सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं जानना चाहता हूं कि क्या मैट्रिक्स गुणा का उपयोग करके जैककार्ड गुणांक की गणना करने का कोई संभावित तरीका है। मैंने इस कोड का इस्तेमाल किया jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर मेरे सलाहकार के साथ मेरा तर्क है। उनका दावा है कि प्रायोगिक परिणामों का प्रतिनिधित्व करते समय, मानों को " मार्कर " के साथ ही प्लॉट किया जाना चाहिए , जैसा कि छवि बॉलो में प्रस्तुत किया गया है। जबकि घटता केवल " मॉडल " का प्रतिनिधित्व …

9 data-visualization  communication 

मैं मिश्रित मॉडलिंग के लिए नया हूं और मैं उलझन में हूं कि क्या मैं एक विश्लेषण में यादृच्छिक प्रभाव का उपयोग करने के लिए उपयुक्त हूं। किसी भी सलाह की सराहना की जाएगी। मेरा अध्ययन यह परीक्षण कर रहा है कि स्तनपायी बहुतायत का एक नया विकसित सूचकांक कितनी …

9 random-effects-model  nested-data 

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन के दौरान भारी गुणांक मिलते हैं, इसके साथ गुणांक देखें krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

मैं वर्तमान में मार्कोव जंजीरों के साथ काम कर रहा हूं और कई स्रोतों द्वारा सुझाए गए संक्रमण संभावनाओं का उपयोग करके अधिकतम संभावना अनुमान की गणना करता हूं (जैसे, एक से दूसरे नोड्स में कुल संक्रमणों की संख्या से विभाजित बी से संक्रमण की संख्या)। अब मैं MLE के …

9 maximum-likelihood  markov-process  likelihood 

एक परीक्षण के लिए अध्ययन। इसका जवाब नहीं दे सका। चलो आईआईडी हो यादृच्छिक परिवर्तनीय। परिभाषित करेंX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,nN(0,1)N(0,1)\mathcal{N}(0,1) Wi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X23,i−−−−−−−√,i=1,…,nWi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X3,i2,i=1,…,nW_i = (X_{1,i} + X_{2,i}X_{3,i})/\sqrt{1 + X_{3,i}^2}, i = 1, \ldots, n , और ,W¯¯¯¯¯n=n−1∑ni=1WiW¯n=n−1∑i=1nWi\overline{W}_n = n^{-1}\sum_{i=1}^nW_i S2n=(n−1)−1∑ni=1(Wi−W¯¯¯¯¯n)2,n≥2.Sn2=(n−1)−1∑i=1n(Wi−W¯n)2,n≥2.S_n^2 = (n-1)^{-1}\sum_{i=1}^n(W_i - \overline{W}_n)^2, n \ge 2. , का वितरण क्या है ?W¯¯¯¯¯nW¯n\overline{W}_nS2nSn2S_n^2 इस …

9 normal-distribution  data-transformation 

मेरे डेटासेट में प्रत्येक रिकॉर्ड के लिए मेरे पास निम्न जानकारी है (X1 ,… ,Xm ,δ ,T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) कहाँ पे XiXiX_i विशेषताएं हैं, δδ\delta यदि लक्ष्य घटना घटित होती है …

9 classification  survival 

मैं हाल ही में एक आर स्क्रिप्ट डिबगिंग कर रहा था और मुझे कुछ बहुत अजीब लगा, लेखक ने अपने स्वयं के पी-वैल्यू फ़ंक्शन को परिभाषित किया pval <- function(x, y){ if (x+y<20) { # x + y is small, requires R.basic p1<- nChooseK(x+y,x) * 2^-(x+y+1); p2<- nChooseK(x+y,y) * 2^-(x+y+1); …

9 r  hypothesis-testing  p-value 

यह अच्छी तरह से ज्ञात है कि जैसा कि आपके पास अधिक साक्ष्य हैं ( आईआईडी उदाहरणों के लिए बड़े के रूप में कहते हैं), बायेसियन पूर्व "भूल" हो जाता है, और अधिकांश अनुमान सबूत (या संभावना) से प्रभावित होते हैं।nnnnnn विभिन्न विशिष्ट मामलों के लिए इसे देखना आसान है …

9 bayesian  prior 

मैं यह दिखाने की कोशिश कर रहा हूं कि सममित वितरण का केंद्रीय क्षण: विषम संख्याओं के लिए शून्य है। उदाहरण के लिए तीसरे केंद्रीय क्षणमैंने यह दिखाने की कोशिश की किमुझे यकीन नहीं है कि यहाँ से कहाँ जाना है, कोई सुझाव? क्या इसे साबित करने के लिए बेहतर …

9 mathematical-statistics  expected-value  moments 

ग्रेडिएंट डिसेंट के लिए इष्टतम सीखने की दर को कैसे निर्धारित किया जा सकता है? मैं सोच रहा हूँ कि अगर लागत फ़ंक्शन पिछले पुनरावृत्ति (एल्गोरिथ्म में कनवर्ट नहीं होगा) की तुलना में अधिक मान लौटाता है, तो मैं इसे स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता हूं, लेकिन मुझे वास्तव …

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

मैं बिशप द्वारा यह पुस्तक पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग पढ़ रहा था। मुझे रैखिक गतिशील प्रणाली की व्युत्पत्ति से संबंधित भ्रम था। एलडीएस में हम अव्यक्त चर को निरंतर मानते हैं। यदि Z अव्यक्त चर को दर्शाता है और X देखे गए चर को दर्शाता है पी (zn|zएन - …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

मान लीजिए कि मैं इस संभावना का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि किसी की पसंदीदा आइसक्रीम का स्वाद वैनिला है। मुझे पता है कि वह व्यक्ति भी डरावनी फिल्मों का आनंद लेता है। मैं इस संभावना का पता लगाना चाहता हूं कि व्यक्ति की पसंदीदा आइसक्रीम वेनिला …

9 probability  bayes 

इंटरवल सेंसर बचे हुए समय को देखते हुए, मैं एक कॉन्सल सेंसर किए गए कॉक्स PH मॉडल को कैसे करूं R? एक rseek खोज पैकेज को बदल देती है intcox, जो अब Rरिपॉजिटरी में मौजूद नहीं है । मैं लगभग सकारात्मक हूँ पैकेज coxphमें फ़ंक्शन survivalअंतराल सेंसर सर्वाइवल डेटा को …

9 r  survival  cox-model  interval-censoring 

मेरे पास प्रति रोगी लगभग 500 चर हैं, प्रत्येक चर का एक निरंतर मूल्य है और इसे तीन अलग-अलग समय बिंदुओं पर मापा जाता है (2 महीने के बाद और 1 महीने के बाद)। प्रतिगमन के साथ मैं नए रोगियों के लिए उपचार के परिणाम की भविष्यवाणी करना चाहूंगा। क्या …

9 regression  svm  panel-data