सांख्यिकी और बिग डेटा

बस मनोरंजन के लिए, मैं साल-दर-साल अपने मासिक घरेलू बिजली की खपत का चार्ट बनाना चाहता हूं। हालांकि, मैं मासिक तापमान के कुछ संदर्भों को शामिल करना चाहता हूं ताकि मैं यह निर्धारित कर सकूं कि क्या मेरे घर या व्यवहार में सुधार हो रहा है, बिगड़ रहा है या …

9 data-visualization 

मैं तब से सोच रहा था एक्स, वाईX,YX, Y से हैं एन( 0 , 1 )N(0,1)N(0,1) और वे स्वतंत्र हैं, फिर एक्स- 2 वाईX−2YX - 2Y का वितरण किया है एन( 0 , 5 )N(0,5)N(0, 5)। फिरएक्स- 2 वाई> 0X−2Y>0X-2Y > 0 की संभावना है 1 / 21/21/2। उपरोक्त मुझे …

9 probability  normal-distribution 

एक 6 पक्षीय मर पुनरावृति से लुढ़का हुआ है। K से अधिक या उसके बराबर राशि बनाने के लिए अपेक्षित रोल की संख्या क्या है? संपादित करने से पहले P(Sum>=1 in exactly 1 roll)=1 P(Sum>=2 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=2 in exactly 2 rolls)=1/6 P(Sum>=3 in exactly 1 roll)=5/6 P(Sum>=3 …

9 self-study  mean  expected-value  dice  saddlepoint-approximation 

मैं मूल घटक विश्लेषण के आउटपुट को समझने की कोशिश कर रहा हूं जो निम्न प्रकार से किया गया है: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 …

9 r  pca  interpretation 

कभी-कभी हम मान लेते हैं कि रजिस्टर्स तय हो गए हैं, यानी वे नॉन-स्टोचस्टिक हैं। मुझे लगता है कि इसका मतलब है कि हमारे सभी भविष्यवक्ता, पैरामीटर अनुमान आदि बिना शर्त के सही हैं? क्या मैं यहां तक ​​जा सकता हूं कि वे अब यादृच्छिक चर नहीं हैं? यदि दूसरी …

9 regression  inference  philosophical  conditioning  ancillary-statistics 

मैं वर्तमान में R से JAGS का उपयोग करके पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल सीख रहा हूं, और पायथन ( "हैकर्स के लिए बायेसियन मेथड्स" ) का उपयोग करके भी pymc । मैं इस पोस्ट से कुछ अंतर्ज्ञान प्राप्त कर सकता हूं : "आप संख्याओं के ढेर के साथ समाप्त हो जाएंगे …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

मैं एक विश्लेषण कर रहा हूँ जहाँ प्राथमिक लक्ष्य डेटा को समझना है। अंतर-सत्यापन (10k) के लिए डेटासेट काफी बड़ा है, और भविष्यवाणियों में निरंतर और डमी चर दोनों शामिल हैं, और परिणाम निरंतर है। मुख्य लक्ष्य यह देखना था कि क्या मॉडल की व्याख्या करने में आसान बनाने के …

9 lasso  explanatory-models 

मुझे शायद एक मूर्खतापूर्ण प्रश्न मिल गया है, जिसके बारे में मुझे स्वीकार करना चाहिए, मैं भ्रमित हूं। कुछ आकार के के समान रूप से वितरित यादृच्छिक ऑर्थोगोनल (ऑर्थोनॉर्मल) मैट्रिक्स के बार-बार उत्पन्न होने की कल्पना करें । कभी-कभी उत्पन्न मैट्रिक्स में निर्धारक और कभी-कभी इसमें निर्धारक । (केवल दो …

9 mathematical-statistics  matrix  random-generation  rotation  determinant 

मुझे पता है कि ओएलएस निष्पक्ष है, लेकिन रैखिक प्रतिगमन सेटिंग में विषमलैंगिकता के तहत कुशल नहीं है। विकिपीडिया में http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error MMSE आकलनकर्ता विषम रूप से निष्पक्ष है और यह सामान्य वितरण में वितरण में परिवर्तित होता है: , जहाँ मैं (x) फ़िशर x की जानकारी है। इस प्रकार, MMSE …

9 least-squares  heteroscedasticity  efficiency 

यहां एक टिप्पणी में @gung ने लिखा, मेरा मानना ​​है कि वे थोड़े ओवरलैप कर सकते हैं (शायद ~ 25%) और अभी भी 5% के स्तर पर महत्वपूर्ण हो सकते हैं। याद रखें कि आप जो 95% CI देखते हैं, वह व्यक्ति OR के लिए है, लेकिन 2 ORs का …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references 

मैं इस सेमेस्टर की दूसरी छमाही के लिए सीएस-उन्मुख स्नातक छात्रों के लिए एक सहायक के रूप में आँकड़े पढ़ाने जा रहा हूँ। अधिकांश छात्रों ने कक्षा में विषय सीखने के लिए कोई प्रोत्साहन नहीं लिया और केवल प्रमुख आवश्यकताओं के लिए इसे लिया। मैं विषय को रोचक और उपयोगी …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  teaching 

मैं गाऊसी मिक्सचर मॉडल का अध्ययन कर रहा हूं और खुद इस सवाल के साथ आता हूं। मान लीजिए कि अंतर्निहित डेटा के मिश्रण से उत्पन्न होता है KKK गाऊसी वितरण और उनमें से प्रत्येक का एक मतलब वेक्टर है μk∈Rpμk∈Rp\mu_k\in\mathbb{R}^p, कहाँ पे 1≤k≤K1≤k≤K1\leq k\leq K और उनमें से प्रत्येक …

9 self-study  expectation-maximization  gaussian-mixture  consistency 

मैं एक संतुलन स्कोर की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता हूं और कई अलग-अलग प्रतिगमन विधियों की कोशिश करता हूं। एक बात जिस पर मैंने गौर किया है वह यह है कि अनुमानित मूल्यों से लगता है कि यह किसी प्रकार की ऊपरी सीमा है। यही है, वास्तविक संतुलन में …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

L2 हानि, L0 और L1 नुकसान के साथ, तीन एक बहुत ही सामान्य "डिफ़ॉल्ट" नुकसान फ़ंक्शन हैं, जिनका उपयोग न्यूनतम पश्च-हानि की हानि से एक पश्चगामी संक्षेप में किया जाता है। इसका एक कारण शायद यह है कि वे अपेक्षाकृत कम से कम (1 डी-वितरण के लिए) गणना करने के …

9 bayes  teaching  decision-theory  loss-functions 

मैं सीएनएन के ग्रहणशील क्षेत्रों को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा करने के लिए मैं लेनेट में प्रत्येक न्यूरॉन के ग्रहणशील क्षेत्र की गणना करना चाहूंगा। एक सामान्य एमएलपी के लिए यह आसान है ( http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#sparse-connectivity देखें ), लेकिन एक या एक से अधिक संक्रामक …

9 deep-learning  conv-neural-network