chi-squared पर टैग किए गए जवाब

पृष्ठभूमि: सुरक्षित रूप से छोड़ें - यह यहाँ संदर्भ के लिए है, और प्रश्न को वैध बनाने के लिए। इस पत्र का उद्घाटन पढ़ता है: "कार्ल पियर्सन की प्रसिद्ध ची-वर्ग आकस्मिक परीक्षण एक और आंकड़ा से ली गई है, z आंकड़ा कहा जाता है, सामान्य वितरण पर आधारित। का सबसे …

15 chi-squared  proportion  z-test 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

यह एक बहुत ही बुनियादी सवाल है। हम ची वर्ग वितरण का उपयोग क्यों करते हैं? इस वितरण का अर्थ क्या है? विचलन के लिए एक विश्वास अंतराल बनाने के लिए इसका उपयोग क्यों किया जाता है? हर जगह मैं एक स्पष्टीकरण के लिए Google बस इस तथ्य को प्रस्तुत …

15 variance  chi-squared 

वितरण का अपेक्षित मान माध्य है, जो भारित औसत मान f(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx सबसे संभावित मूल्य मोड है, यही सबसे संभावित मूल्य है। हालांकि क्या हम किसी भी समय को देखने की उम्मीद करते हैं ? यहाँ से उद्धृत :E[x]E[x]E[x] यदि परिणाम समान रूप से संभावित नहीं …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

मुझे पता है कि प्रत्येक फीचर-क्लास जोड़ी के लिए, ची-स्क्वायर स्टैटिस्टिक का मूल्य गणना किया जाता है और एक सीमा के मुकाबले तुलना की जाती है। ममmककk किसी भी स्पष्टीकरण बहुत सराहना की जाएगी। अग्रिम में धन्यवाद

15 chi-squared  feature-selection 

चलो एक ची-चुकता वितरित साथ यादृच्छिक चर हो कश्मीर स्वतंत्रता की डिग्री। निम्नलिखित संभावनाओं के लिए सबसे तेज ज्ञात सीमाएं क्या हैंX∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) तथा P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) जहां और δ 2 कुछ कार्य हैं। …

15 probability  chi-squared 

यदि जहां , अर्थात सभी साथ शून्य माध्य के सामान्य यादृच्छिक चर हैं, उसके बादY= ∑मैं = १एनएक्स2मैंY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2एक्स मैं Y ~ Γ ( एनएक्समैं∼ एन( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)एक्समैंXiX_iY~ Γ ( एन2, 2 σ2) का है ।Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). मुझे पता है कि ची-स्क्वैयर डिस्ट्रीब्यूशन गामा डिस्ट्रीब्यूशन का एक …

15 chi-squared  gamma-distribution 

1900 में निम्नलिखित पियर्सन ची-वर्ग के आँकड़ों के साथ पियर्सन कैसे आए? कि कश्मीर~χ2K=∑(Oij−Eij)2EijK=∑(Oij−Eij)2Eij K = \sum \frac{(O_{ij} -E_{ij})^2}{E_{ij}} K∼χ2K∼χ2 K \sim \chi^2 क्या उनके मन में ची-स्क्वेयर था और मीट्रिक (बॉटम-अप अप्रोच) को डिसाइड किया, या क्या उन्होंने स्टेटिस्टिक को डिसाइड किया और बाद में साबित किया कि यह …

14 chi-squared  descriptive-statistics  history 

डेटा का विश्लेषण करते समय निम्नलिखित समस्या हाल ही में सामने आई। यदि यादृच्छिक चर X एक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है और Y एक वितरण (n dof के साथ) का अनुसरण करता है , तो वितरित किया जाता है? अब तक मैं : के पीडीएफ के साथ आया …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

मेरे पास परीक्षण डेटा है जहां मेरे पास असतत वितरण से कई बड़े नमूने हैं जो मैं अनुभवजन्य वितरण के रूप में उपयोग कर रहा हूं। मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या वितरण वास्तव में अलग हैं और उन वितरणों के लिए साधनों में क्या अंतर है जो वास्तव …

14 chi-squared  kolmogorov-smirnov 

सहकर्मी के समर्थन (स्वतंत्र चर) और काम संतुष्टि (आश्रित चर) के बीच संबंध खोजने के लिए मैं ची-स्क्वायर टेस्ट लागू करना चाहता हूं। सहकर्मी का समर्थन समर्थन की सीमा के अनुसार चार समूहों में होता है: 1 = बहुत कम सीमा, 2 = कुछ सीमा तक, 3 = से बहुत …

14 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

यह सवाल पोकेमॉन सोलसिल्वर के एक मिनी-गेम से प्रेरित है: कल्पना कीजिए कि इस 5x6 क्षेत्र (EDIT: अधिकतम 1 बम / सेल) पर 15 बम छिपे हैं: अब, आप पंक्ति / स्तंभ योगों को देखते हुए किसी विशिष्ट क्षेत्र पर बम खोजने की संभावना का अनुमान कैसे लगाएंगे? यदि आप …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

मैंने पढ़ा है कि ची वर्ग परीक्षण यह देखने के लिए उपयोगी है कि क्या नमूना अपेक्षित मूल्यों के एक सेट से काफी अलग है। उदाहरण के लिए, यहां लोगों के पसंदीदा रंगों (n = 15 + 13 + 10 + 17 = 55 कुल योग) के बारे में एक …

13 chi-squared  hypothesis-testing  proportion 

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। &lt;20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

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