correlation पर टैग किए गए जवाब

मैं कुछ सहसंबंध के साथ यादृच्छिक संख्याओं के जोड़े उत्पन्न करना चाहूंगा। हालांकि, दो सामान्य चर के एक रैखिक संयोजन का उपयोग करने का सामान्य दृष्टिकोण यहां मान्य नहीं है, क्योंकि वर्दी चर का एक रैखिक संयोजन कोई समान रूप से वितरित चर नहीं है। मुझे एकरूप होने के लिए …

14 correlation  random-generation  uniform 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या आउटलेयर का पता लगाने का एक सरल तरीका है। मेरी एक परियोजना के लिए, जो मूल रूप से एक सप्ताह में शारीरिक गतिविधि में भाग लेने वाले उत्तरदाताओं की संख्या के बीच सहसंबंध था और एक सप्ताह में घर (फास्ट फूड) के बाहर …

14 correlation  outliers 

यह संभवतः आंशिक सहसंबंध कैसे काम करता है, यह समझने की एक बुनियादी कमी का प्रदर्शन कर रहा है। मेरे 3 चर हैं, x, y, z। जब मैं z के लिए नियंत्रित करता हूं, तो x और y के बीच संबंध x और y के बीच सहसंबंध पर बढ़ जाता …

14 correlation 

मेरे पास दो समय श्रृंखला एस है, और टी। उनकी आवृत्ति और समान लंबाई है। मैं गणना करना चाहता हूं (आर का उपयोग करके), इस जोड़ी (यानी एस और टी) के बीच सहसंबंध, और सहसंबंध के महत्व की गणना करने में भी सक्षम है), इसलिए मैं यह निर्धारित कर सकता …

14 r  time-series  correlation 

प्रसंग : मैं इसलिए मैं उपयोग कर रहा हूँ एक scatterplot कि पैरामीट्रिक प्रकट नहीं होता है में एक रेखा खींच करना चाहते हैं, geom_smooth()में ggplotमें R। यह स्वचालित रूप से रिटर्न करता है geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

मैं दूरी सहसंबंध के लिए विकिपीडिया पृष्ठ को घूर रहा हूं, जहां यह लगता है कि इसकी गणना कैसे की जा सकती है। जबकि मैं गणना कर सकता था कि मैं क्या दूरी सहसंबंध उपायों को प्राप्त करने के लिए संघर्ष करता हूं और गणना क्यों दिखती है। क्या दूरी …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

जब मुझे दो पूर्वसूचक नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध होते हैं तो मुझे तीसरे चर के साथ राशि के सहसंबंध के लिए कुछ परिणाम मिल रहे हैं। इन खराब परिणामों के कारण क्या है? उदाहरण 1: दो चर और तीसरे चर के योग के बीच सहसंबंध गिल्डफोर्ड के 1965 पाठ के …

13 correlation  multiple-regression 

मेरी राय में सहसंबंधित इनपुट डेटा को तंत्रिका नेटवर्क में ओवरफिटिंग की ओर ले जाना चाहिए क्योंकि नेटवर्क डेटा में सहसंबंध जैसे शोर सीखता है। क्या ये सही है?

13 correlation  neural-networks  overfitting 

मैं महत्व के लिए एक नमूना सहसंबंध का परीक्षण करना चाहता हूं , जो कि p- मानों का उपयोग कर रहा हैआरrr एच0: ρ = 0 ,एच1: Ρ ≠ 0।H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. मैं समझ गया हूं कि मैं इसके द्वारा गणना करने के लिए …

13 correlation  sample-size  fisher-transform 

मेरे पास १००० अवलोकनों और ५० चरों का एक मैट्रिक्स है जो प्रत्येक ५-बिंदु पैमाने पर मापा जाता है। ये चर समूह में व्यवस्थित हैं, लेकिन प्रत्येक समूह में समान संख्या में चर नहीं हैं। मैं दो प्रकार के सहसंबंधों की गणना करना चाहता हूं: चर के समूहों के बीच …

13 correlation  psychometrics  scales 

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। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

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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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पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के लिए मैं अक्सर दो रैंडम चर और : \ newcommand {\ Cor} {\ _ mathrm {Cor}} \ start "align " के बीच की दूरी को मापने के लिए निम्नलिखित दो "मैट्रिक्स" (वे बिल्कुल नहीं बोल रहा हूं) देखता हूं। d_1 (X, Y) & = 1- | \ …

13 correlation  clustering  distance  metric 

शीर्षक के रूप में, विचार एक निरंतर चर और एक श्रेणीगत चर के बीच "सहसंबंध" (परिभाषित के रूप में "मुझे पता है कि जब मैं बी के बारे में कितना जानता हूं") के रूप में अनुमान लगाने के लिए, यहां और एमआई के बाद आपसी जानकारी का उपयोग करना है। …

13 correlation  information-theory  mutual-information 

क्या Phi और मैथ्यू सहसंबंध गुणांक समान अवधारणा हैं? वे कैसे संबंधित या दो बाइनरी चर के लिए पियर्सन सहसंबंध गुणांक के बराबर हैं? मुझे लगता है कि बाइनरी मान 0 और 1 हैं। दो बर्नौली यादृच्छिक चर और बीच पियर्सन का संबंध है:यएक्सएक्सxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - …

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