continuous-data पर टैग किए गए जवाब

एक यादृच्छिक चर को निरंतर कहा जाता है यदि इसके संभावित मानों का सेट बेशुमार है, और यह मौका है कि यह किसी विशेष मूल्य को लेता है शून्य ( प्रत्येक वास्तविक संख्या )। एक यादृच्छिक चर निरंतर है यदि और केवल तभी इसकी संचयी संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन एक निरंतर कार्य है। XP(X=x)=0x

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जब
मुझे पता है कि निरंतर चर P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 । लेकिन मैं कल्पना नहीं कर सकता कि यदि , तो संभावित x की अनंत संख्या है । और यह भी कि उनकी संभावनाएँ असीम रूप से छोटी क्यों हैं?P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

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बहुभिन्नरूपी मोड का कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल अनुमान
लघु संस्करण: एक बहुआयामी डेटा सेट के मोड का आकलन करने का सबसे कम्प्यूटेशनल तरीका क्या है, जो निरंतर वितरण से नमूना है? लंबा संस्करण: मुझे एक डेटा सेट मिला है, जिसके लिए मुझे मोड का अनुमान लगाना होगा। मोड माध्य या माध्यिका के साथ मेल नहीं खाता। एक नमूना …

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एक (नॉन-डाइकोटोमस) नाममात्र चर और एक संख्यात्मक (अंतराल) या एक क्रमिक चर के बीच सहसंबंध गुणांक
मैंने इस साइट के सभी पृष्ठ पहले ही पढ़ लिए हैं और अपनी समस्या का उत्तर खोजने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन कोई भी मुझे सही रूप में नहीं लगता है ... पहले मैं आपको समझाता हूं कि मैं किस तरह के डेटा के साथ काम कर रहा हूं …

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निरंतर चर की सशर्त संभावना
मान लीजिए कि यादृच्छिक चर यूUU मानकों 0 और 10 के साथ एक सतत वर्दी वितरण इस प्रकार (यानी यू~ यू ( 0 , 10 )U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) ) अब आइए A को उस घटना को निरूपित करते हैं, जो यूUU = 5 और B की घटना है, जो यूUU …

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बहुत बड़ी संख्या में डेटा बिंदुओं में मानों की प्रतिरूपण कैसे करें?
मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

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क्या मैं कई प्रतिगमन का उपयोग कर सकता हूं जब मैंने श्रेणीबद्ध और निरंतर भविष्यवाणियों को मिलाया है?
ऐसा लगता है कि आप एक श्रेणीगत चर के लिए कोडिंग का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन मेरे पास दो श्रेणीबद्ध और एक निरंतर पूर्वानुमानकर्ता चर है। क्या मैं SPSS में इसके लिए कई प्रतिगमन का उपयोग कर सकता हूं और यदि हां तो कैसे? धन्यवाद!

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संभावना है कि एक सतत यादृच्छिक चर एक निश्चित बिंदु मानता है
मैं एक परिचयात्मक सांख्यिकी वर्ग में हूं जिसमें निरंतर यादृच्छिक चर के लिए प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन में रूप में परिभाषित किया गया है । मैं समझता हूँ कि का अभिन्न अंग है लेकिन मैं इसे निरंतर यादृच्छिक चर के अपने अंतर्ज्ञान के साथ ठीक नहीं कर सकता। Say X ट्रेन …

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एक सतत वितरण से डेटा का एक इष्टतम विवेक निर्धारित करना
मान लें कि आपके पास एक डेटा है घनत्व वितरण साथ निरंतर वितरण से पर समर्थित है, जो ज्ञात नहीं है, लेकिन बहुत बड़ा है इसलिए कर्नेल घनत्व (उदाहरण के लिए) का अनुमान, , बहुत सटीक है। एक विशेष एप्लिकेशन के लिए मुझे एक द्रव्यमान फ़ंक्शन साथ सेट करने के …

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निरंतर डेटा के लिए पॉइसन रिग्रेशन का उपयोग करना?
क्या सतत डेटा के साथ-साथ असतत डेटा का विश्लेषण करने के लिए पॉइज़न वितरण का उपयोग किया जा सकता है? मेरे पास कुछ डेटा सेट हैं जहां प्रतिक्रिया चर निरंतर होते हैं, लेकिन एक सामान्य वितरण के बजाय एक पॉइसन वितरण जैसा होता है। हालांकि, पॉइसन वितरण एक असतत वितरण …

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यदि मेरा डेटा असतत या निरंतर है तो परीक्षण कैसे करें?
यह मुझे लगता है कि सही सांख्यिकीय उपकरण चुनने के लिए, मुझे सबसे पहले यह पहचानना होगा कि मेरे डेटासेट असतत हैं या निरंतर। क्या आप मुझे यह सिखाने के लिए मन बना सकते हैं कि मैं कैसे परीक्षण कर सकता हूं कि डेटा असतत है या आर के साथ …

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बिनिंग को हर कीमत पर क्यों टाला जाना चाहिए?
इसलिए मैंने कुछ पोस्ट पढ़ी हैं कि क्यों बिनिंग से हमेशा बचा जाना चाहिए। इस दावे के लिए एक लोकप्रिय संदर्भ यह लिंक है । मुख्य पलायन यह है कि बिनिंग पॉइंट्स (या कटपॉइंट्स) बल्कि मनमाने ढंग से और साथ ही सूचना के नुकसान के कारण होते हैं, और यह …

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क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन की ट्रेनिंग में "आंशिक क्रेडिट" (निरंतर परिणाम) देना कभी एक अच्छा विचार है?
मैं भविष्यवाणी करने के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन का प्रशिक्षण ले रहा हूं कि कौन से धावक एक भीषण धीरज दौड़ को पूरा करने की संभावना रखते हैं। बहुत कम धावक इस दौड़ को पूरा करते हैं, इसलिए मेरे पास गंभीर वर्ग असंतुलन और सफलताओं का एक छोटा सा नमूना …

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एक निरंतर चर - अंतर की इकाई से एक खतरनाक अनुपात की व्याख्या कैसे करें?
मैं एक लेख पढ़ रहा हूं जो निरंतर चर के लिए हज़ार्ड अनुपात दिखाता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि दिए गए मूल्यों की व्याख्या कैसे करें। खतरनाक अनुपात के बारे में मेरी वर्तमान समझ यह है कि संख्या कुछ स्थिति को देखते हुए [घटना] के सापेक्ष संभावना का …

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द्विबीजपत्री और सतत चर के बीच सहसंबंध
मैं एक द्विबीजपत्री और एक सतत चर के बीच सहसंबंध को खोजने की कोशिश कर रहा हूं। इस पर मेरे जमीनी कार्य से मैंने पाया कि मुझे स्वतंत्र टी-परीक्षण का उपयोग करना है और इसके लिए पूर्व शर्त यह है कि चर का वितरण सामान्य होना चाहिए। मैंने सामान्यता के …

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आप एक कारक और एक निरंतर सहसंयोजक के बीच बातचीत की साजिश कैसे करते हैं?
मैं एक ही ग्राफ पर अपने निरंतर भविष्यवक्ता और मेरे स्पष्ट मध्यस्थ के बीच बातचीत की साजिश करना चाहूंगा। मुझे पता है कि यह कैसे करना है जब दोनों श्रेणीबद्ध ( कारक बातचीत ) हैं, लेकिन वास्तव में यह नहीं जानते कि यह कैसे करना है जब एक निरंतर होता …

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