सांख्यिकी और बिग डेटा

जैसा कि हम सभी जानते हैं, यदि आप एक सिक्के को फ्लिप करते हैं जिसके सिर के बराबर लैंडिंग की संभावना है क्योंकि यह पूंछ करता है, तो यदि आप कई बार सिक्का फ्लिप करते हैं, तो आधा समय आपको सिर मिलेगा और आधे समय में आपको पूंछ मिल जाएगी। …

28 probability  distributions  sampling 

उदाहरण के लिए, पर XGBoost मॉडल का उद्देश्य समारोह ले 'वें यात्रा:ttt L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i+ft(xi))+Ω(ft)L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1)+ft(xi))+Ω(ft)\mathcal{L}^{(t)}=\sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)}+f_t(\mathbf{x}_i))+\Omega(f_t) जहां नुकसान समारोह है, है 'वें पेड़ उत्पादन और नियमितीकरण है। तेजी से गणना के लिए (कई) महत्वपूर्ण चरणों में से एक है:ℓℓ\ellftftf_ttttΩΩ\Omega L(t)≈∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i)+gtft(xi)+12hif2t(xi)+Ω(ft),L(t)≈∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1))+gtft(xi)+12hift2(xi)+Ω(ft),\mathcal{L}^{(t)}\approx \sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)})+g_tf_t(\mathbf{x}_i)+\frac{1}{2}h_if_t^2(\mathbf{x}_i)+\Omega(f_t), जहां gigig_i और hihih_i नुकसान फ़ंक्शन के पहले और दूसरे डेरिवेटिव हैं। …

28 optimization  loss-functions  boosting  xgboost  taylor-series 

मैं कुछ किताबें पढ़कर और कुछ कोड लिखकर संभाव्यता और सांख्यिकी सीखने पर काम कर रहा हूं, और सिक्का फ्लिप्स का अनुकरण करते समय मैंने कुछ ऐसा देखा जो मुझे किसी के भोले अंतर्ज्ञान से थोड़ा काउंटर करता है। यदि आप एक उचित सिक्के को बार फ्लिप करते हैं , …

28 probability  computational-statistics 

एल्गोरिदम ईएम (एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन) और ग्रैडिएंट एसेंट (या डीसेंट) में क्या अंतर है? क्या कोई शर्त है जिसके तहत वे समकक्ष हैं?

28 gradient-descent  expectation-maximization 

पर विचार करें स्वतंत्र नमूने एक यादृच्छिक चर से प्राप्त कि एक छोटा कर दिया वितरण का पालन करने माना जाता है (उदाहरण के लिए एक छोटा कर दिया सामान्य वितरण न्यूनतम जाना जाता है (परिमित) और अधिकतम मानों के) और लेकिन अज्ञात मापदंडों के और । यदि एक गैर-काटे …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

मैं दो स्वतंत्र सामान्य वितरण और साथ काम कर रहा हूं , जिसका अर्थ है और और variances और ।XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y मुझे उनके अनुपात के वितरण में दिलचस्पी है । न तो और का शून्य का मतलब है, इसलिए को कॉची के रूप में वितरित नहीं किया गया है।Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ मुझे का …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि स्वतंत्र टिप्पणियों का क्या मतलब है। कुछ परिभाषाएँ हैं: "दो घटनाएँ स्वतंत्र हैं यदि और केवल यदि ।" ( सांख्यिकीय शर्तें शब्दकोश )पी(a∩b)=P(a)∗P(b)पी(ए∩ख)=पी(ए)*पी(ख)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "एक घटना की घटना दूसरे के लिए संभावना नहीं बदलती" ( विकिपीडिया …

28 probability  sampling  multilevel-analysis  independence  assumptions 

मैं समझता हूं कि यह प्रश्न काफी व्यापक है, लेकिन मुझे आश्चर्य है कि आर के लिए एक नया पैकेज बनाने (या नहीं) का निर्णय लेने में निर्णायक बिंदु क्या होना चाहिए। और अधिक विशिष्ट होने के लिए, मैं यह जोड़ना चाहूंगा कि यह सवाल उन कारणों के बारे में …

28 r  software 

मैं सांख्यिकी के लिए रुचि विकसित करने वाला एक स्नातक छात्र हूं। मुझे सामग्री बहुत पसंद है, लेकिन मुझे कभी-कभी वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों के बारे में सोचने में कठिन समय लगता है। विशेष रूप से, मेरा प्रश्न आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले सांख्यिकीय वितरण (सामान्य - बीटा- गामा …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

मुझे आंकड़ों में दिलचस्पी हो गई है, लेकिन मुझे यह स्वीकार करना चाहिए कि जब मैंने गणित को गंभीरता से लिया है, तब तक यह एक लंबा समय है। कभी-कभी मैं समझता हूं कि समीकरणों का क्या मतलब है, लेकिन कभी-कभी मैं उनका अनुसरण नहीं कर सकता। मुझे यहां दिए …

28 references 

क्या होगा यदि आप एक यादृच्छिक नमूना लेते हैं और आप देख सकते हैं कि यह स्पष्ट रूप से प्रतिनिधि नहीं है, जैसा कि हालिया प्रश्न में है । उदाहरण के लिए, क्या होगा यदि जनसंख्या वितरण 0 के आसपास सममित माना जाता है और आपके द्वारा बेतरतीब ढंग से …

28 sampling  experiment-design  inference  sample 

इसी तरह का सवाल आँकड़े पर भी देखें । में बढ़ाने जैसे एल्गोरिदम AdaBoost और LPBoost यह ज्ञात है कि "कमज़ोर" शिक्षार्थियों केवल, उपयोगी होने के लिए विकिपीडिया से मौका तुलना में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए है जोड़ा जा करने के लिए: इसका उपयोग करने वाले क्लासीफायर कमजोर हो …

28 machine-learning  theory  boosting 

एक उदाहरण के रूप ChickWeightमें, आर में सेट किए गए आंकड़ों पर विचार करें । समय के साथ विचरण स्पष्ट रूप से बढ़ता है, इसलिए यदि मैं एक सरल रेखीय प्रतिगमन का उपयोग करता हूं जैसे: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) मेरे सवाल: मॉडल के कौन से पहलू संदिग्ध …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

प्रोग्रामर पर समान इरादे के साथ एक सवाल है । एसई । उस प्रश्न के कुछ अच्छे उत्तर हैं, लेकिन सामान्य विषय यह लगता है कि बिना आत्म अध्ययन के, आपको कोई जगह नहीं मिलती। जाहिर है प्रोग्रामिंग और सांख्यिकी के बीच कुछ प्रमुख अंतर हैं - प्रोग्रामिंग के साथ, …

28 self-study  references  teaching 

मुझे आशा है कि आप सभी को यह सवाल बुरा नहीं लगेगा, लेकिन मुझे एक रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल उत्पादन के लिए आउटपुट की व्याख्या करने में मदद की ज़रूरत है जो मैं आर में करने के लिए सीखने की कोशिश कर रहा हूं। मैं अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण और रैखिक …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data