सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं robustR में Stata विकल्प के परिणामों को दोहराने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने rlmMASS पैकेज के कमांड फॉर्म का उपयोग किया है और lmrobपैकेज "कमांडबस" से भी। दोनों मामलों में परिणाम स्टाटा में "मजबूत" विकल्प से काफी अलग हैं। क्या कोई इस संदर्भ में कुछ सुझाव दे सकता …

39 r  stata  robust  robust-standard-error 

क्या कोई अनुभवजन्य अध्ययन पारसीमोनी के पक्ष में एक मानक त्रुटि नियम के उपयोग को सही ठहरा रहा है? जाहिर है कि यह डेटा के डेटा-जनरेशन प्रोसेस पर निर्भर करता है, लेकिन डेटासेट के एक बड़े कॉर्पस का विश्लेषण करने वाली कोई भी चीज़ बहुत दिलचस्प होगी। क्रॉस-वेलिडेशन के माध्यम …

39 cross-validation  model-selection  regularization 

मेरा सवाल यह है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन को फिट करने से पहले हमें यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा सेट को मानकीकृत करने की ज़रूरत है कि सभी वेरिएबल्स के बीच एक ही पैमाना हो, [0,1]। सूत्र है: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} मेरे डेटा सेट में 2 चर हैं, वे दो चैनलों के …

39 regression  logistic  standardization 

मैं डेटा रैंक करना चाह रहा हूं, कुछ मामलों में, बड़े मूल्य की रैंक 1 है। मैं आर के लिए अपेक्षाकृत नया हूं, लेकिन मैं यह नहीं देखता कि मैं इस फ़ंक्शन को रैंक फ़ंक्शन में कैसे समायोजित कर सकता हूं। x <- c(23,45,12,67,34,89) rank(x) उत्पन्न करता है: [1] 2 …

39 r 

मैंने दो सामान्य रैखिक मिश्रित मॉडल की तुलना करने के लिए एआईसी और एआईसीसी की गणना की है; AIC मॉडल 2 से कम AIC वाले मॉडल 1 के साथ सकारात्मक हैं। हालांकि, AICc के लिए मान दोनों नकारात्मक हैं (मॉडल 1 अभी भी <मॉडल 2 है)। क्या नकारात्मक AICc मानों …

39 mixed-model  model-selection  aic 

मैं ऐसे उदाहरणों के बारे में पढ़ता रहता हूं जहां हम डेटा को केंद्र में रखते हैं (उदाहरण के लिए, नियमितीकरण या पीसीए के साथ) ताकि इंटरसेप्ट को हटा दिया जाए (जैसा कि इस प्रश्न में वर्णित है )। मुझे पता है कि यह सरल है, लेकिन मुझे यह समझने …

39 regression  pca  centering 

जनसंख्या और नमूने में क्या अंतर है? हर एक के लिए क्या सामान्य चर और आँकड़े उपयोग किए जाते हैं, और वे एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं?

38 standard-deviation  variance  sample  population 

मुझे अपने निर्णय वृक्ष के लिए 100% सटीकता मिल रही है। मैं क्या गलत कर रहा हूं? यह मेरा कोड है: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

में आर में आवेदन के साथ सांख्यिकीय लर्निंग के लिए एक परिचय , लेखक लिखते हैं कि फिटिंग एक निर्णय वृक्ष बहुत तेजी से है, लेकिन यह मेरे लिए कोई मतलब नहीं है। एल्गोरिथ्म को हर सुविधा से गुजरना पड़ता है और इसे हर तरह से विभाजित करना होता है …

38 cart 

यह कई बार स्पष्ट है कि कोई निष्पक्ष अनुमानक क्यों पसंद करता है। लेकिन, क्या ऐसी परिस्थितियां हैं, जिनके तहत हम वास्तव में निष्पक्ष व्यक्ति पर पक्षपाती अनुमानक को पसंद कर सकते हैं?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

R के साथ प्लॉटिंग के लिए, मुझे ggplot2 या ggvis सीखना चाहिए? मैं जरूरी नहीं कि दोनों सीखना चाहते हैं अगर उनमें से किसी भी संबंध में बेहतर है। क्यों आर समुदाय अतिव्यापी कार्यक्षमता के साथ नए पैकेज बनाता रहता है? परिचय ब्लॉग पोस्ट एक शब्द क्यों ggvis दिया बनाया …

38 r  data-visualization  software 

जब हम डेटा बिंदुओं के एक समूह को फिट करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का संचालन करते हैं , तो क्लासिक दृष्टिकोण चुकता त्रुटि को कम करता है। मैं लंबे समय से एक प्रश्न से हैरान हूं कि क्या चुकता त्रुटि को कम करके पूर्ण त्रुटि को कम करने के …

38 least-squares  error 

मैं बूटस्ट्रैपिंग और आत्मविश्वास अंतराल के बारे में इस साइट पर कई सवाल देख रहा हूं, लेकिन मैं अभी भी भ्रमित हूं। मेरी उलझन का कारण शायद यह है कि मैं बहुत सारे उत्तरों को समझने के लिए अपने आँकड़ों के ज्ञान में पर्याप्त उन्नत नहीं हूँ। मैं परिचयात्मक सांख्यिकी …

38 confidence-interval  bootstrap 

यदि बहुपद प्रतिगमन गैर-संबंध संबंध मॉडल करता है, तो इसे एकाधिक रैखिक प्रतिगमन का एक विशेष मामला कैसे माना जा सकता है? विकिपीडिया नोट करता है कि "हालांकि बहुपद प्रतिगमन डेटा के लिए एक अरेखीय मॉडल फिट बैठता है, एक सांख्यिकीय अनुमान समस्या के रूप में यह रैखिक है, इस …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

कोन्केर और बासेट (1978) द्वारा दशात्मक मात्रात्मक प्रतिगमन अनुमानक को परिमाण को रूप में परिभाषित किया गया है। जहां \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i <0)) एक पुन: भारोत्तोलन फ़ंक्शन ("चेक" -function कहा जाता है) बच के u_i ।τthτth\tau^{th} βˆQR=minb∑i=1nρτ(yi−X′ibτ)β^QR=minb∑i=1nρτ(yi−Xi′bτ) \widehat{\beta}_{QR} = \min_{b} …

38 quantile-regression