सांख्यिकी और बिग डेटा

मशीन लर्निंग में, यह अक्सर माना जाता है कि एक डेटा सेट एक चिकनी कम-आयामी कई गुना (कई गुना धारणा) पर है, लेकिन क्या यह साबित करने का कोई तरीका है कि कुछ शर्तों को संतुष्ट किया जाता है, तो डेटा सेट वास्तव में (लगभग) उत्पन्न होता है। एक कम …

9 machine-learning  dimensionality-reduction  manifold-learning 

बंद हो गया । यह प्रश्न राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 5 साल पहले बंद हुआ …

9 sas  minitab 

मान लीजिए मैं कुछ अज्ञात समारोह है डोमेन के साथ ℝ , जो मैं निरंतरता जैसे कुछ उचित शर्तों को पूरा करने के लिए पता है। मुझे कुछ समान समतुल्य नमूने अंक t_i = t_0 + i_t के साथ i∈ \ {1,…, n \} पर f (क्योंकि डेटा एक सिमुलेशन …

9 time-series  hypothesis-testing  exact-test 

मेरे पास लाखों निर्देशित लाइन खंडों का डेटा सेट है। लाइन खंड अनुक्रमिक हैं - यह एक जलवायु परिवर्तनशील (समझदार गर्मी) है, आधे घंटे के अंतराल पर मनाया और सिम्युलेटेड मूल्यों के साथ। मैं पैटर्न की तलाश करने की कोशिश कर रहा हूं कि सिमुलेशन कैसा प्रदर्शन कर रहा है। …

9 descriptive-statistics  vector-fields  data-visualization 

मैं बेहतर जोहानसेन पद्धति को समझने की कोशिश कर रहा हूं, इसलिए मैंने एक उदाहरण 3.1 विकसित किया है, जो लिकलीहुड-बेस्ड-इनर्विज़न-कॉइनग्रेटिड-ऑटोरेग्रेसिव-इकोनोमेट्रिक्स पुस्तक द्वारा दी गई है, जहां हमारे पास तीन प्रक्रियाएं हैं: एक्स1 टी=Σमैं = १टीε1 मैं+ε2 टीX1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} + \epsilon_{2t} एक्स2 टी= αΣमैं = १टीε1 मैं+ε3 टीX2t=α∑i=1tϵ1i+ϵ3t …

9 self-study  cointegration  vecm 

हम समय श्रृंखला डेटा के पूर्वानुमान के लिए एसटीएल (आर कार्यान्वयन) का उपयोग कर रहे हैं। हर दिन हम दैनिक पूर्वानुमान चलाते हैं। हम वास्तविक मूल्यों के साथ पूर्वानुमान मूल्यों की तुलना करना चाहते हैं और औसत विचलन की पहचान करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, हमने कल के लिए …

9 time-series  forecasting  accuracy 

मेरे पास एक सिमुलेशन है जहां एक जानवर को शत्रुतापूर्ण वातावरण में रखा जाता है और यह देखने के लिए समय दिया जाता है कि जीवित रहने के लिए कुछ दृष्टिकोण का उपयोग करके यह कितने समय तक जीवित रह सकता है। वहाँ तीन दृष्टिकोण यह जीवित रहने के लिए …

9 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

मुझे यकीन नहीं है कि इस CFA im के साथ लावाँ में कैसे आगे बढ़ना है। मेरे पास 172 प्रतिभागियों का एक नमूना है (मुझे पता है कि सीएफए के लिए बहुत कुछ नहीं है) और 7-पॉइंट लिकर्ट स्केल के साथ 28 आइटम हैं जिन्हें सात कारकों पर लोड करना …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

मैं स्थानिक आंकड़ों के लिए बहुत नया हूं और बहुत सारे ट्यूटोरियल देख रहा हूं, लेकिन मुझे वास्तव में नहीं मिलता है कि जब आप क्रिग करते हैं तो आपको एक वेरोग्राम मॉडल क्यों प्रदान करना पड़ता है। मैं आर में gstat पैकेज का उपयोग कर रहा हूं, और यह …

9 spatial 

मैं एक कॉक्स आनुपातिक खतरों मॉडल से बचने का समय उत्पन्न करना चाहता हूं जिसमें समय पर निर्भर कोवरिएट होता है। मॉडल है h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))ज(टी|एक्समैं)=ज0(टी)exp⁡(γएक्समैं+αममैं(टी))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) जहाँ Binomial (1,0.5) और ।Xiएक्समैंX_imi(t)=β0+β1Xi+β2Xitममैं(टी)=β0+β1एक्समैं+β2एक्समैंटीm_{i}(t)=\beta_0 + \beta_1 X_{i} + \beta_2 X_{i} t सही पैरामीटर मानों का उपयोगγ=1.5,β0=0,β1=−1,β2=−1.5,h0(t)=1γ=1.5,β0=0,β1=−1,β2=−1.5,h0(t)=1\gamma = 1.5, \beta_0 …

9 r  survival  cox-model  time-varying-covariate 

मेरे पास इस तरह दो चर का शोर डेटा है। x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- …

9 r  machine-learning  clustering 

यदि एक बहु-श्रेणी रैखिक डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस (या मैं कभी-कभी मल्टीपल डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस भी पढ़ता हूं) का उपयोग डायमेंशन में कमी के लिए किया जाता है (या पीसीए के माध्यम से डायमेंशन में कमी के बाद ट्रांसफॉर्मेशन), तो मैं समझता हूं कि सामान्य तौर पर "जेड-स्कोर नॉर्मलाइजेशन" (या मानकीकरण) सुविधाएँ आवश्यक …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

मेरा प्रश्न आम तौर पर एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) पर है, और विशेष रूप से अव्यक्त अर्थ सूचकांक (एलएसआई) पर। कहो, मेरे पास है Aword×documentAword×document A_{word \times document} जिसमें 7 दस्तावेजों के लिए 5 शब्दों की आवृत्तियों शामिल हैं। A = matrix(data=c(2,0,8,6,0,3,1, 1,6,0,1,7,0,1, 5,0,7,4,0,5,6, 7,0,8,5,0,8,5, 0,10,0,0,7,0,0), ncol=7, byrow=TRUE) rownames(A) <- …

9 r  svd  natural-language  latent-semantic-indexing 

मैंने हाल ही में काफी स्मार्ट आठवीं कक्षा के छात्रों के एक समूह के सामने दावा किया कि खगोल विज्ञान ने आंकड़ों की नींव में बहुत योगदान दिया और खगोल विज्ञान में उपयोग के लिए कई सांख्यिकीय अवधारणाओं का आविष्कार किया गया। हालांकि, उस अप को वापस देखने के लिए, …

9 history  astronomy 

मान लीजिए कि आपके पास आबादी है एनएनN इकाइयों, एक यादृच्छिक चर के साथ प्रत्येक एक्समैं∼ पॉइसन ( λ )एक्समैं~प्वासों(λ)X_i \sim \text{Poisson}(\lambda)। आप किसी भी इकाई के लिए मानों का निरीक्षण करते हैं जिसके लिए । हम का एक अनुमान चाहते हैं ।एन = एन-n0n=एन-n0n = N-n_0एक्समैं> 0एक्समैं>0X_i > 0λλ\lambda …

9 expectation-maximization