computational-statistics पर टैग किए गए जवाब

मैं हाल ही में आर-ब्लॉगर से एक पोस्ट, से जुड़ी पढ़ इस ब्लॉग पोस्ट नामक एक नई भाषा के बारे में जॉन माइल्स व्हाइट से जूलिया । जूलिया एक जस्ट-इन-टाइम कंपाइलर का लाभ उठाता है जो इसे दुष्ट तेजी से चलाता है और इसे गति के परिमाण पर C / …

161 r  computational-statistics  software  computing  julia 

पृष्ठभूमि मैं नेटवर्क संचालन केंद्र में काम कर रहा हूं, हम कंप्यूटर सिस्टम और उनके प्रदर्शन की निगरानी करते हैं। मॉनिटर करने के लिए एक महत्वपूर्ण मैट्रिक्स वर्तमान में हमारे सर्वर से जुड़े विज़िटर के कई ग्राहक हैं। इसे दृश्यमान बनाने के लिए हम (ऑप्स टीम) ऐसे मेट्रिक्स को टाइम-सीरीज़ …

69 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

ऐसा लगता है कि बहुत से लोग (मेरे सहित) एक्सेल में खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण करना पसंद करते हैं। कुछ सीमाएँ, जैसे स्प्रेडशीट में अनुमत पंक्तियों की संख्या एक दर्द है, लेकिन ज्यादातर मामलों में डेटा के साथ खेलने के लिए एक्सेल का उपयोग करना असंभव नहीं है। मैकुलॉ और हेसर …

52 software  computational-statistics  excel 

मैं आमतौर पर "साधारण न्यूनतम वर्ग" के बारे में सुनता हूं। क्या रेखीय प्रतिगमन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एल्गोरिदम है? क्या एक अलग का उपयोग करने के कारण हैं?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

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 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । क्या कोई कमांड-लाइन टूल है जो मानक इनपुट …

27 descriptive-statistics  computational-statistics  computing 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

मेरे पास गणना डेटा के निम्नलिखित हिस्टोग्राम हैं। और मैं इसके लिए एक असतत वितरण फिट करना चाहता हूं। मुझे यकीन नहीं है कि मुझे इस बारे में कैसे जाना चाहिए। क्या मुझे पहले एक असतत वितरण का उल्लेख करना चाहिए, हिस्टोग्राम पर नकारात्मक द्विपद वितरण, ताकि मैं असतत वितरण …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

मानक ढाल वंश पूरे प्रशिक्षण डाटासेट के लिए ढाल की गणना करेगा। for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad युगों की पूर्व-निर्धारित संख्या के लिए, हम पहले संपूर्ण डाटासेट के लिए नुकसान फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट वेक्टर वेट्स_ग्रेड की गणना करते हैं, …

16 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

कम्प्यूटेशनल आंकड़ों में यादृच्छिक संख्या जनरेटर (RNG) कैसे और क्यों महत्वपूर्ण हैं? मैं समझता हूं कि किसी भी परिकल्पना की ओर पूर्वाग्रह से बचने के लिए कई सांख्यिकीय परीक्षणों के लिए नमूने चुनते समय यादृच्छिकता महत्वपूर्ण है, लेकिन क्या कम्प्यूटेशनल आंकड़ों के अन्य क्षेत्र हैं जहां यादृच्छिक संख्या जनरेटर महत्वपूर्ण …

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

मेरी समझ से अनुमानित बायेसियन कम्प्यूटेशन (एबीसी) और मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) का उद्देश्य समान है। नीचे मैं इन तरीकों की मेरी समझ का वर्णन करता हूं और मैं वास्तविक जीवन डेटा के लिए उनके आवेदन में अंतर कैसे महसूस करता हूं। अनुमानित बायेसियन कम्प्यूटेशन एबीसी एक पैरामीटर के …

15 bayesian  mcmc  computational-statistics 

मुझे पता है कि आपमें से ज्यादातर को लगता है कि Google डॉक्स अभी भी एक आदिम उपकरण है। यह कोई मटलब या आर नहीं है और एक्सेल भी नहीं है। फिर भी, मैं इस वेब आधारित सॉफ्टवेयर की शक्ति पर चकित हूं जो केवल एक ब्राउज़र की ऑपरेटिंग क्षमता …

15 software  computational-statistics 

एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में, मैं सांख्यिकीय एल्गोरिदम, डेटा खनन, मशीन सीखने, बायेसियन नेटवर्क, वर्गीकरण एल्गोरिदम, तंत्रिका नेटवर्क, मार्कोव चेन, मोंटे कार्लो विधियों और यादृच्छिक संख्या पीढ़ी जैसे विषयों में रुचि रखता हूं। मुझे व्यक्तिगत रूप से इनमें से किसी भी तकनीक के साथ काम करने का आनंद नहीं …

15 references  computational-statistics  computing 

मैं एक अवलोकन या भविष्यवक्ता को जोड़ने पर एक रेखीय मॉडल को कुशलतापूर्वक अपडेट करने के लिए आर के तरीके खोजने में रुचि रखता हूं। टिप्पणियों को जोड़ते समय biglm में एक अद्यतन करने की क्षमता होती है, लेकिन मेरा डेटा मेमोरी में निवास करने के लिए काफी छोटा है …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model