ecology पर टैग किए गए जवाब

पारिस्थितिकी इस बात का अध्ययन है कि जीव अपने पर्यावरण और एक-दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं। पारिस्थितिकी कुछ विशेष सांख्यिकीय तकनीकों (जैसे समन्वय विधियों) का उपयोग करती है। इस टैग का उपयोग उन आंकड़ों के अनुप्रयोगों को इंगित करने के लिए करें जो पारिस्थितिकी के लिए अद्वितीय हैं या जिन्हें पारिस्थितिक संदर्भ की मान्यता की आवश्यकता है।

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मशीन लर्निंग में पदानुक्रमित / नेस्टेड डेटा से कैसे निपटें
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 
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पीसीए / पत्राचार विश्लेषण में "घोड़े की नाल प्रभाव" और / या "आर्च प्रभाव" क्या है?
बहुआयामी डेटा के खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए पारिस्थितिक आंकड़ों में कई तकनीकें हैं। इन्हें 'ऑर्डिनेशन' तकनीक कहा जाता है। कई समान या बारीकी से आँकड़ों में कहीं सामान्य तकनीकों से संबंधित हैं। शायद प्रोटोटाइप का उदाहरण मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) होगा। पारिस्थितिकीविज्ञानी 'ग्रेडिएंट' का पता लगाने के लिए पीसीए …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में सवाल
मैं 10 वर्ष की अवधि (1997-2006) में स्वतंत्र चर के सेट से संघर्ष (निर्भर चर) की उपस्थिति या अनुपस्थिति को मॉडल करने के लिए एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना चाहता हूं, जिसमें प्रत्येक वर्ष 107 अवलोकन होते हैं। मेरे स्वतंत्र हैं: भूमि क्षरण (2 प्रकार की गिरावट के लिए श्रेणीबद्ध); …
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ग्लैमर में यादृच्छिक प्रभाव विचरण की व्याख्या करना
मैं परागण पर एक पेपर को संशोधित कर रहा हूं, जहां डेटा द्विपद रूप से वितरित किए जाते हैं (फल परिपक्व होते हैं या नहीं)। इसलिए मैंने glmerएक यादृच्छिक प्रभाव (व्यक्तिगत संयंत्र) और एक निश्चित प्रभाव (उपचार) के साथ उपयोग किया। एक समीक्षक यह जानना चाहता है कि क्या पौधे …
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लॉजिस्टिक ग्रोथ डेटा के आसपास त्रुटि का वितरण क्या है?
पारिस्थितिकी में, हम अक्सर लॉजिस्टिक विकास समीकरण का उपयोग करते हैं: एनटी=कएन0इआर टीक+एन0इआर टी - 1एनटी=कएन0इआरटीक+एन0इआरटी-1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} या एनटी=कएन0एन0+ ( के-एन0)इ- आर टीएनटी=कएन0एन0+(क-एन0)इ-आरटी N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} जहां ककK ले जाने की क्षमता है (अधिकतम घनत्व पहुंच …
10 r  distributions  pdf  ecology 
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कौन सा गहन शिक्षण मॉडल उन श्रेणियों को वर्गीकृत कर सकता है जो पारस्परिक रूप से अनन्य नहीं हैं
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 …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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पारिस्थितिकी में समन्वय विधियों के लिए व्याख्यात्मक चर और प्रतिक्रियाओं में चर को अलग करने के लिए क्या मानदंड का उपयोग करें?
मेरे पास अलग-अलग चर हैं जो आबादी के भीतर बातचीत करते हैं। मूल रूप से मैं मिलिपेड की एक सूची बना रहा हूं और इलाके के कुछ अन्य मूल्यों को माप रहा हूं, जैसे: प्रजातियों और नमूनों की मात्रा एकत्र की विभिन्न वातावरण जहां जानवर हैं पीएच जैविक सामग्री का …
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सांख्यिकीय पारिस्थितिकी पर किताबें?
मुझे पता है कि यह प्रश्न पहले पूछा गया था: पारिस्थितिक अध्ययन के लिए संदर्भ पुस्तक लेकिन यह वह नहीं है जो मैं खोज रहा हूं। मैं क्या देख रहा हूँ अगर कोई सांख्यिकीय पारिस्थितिकी पर एक अच्छी पुस्तक (या एक विहित संदर्भ) की सिफारिश कर सकता है? मुझे आँकड़ों …
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बिंदु प्रक्रियाओं के लिए क्वाड्रेट्स का निर्माण कैसे करें जो आवृत्ति में बहुत भिन्न होते हैं?
मैं कई बिंदु प्रक्रियाओं (या एक चिह्नित बिंदु प्रक्रिया) पर चतुष्कोण गणना विश्लेषण करना चाहता हूं, फिर कुछ आयामी कमी तकनीकों को लागू करना है। ये चिह्न समान रूप से वितरित नहीं होते हैं, अर्थात, कुछ निशान अक्सर दिखाई दे रहे हैं, और कुछ बहुत दुर्लभ हैं। इस प्रकार, मैं …
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