सांख्यिकी और बिग डेटा

एक वर्गीकरण समस्या को हल करने के लिए एक विशिष्ट दृष्टिकोण उम्मीदवार मॉडल के एक वर्ग की पहचान करना है, और फिर क्रॉस सत्यापन जैसे कुछ प्रक्रिया का उपयोग करके मॉडल का चयन करना है। आमतौर पर कोई भी मॉडल को सबसे अधिक सटीकता के साथ चुनता है, या कुछ …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

यह मानना ​​स्वाभाविक है कि अशक्त को अस्वीकार करने में विफलता का अर्थ है कि अशक्त सत्य है। लेकिन ऐसे मामले में जहां शून्य खारिज नहीं किया जाता है और संबंधित आत्मविश्वास अंतराल (सीआई) 0 के आसपास संकीर्ण और केंद्रित है, क्या यह नल के लिए सबूत नहीं देता है …

9 hypothesis-testing  statistical-significance  confidence-interval 

मैं वर्तमान में हैकर्स "पुस्तक" के लिए प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग और बायेसियन तरीके पढ़ रहा हूं । मैंने कुछ अध्याय पढ़े हैं और मैं पहले अध्याय पर विचार कर रहा था जहाँ pymc के साथ पहला उदाहरण पाठ संदेश में एक विचयन का पता लगाने से मिलकर बना है। उस उदाहरण …

9 probability  mcmc  pymc  change-point 

एक प्रस्तुति में आज स्पीकर ने उपरोक्त दावा किया। उन्होंने कहा कि भले ही पहला चरण गलत हो, दूसरे चरण का गुणांक अनुमान अभी भी मान्य होगा। एक नीच स्नातक छात्र के रूप में मैं स्पष्टीकरण नहीं मांग सकता था, इसलिए अब मैं आपकी मदद के लिए भीख माँगता हूँ!

9 econometrics  2sls 

मुझे एक लेख दिया गया था जो एक अध्ययन की रिपोर्ट करता है जो मेरी प्रयोगशाला में चलने की इच्छा के समान है। लेकिन, मैंने देखा कि ब्याज के चर के लिए, अवधि, एसडी माध्य से बड़ा है ... चूंकि यह अवधि मिनटों में मापी जाती है इसलिए यह कभी …

9 standard-deviation  power-analysis 

इस सवाल के जवाब के लिए एक टिप्पणी में , यह कहा गया था कि मॉडल चयन में एआईसी का उपयोग करना 0.154 के पी-मूल्य का उपयोग करने के बराबर था। मैंने इसे R में आज़माया, जहाँ मैंने एक "बैकवर्ड" सब्मिट सिलेक्शन अल्गोरिद्म का इस्तेमाल किया, जिसमें एक फुल स्पेसिफिकेशन …

9 model-selection  p-value  aic 

मैं क्रूसके के डूइंग बायेसियन डेटा विश्लेषण में उदाहरणों के माध्यम से काम कर रहा हूं , विशेष रूप से ची में पोइसन घातीय एनोवा। 22, जिसे वह आकस्मिक टेबल के लिए स्वतंत्रता के लगातार ची-स्क्वायर परीक्षणों के विकल्प के रूप में प्रस्तुत करता है। मैं देख सकता हूं कि …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

पर विचार करेंXn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} मुझे यह दिखाने की आवश्यकता है कि भले ही …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics 

यह देखते हुए कि , सशर्त जिले। के है । पास सीमांत जिले हैं। पोइसन ( ), एक सकारात्मक स्थिरांक है।N=nएन=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NएनNθθ\thetaθθ\theta दिखाएँ कि, रूप में , ।θ→∞θ→∞\theta \rightarrow \infty (Y−E(Y))/Var(Y)−−−−−−√→N(0,1) (Y-इ(Y))/वार⁡(Y)→एन(0,1)\space \space (Y - E(Y))/ \sqrt{\operatorname{Var}(Y)} \rightarrow N(0,1) क्या कोई इसे सुलझाने के लिए रणनीति सुझा सकता …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

मैंने इस पोस्ट को Moz पर देखा जिसमें एक खंडित विपणन फ़नल प्रस्तुत किया गया था: इस तरह की चीज का मेरी नौकरी में काफी महत्व होगा। मुझे नहीं पता कि इस तरह खंडित कीप दिखाने के लिए कच्चे डेटा की कल्पना कैसे की जाती है। यह विचार है कि …

9 data-visualization  python  funnel-plot 

क्या किसी को प्रतिगमन मॉडल में शामिल करने के लिए विरल प्रमुख घटकों की संख्या का चयन करने के लिए दृष्टिकोण के साथ अनुभव है?

9 pca  sparse  regression-strategies 

मैंने सुना है कि सभी पूर्ण सशर्त (जैसा कि गिब्स नमूना में इस्तेमाल किया गया है) संयुक्त वितरण को निर्धारित कर सकते हैं। लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि क्यों और कैसे। या मैंने गलत सुना? धन्यवाद!

9 distributions 

मैं बाहरी लोगों की पहचान करने के लिए कुक की दूरी पर पढ़ रहा हूं, जिनके मेरे प्रतिगमन पर उच्च प्रभाव है। कुक के मूल अध्ययन में वे कहते हैं कि प्रभावितों की पहचान करने के लिए 1 की कट-ऑफ दर तुलनीय होनी चाहिए। हालांकि, विभिन्न अन्य अध्ययन उपयोग करते …

9 outliers  cooks-distance 

सांख्यिकीय शिक्षण की पुस्तक तत्व (पीडीएफ ऑनलाइन में उपलब्ध) आशावादी पूर्वाग्रह (7.21, पृष्ठ 229) पर चर्चा करती है। यह बताता है कि आशावाद पूर्वाग्रह प्रशिक्षण त्रुटि और इन-सैंपल त्रुटि के बीच का अंतर है (यदि हम मूल प्रशिक्षण बिंदुओं में से प्रत्येक पर नए परिणाम मानों का नमूना करते हैं) …

9 error  bias  validation 

मुझे संयुक्त एन्ट्रापी के बारे में कुछ अंतर्ज्ञान बनाने में परेशानी हो रही है। = संयुक्त वितरण में अनिश्चितता ; = में अनिश्चितता ; = में अनिश्चितता ।एच( एक्स), वाई)H(X,Y)H(X,Y)पी (x , y)p(x,y)p(x,y)एच(एक्स))H(X)H(X)पीएक्स( x )px(x)p_x(x)एच(य)H(Y)H(Y)पीy(y)py(y)p_y(y) यदि H (X) अधिक है, तो वितरण अधिक अनिश्चित है और यदि आप इस तरह …

9 information-theory  mutual-information