covariance पर टैग किए गए जवाब

मैं किताब, मशीन लर्निंग फॉर हैकर्स में दिए गए एक उदाहरण को पढ़ रहा हूं । मैं पहले उदाहरण पर विस्तार से बताऊंगा और फिर अपने प्रश्न के बारे में बात करूंगा। उदाहरण : 25 शेयर की कीमतों के 10 वर्षों के लिए एक डेटासेट लेता है। 25 शेयर की …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

सहसंयोजक चयन का अध्ययन करते समय, मैं एक बार निम्नलिखित उदाहरण पढ़ता हूं। निम्नलिखित मॉडल के संबंध में: इसके सहसंयोजक मैट्रिक्स और व्युत्क्रम सहसंयोजक मैट्रिक्स निम्नानुसार दिए गए हैं, मुझे समझ नहीं आ रहा है कि और y की स्वतंत्रता का निर्णय यहाँ उलटा सहसंयोजक द्वारा क्यों किया जाता है?xxxyyy …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

मान लीजिए कि मैं iid का निरीक्षण करता हूं, और का परीक्षण करना चाहता हूं vech for for अनुरूप मैट्रिक्स और वेक्टर । क्या इस समस्या पर काम जाना जाता है?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa स्पष्ट (मुझे) प्रयास एक संभावना अनुपात परीक्षण के माध्यम से होगा, …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

मेरा एक बुनियादी सवाल है। कहें कि मेरे पास दो यादृच्छिक चर हैं, और । मैं मानक विचलन को घटाकर और मानक विचलन द्वारा विभाजित कर सकता हूं, अर्थात, ।एक्सएक्सXYYYएक्सs t a n da r dमैं zई घ=( एक्स)- ई( एक्स)) )( S)डी ( एक्स)) )एक्सरोंटीएnघएआरघमैंzइघ=(एक्स-इ(एक्स))(एसडी(एक्स))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))} …

10 correlation  covariance  standardization 

क्या यह सच है कि एसिम्प्टोटिक कोवरियन मैट्रिक्स पैरामीटर अनुमानों के कोवरियन मैट्रिक्स के बराबर है? यदि नहीं, तो यह क्या है? और उस मामले में सहसंयोजक मैट्रिक्स और एसिम्प्टोटिक सहसंयोजक मैट्रिक्स के बीच क्या अंतर है? अग्रिम में धन्यवाद!

10 covariance  asymptotics 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

मेरे पास एक मैट्रिक्स है, जहां जीन की संख्या है और रोगियों की संख्या है। जिस किसी ने भी इस तरह के डेटा के साथ काम किया है, वह जानता है कि हमेशा से बड़ा होता है । सुविधा चयन का उपयोग करके मैंने को एक अधिक उचित संख्या में …

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पृष्ठभूमि मेरे पास एक क्षेत्र अध्ययन से डेटा है जिसमें चार उपचार स्तर हैं और प्रत्येक दो ब्लॉकों में छह प्रतिकृति हैं। (4x6x2 = 48 अवलोकन) ब्लॉक लगभग 1 मील अलग हैं, और ब्लॉकों के भीतर 42, 2 मीटर x 4 मीटर भूखंड और 1 मीटर चौड़ा पैदल मार्ग का …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

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सहसंयोजक कैसे काम करता है, इसके बारे में मेरी समझ यह है कि सहसंबंधित डेटा कुछ हद तक उच्च सहसंयोजक होना चाहिए। मैं एक ऐसी स्थिति में आया हूं, जहां मेरा डेटा सहसंबद्ध दिखता है (जैसा कि स्कैटर प्लॉट में दिखाया गया है) लेकिन कोवरियन निकट-शून्य है। यदि वे सहसंबद्ध …

8 python  descriptive-statistics  covariance