सांख्यिकी और बिग डेटा

मुझे हाल ही में अपने शोध पत्र के लिए एक संशोधन मिला है और मेरे पेपर पर समीक्षक की टिप्पणी निम्नलिखित है: एक मॉडल से प्राप्त परिणाम विशेष रूप से रैखिक प्रतिगमन के बारे में बहुत आश्वस्त नहीं हैं, आमतौर पर आउटलेर्स से निपटने में कमियां हैं। मेरा सुझाव है …

9 regression  logistic  multiple-regression 

मेरे पास निम्न डेटा यहाँ स्थित है । जब हाइड्रोकार्बन प्रतिशत 1.0 होता है, तो मैं पवित्रता पर 95% विश्वास अंतराल की गणना करने का प्रयास कर रहा हूं। आर में, मैं निम्नलिखित दर्ज करता हूं। > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 हालांकि, मैं …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

मैं बायेसियन कर्व फिटिंग ( डिमाटेओ एट। अल बायेसियन कर्व-फिटिंग फ्री-नॉट स्प्लिन , 2001 ) पर पढ़ रहा था और प्रतीक \ bumpeq के पार आया ≏≏\bumpeq। इसका उपयोग पूरे पेपर में कुछ बार किया जाता है लेकिन कभी भी स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं किया जाता है। कुछ Google …

9 notation  definition 

क्या नीचे दिए गए इस तरह के चार्ट के लिए एक नाम है (न्यूजीलैंड के व्यापार, नवाचार और रोजगार मंत्रालय से जिनके लिए मैं काम करता हूं, लेकिन मैं इस साजिश को बनाने में शामिल नहीं था)? इसमें आयताकार होते हैं जहाँ क्षेत्र एक चर के समानुपाती होता है, और …

9 data-visualization  pie-chart 

मेरे पास एक उदाहरण डेटा सेट निम्नानुसार है: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1) plot(Volume,Power) …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

मैं वायलिन भूखंडों का उपयोग करते हुए विभिन्न समूहों की गड़बड़ी की तुलना कर रहा हूं, हालांकि मेरे द्वारा पाए गए ऑनलाइन संसाधनों का संबंध सिर्फ यह है कि कैसे भूखंडों को बनाया जाए और परिणामों की बहुत बुनियादी व्याख्या की जाए (औसत भिन्नता, डेटा क्लस्टर किया गया है या …

9 data-visualization 

मेरे पास 2-लेबल वाले डेटा हैं, जिस पर मैं कई क्लासिफ़ायर का उपयोग करके वर्गीकरण कर रहा हूं। और डेटासेट अच्छी तरह से संतुलित हैं। क्लासिफायर के प्रदर्शन का आकलन करते समय, मुझे यह ध्यान रखना होगा कि क्लासिफायर न केवल सही सकारात्मकता का निर्धारण करने में कितना सही है, …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

ऐसी अधिक घटनाएं हैं जिनके लिए प्रायोगिक डिजाइन लागू किया जा सकता है, वैकल्पिक वैकल्पिक डिजाइन रणनीतियों की तुलना में। यह सच होना चाहिए, हालांकि एक प्रयोग को ठीक से डिजाइन करने के कई तरीके हैं। सर्वश्रेष्ठ "समस्याएं" क्या हैं जो विभिन्न प्रकार के प्रयोगों के इष्टतम डिजाइन के लिए …

9 experiment-design  references  optimal 

मेरे डेटा में, मेरे पास एक वर्ग चर है, जिसे रूप में दर्शाया गया । यह वर्ग चर मान (बाइनरी) हैं। लगभग सभी अवलोकन 0 हैं (100% के करीब, अधिक सटीक, 97%)। मैं विभिन्न वर्गीकरण मॉडल पर "प्रदर्शन" परीक्षण करना चाहूंगा (यह सटीकता हो सकती है)। मुझे ऐसा होने का …

9 classification  binary-data  model-evaluation 

मैं अपनी पहली कक्षा को इस गिरावट (जीव विज्ञान के परिचय) में पढ़ा रहा हूं। किसी के पास आँकड़ों को बेहतर ढंग से पढ़ाने के लिए कोई सुझाव है? शायद कुछ उदाहरण आप चाहते हैं कि आपके पहले शिक्षक ने इस्तेमाल किया था? मैं पगानो और गौवेरु द्वारा जीवविज्ञान के …

9 biostatistics  teaching 

मैं इस लेख के पार आया जहाँ यह कहता है कि गिब्स नमूने में हर नमूने को स्वीकार किया जाता है। मैं थोड़ा असमंजस में हूँ। अगर हर नमूना इसे स्वीकार करता है तो यह कैसे स्थिर वितरण में परिवर्तित होता है। सामान्य मेट्रोपोलिस एल्गोरिथ्म में हम न्यूनतम (1, p …

9 mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

मैं एक ऐसी समस्या के बारे में सोच रहा हूं जो रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करके ग्राहक के लॉग (खर्च) की भविष्यवाणी करना है। मैं इस बात पर विचार कर रहा हूं कि इनपुट के रूप में किन विशेषताओं का उपयोग करना चाहिए और यदि चर के प्रतिशतक को इनपुट …

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

मैं अपने इनपुट वैरिएबल को बाइनरी आउटपुट वेरिएबल्स में फिट करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन के एक मानक संस्करण का उपयोग कर रहा हूं। हालांकि मेरी समस्या में, नकारात्मक आउटपुट (0s) सकारात्मक आउटपुट (1s) से बहुत आगे निकल जाते हैं। अनुपात 20: 1 है। इसलिए जब मैं एक क्लासिफायरियर को …

9 regression  logistic  weighted-regression 

यह शायद एक मूर्खतापूर्ण सवाल हो सकता है, लेकिन जब कैरेट वाला मॉडल बनाते हैं और कुछ का उपयोग करते हुए LOOCV(या उससे भी अधिक) LGOCV, तो ट्रेन और परीक्षण सेट में डेटा को विभाजित करने का क्या लाभ है, यदि यह अनिवार्य रूप से क्रॉस-मान्यता कदम है वैसे भी …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि एलडीए अन्य पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकों के भीतर कैसे फिट बैठता है। एलडीए के बारे में मैंने यहां पहले ही एलडीए-एस्के के कुछ पोस्ट पढ़े हैं। मैं पहले से ही अवधारणात्मक से परिचित हूं, लेकिन अभी एलडीए सीख रहा हूं। एलडीए पर्यवेक्षित …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning