगा कि हम अशक्त परिकल्पना को "अस्वीकार करने में विफल" हैं। लेकिन मैं यह नहीं देखता कि इस सरल उदाहरण के साथ यह कैसे …

9 hypothesis-testing 

स्टैंडर्ड -क्लेर ऑब्जेक्ट के दस्तावेज़ के अनुसार scikit-learn: उदाहरण के लिए, लर्निंग एल्गोरिथम के उद्देश्य फ़ंक्शन में उपयोग किए जाने वाले कई तत्व (जैसे कि समर्थन वेक्टर मशीनों के आरबीएफ कर्नेल या रैखिक मॉडल के एल 1 और एल 2 नियमितकर्ता) यह मानते हैं कि सभी सुविधाएँ 0 के आसपास …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references