distributions पर टैग किए गए जवाब

मुझे आश्चर्य होता है कि क्या एक बायोमॉडल वितरण के महत्व को "परीक्षण" करने के लिए कोई सांख्यिकीय परीक्षण है। मेरा मतलब है, मेरा डेटा बिमोडल वितरण से कितना मिलता है या नहीं? यदि हां, तो क्या आर कार्यक्रम में कोई परीक्षण है?

30 r  hypothesis-testing  distributions  bimodal 

Tl; डॉ। संस्करण आप एक प्रारंभिक स्नातक स्तर पर नमूना वितरण (उदाहरण के लिए, नमूना उदाहरण के लिए) को पढ़ाने के लिए कौन सी सफल रणनीति अपनाते हैं? पृष्ठ - भूमि सितंबर में मैं डेविड मूर द्वारा द बेसिक प्रैक्टिस ऑफ़ स्टैटिस्टिक्स का उपयोग करते हुए द्वितीय वर्ष के सामाजिक …

30 distributions  sampling  teaching 

सामान्यता के शापिरो-विलक परीक्षण और सामान्यता के कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण के बीच अंतर क्या है? इन दोनों विधियों के परिणाम अलग-अलग कब होंगे?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

जब कोई मानक त्रुटि प्राप्त करने के लिए एक पैरामीटर बूटस्ट्रैप करता है तो हमें पैरामीटर का वितरण मिलता है। हम उस वितरण के माध्यम का उपयोग क्यों नहीं करते हैं जिसके परिणामस्वरूप या हम जिस पैरामीटर को पाने की कोशिश कर रहे हैं, उसके लिए अनुमान लगाते हैं? क्या …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

मुझे लगता है कि यह एक आकर्षक विषय है और मैं इसे पूरी तरह से नहीं समझता हूं। भौतिकी का कौन सा नियम ऐसा बनाता है कि इतने सारे प्राकृतिक घटनाओं का सामान्य वितरण होता है? यह अधिक सहज प्रतीत होगा कि उनका समान वितरण होगा। यह समझना मेरे लिए …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

चित्रमय मॉडल के परिचय उन्हें "... ग्राफ सिद्धांत और संभाव्यता सिद्धांत के बीच एक विवाह" के रूप में वर्णित करते हैं। मुझे संभाव्यता सिद्धांत का हिस्सा मिलता है, लेकिन मुझे यह समझने में परेशानी होती है कि वास्तव में ग्राफ़ सिद्धांत कहाँ फिट बैठता है। ग्राफ़ सिद्धांत से कौन सी …

29 graphical-model  graph-theory  distributions 

मैंने एक वेक्टर तैयार किया है जिसमें एक पॉइसन वितरण है, जो निम्नानुसार है: x = rpois(1000,10) यदि मैं एक हिस्टोग्राम का उपयोग करता हूं hist(x), तो वितरण एक परिचित घंटी के आकार के सामान्य वितरण जैसा दिखता है। हालांकि, कोलमोगोरोव-स्मरनॉफ परीक्षण का उपयोग करके ks.test(x, 'pnorm',10,3)कहा गया है कि …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

मैं आंकड़ों के लिए बहुत नया हूं और मुझे आपकी मदद की जरूरत है। मेरे पास एक छोटा सा नमूना है, इस प्रकार है: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 मैंने R का उपयोग करके शापिरो-विल्क परीक्षण चलाया: shapiro.test(precisionH4U$H4U) और मुझे निम्नलिखित परिणाम मिला: W = …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

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 । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मैं एक प्रयोग के लिए एक वितरण की गैर-एकरूपता को मापने के लिए एक मीट्रिक के साथ आने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास एक यादृच्छिक चर है जिसे ज्यादातर मामलों में समान रूप से वितरित किया जाना चाहिए, और मैं उन डेटा सेटों के उदाहरणों की पहचान करना …

28 distributions  variance  random-variable  uniform 

जैसा कि हम सभी जानते हैं, यदि आप एक सिक्के को फ्लिप करते हैं जिसके सिर के बराबर लैंडिंग की संभावना है क्योंकि यह पूंछ करता है, तो यदि आप कई बार सिक्का फ्लिप करते हैं, तो आधा समय आपको सिर मिलेगा और आधे समय में आपको पूंछ मिल जाएगी। …

28 probability  distributions  sampling 

पर विचार करें स्वतंत्र नमूने एक यादृच्छिक चर से प्राप्त कि एक छोटा कर दिया वितरण का पालन करने माना जाता है (उदाहरण के लिए एक छोटा कर दिया सामान्य वितरण न्यूनतम जाना जाता है (परिमित) और अधिकतम मानों के) और लेकिन अज्ञात मापदंडों के और । यदि एक गैर-काटे …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

मैं दो स्वतंत्र सामान्य वितरण और साथ काम कर रहा हूं , जिसका अर्थ है और और variances और ।XXXYYYμxμx\mu_xμyμy\mu_yσ2xσx2\sigma^2_xσ2yσy2\sigma^2_y मुझे उनके अनुपात के वितरण में दिलचस्पी है । न तो और का शून्य का मतलब है, इसलिए को कॉची के रूप में वितरित नहीं किया गया है।Z=X/YZ=X/YZ=X/YXXXYYYZZZ मुझे का …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

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