curve-fitting पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मेरे पास डेटा का एक सेट है जो किसी विशेष तरीके से ऑर्डर नहीं किया गया है लेकिन जब स्पष्ट रूप से प्लॉट किया गया है तो दो अलग-अलग रुझान हैं। दो श्रृंखलाओं के बीच स्पष्ट अंतर के कारण एक सरल रेखीय प्रतिगमन वास्तव में यहां पर्याप्त नहीं होगा। क्या …

34 time-series  python  curve-fitting 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

सबसे पहले, मैं एक सांख्यिकीविद् नहीं हूँ। हालांकि, मैं अपने पीएचडी के लिए सांख्यिकीय नेटवर्क विश्लेषण कर रहा हूं। नेटवर्क विश्लेषण के हिस्से के रूप में, मैंने नेटवर्क डिग्रियों का एक पूरक कार्यान्वयन वितरण समारोह (CCDF) दिया। मैंने पाया कि पारंपरिक नेटवर्क वितरण (जैसे डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू) के विपरीत, वितरण को सबसे …

22 curve-fitting  networks  lognormal  power-law 

संपादित करें: जैसा कि इस सवाल को फुलाया गया है, एक सारांश: एक ही मिश्रित आंकड़ों (मतलब, मध्य, midrange और उनके संबंधित फैलाव, और प्रतिगमन) के साथ अलग-अलग सार्थक और व्याख्यात्मक डेटासेट खोजना। Anscombe चौकड़ी ( उच्च आयामी डेटा को देखने का उद्देश्य देखें ? ) चार - डेटासेट का …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

निम्नलिखित अंश श्वार्ज की हेज फंड मार्केट विज्ड्र्स (मई 2012) से है, जो लगातार सफल हेज फंड मैनेजर जाफरे वुड्रिफ के साथ एक साक्षात्कार है: प्रश्न के लिए: "डेटा माइनिंग में लोगों द्वारा किए गए कुछ सबसे खराब त्रुटियां क्या हैं?": बहुत सारे लोग सोचते हैं कि वे ठीक हैं …

21 data-mining  curve-fitting  out-of-sample 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

यह Google के लिए कुछ अन्य चीजों जितना आसान नहीं है, स्पष्ट होने के लिए, मैं श्रेणीबद्ध चर की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन का उपयोग करने के अर्थ में लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बारे में बात नहीं कर रहा हूं। मैं दिए गए डेटा पॉइंट्स को लॉजिस्टिक ग्रोथ कर्व फिट …

19 r  nonlinear-regression  curve-fitting  logistic-curve 

प्रसंग: गणित स्टैक एक्सचेंज (क्या मैं एक कार्यक्रम बना सकता हूं) पर एक सवाल से , किसी के पास अंक का एक सेट है , और इसके लिए एक वक्र फिट करना चाहता है, रैखिक, घातीय या लघुगणक। सामान्य विधि यह है कि इनमें से एक (जो मॉडल को निर्दिष्ट …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

क्या कोई मुझे प्रतिगमन विश्लेषण और वक्र फिटिंग (रैखिक और गैर-रेखीय) के बीच वास्तविक अंतर (उदाहरण) समझा सकता है, यदि संभव हो तो एक उदाहरण के साथ? ऐसा लगता है कि दोनों दो चर (स्वतंत्र बनाम निर्भर) के बीच संबंध खोजने की कोशिश करते हैं और फिर प्रस्तावित मॉडल से …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

मान लीजिए कि मेरे पास कुछ डेटा है, और फिर मैं मॉडल (एक गैर-रेखीय प्रतिगमन) के साथ डेटा फिट करता हूं। फिर मैं आर-स्क्वेर्ड ( आर2आर2R^2 ) की गणना करता हूं । जब आर-स्क्वेर नकारात्मक है, तो इसका क्या मतलब है? क्या इसका मतलब है कि मेरा मॉडल खराब है? …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

मैं एक आंकड़ा बनाने की कोशिश कर रहा हूं जो वायरल प्रतियां और जीनोम कवरेज (जीसीसी) के बीच के संबंध को दर्शाता है। यह मेरा डेटा जैसा दिखता है: सबसे पहले, मैंने सिर्फ एक रेखीय प्रतिगमन की साजिश रची, लेकिन मेरे पर्यवेक्षकों ने मुझे बताया कि वह गलत था, और …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

मैं आँकड़ों के मामले में बहुत महान नहीं हूँ, इसलिए अगर यह एक सरलीकृत प्रश्न है तो माफी माँगता हूँ। मैं कुछ आंकड़ों के रूप में एक नकारात्मक घातीय एक वक्र ढाले रहा हूँ, और कभी कभी मेरे डेटा सबसे अच्छा फिट , और कभी कभी फिट के करीब है …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

क्या किसी भी दिए गए डेटासेट के अलग-अलग वर्गों को सर्वश्रेष्ठ फिट के अलग-अलग घटता में अलग-अलग दस्तावेज हैं? उदाहरण के लिए, डेटा के इस चार्ट को देखने वाले अधिकांश मनुष्य इसे आसानी से 3 भागों में विभाजित करेंगे: एक साइनसोइडल सेगमेंट, एक रैखिक खंड और व्युत्क्रम घातीय खंड। वास्तव …

14 fitting  curve-fitting  segmentation 

मैं एक मौजूदा भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म को पुन: पेश करने की कोशिश कर रहा हूं, जो एक सेवानिवृत्त शोधकर्ता द्वारा दिया गया है। पहला कदम एक वीबुल वितरण के लिए कुछ अवलोकन किए गए डेटा को फिट करना है, एक आकार और पैमाने प्राप्त करना है जो भविष्य के मूल्यों की …

14 distributions  curve-fitting