mathematical-statistics पर टैग किए गए जवाब

मैं पढ़ रहा था: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition लेकिन मुझे ठीक से समझ में नहीं आ रहा है कि फार्मूला का निर्माण इस तरह से क्यों किया गया। मैं क्या समझता हूँ: iDF को कुछ स्तरों पर मापना चाहिए कि प्रत्येक दस्तावेज़ में S शब्द कितनी बार दिखाई देता है, मूल्य में कमी …

10 machine-learning  clustering  mathematical-statistics  text-mining  natural-language 

यह सवाल अमारी द्वारा घुमावदार एक्सपोनेंशियल फैमिली-कर्व्ड और सूचना हानि के पेपर डिफरेंशियल ज्यामिति से संबंधित है । पाठ इस प्रकार है। चलो Sn={pθ}Sn={pθ}S^n=\{p_{\theta}\} एक होना nnn एक समन्वय प्रणाली के साथ संभाव्यता वितरण की आयामी कई गुना θ=(θ1,…,θn)θ=(θ1,…,θn)\theta=(\theta_1,\dots,\theta_n) , जहां pθ(x)>0pθ(x)>0p_{\theta}(x)>0 माना जाता है ... हम हर बिंदु संबंध …

10 mathematical-statistics  statistical-learning  geometry  information-geometry 

एक-नमूना टी-परीक्षण मान लें, जहां अशक्त परिकल्पना । आँकड़ा तब नमूना मानक विचलन s का उपयोग कर रहा है । एस का आकलन करने में , एक अवलोकन की तुलना नमूना माध्य \ _ {x} के नमूने से करता है : t = ¯ x - μ 0μ=μ0μ=μ0\mu=\mu_0 रोंरों¯एक्सt=x¯¯¯−μ0s/n√t=x¯−μ0s/nt=\frac{\overline{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}ssssssx¯¯¯x¯\overline{x} s …

10 mathematical-statistics  variance  t-test 

दोनों रसद समारोह और मानक विचलन आम तौर पर चिह्नित हैं σσ\sigma । मैं इस्तेमाल करेंगे σ( x ) = 1 / ( 1 + ऍक्स्प( - x ) )σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x)) और रोंss मानक विचलन के लिए। मैं एक यादृच्छिक इनपुट जिसका मतलब के साथ एक रसद न्यूरॉन है …

10 distributions  normal-distribution  neural-networks  mathematical-statistics  expected-value 

कृपया देखें संपादित करें। जब आपके पास भारी पूंछ के साथ डेटा होता है, तो छात्र-टी त्रुटियों के साथ एक प्रतिगमन करना एक सहज ज्ञान युक्त चीज़ की तरह लगता है। इस संभावना की खोज करते हुए, मैं इस पत्र में भाग गया: ब्रेश, टीएस, रॉबर्टसन, जेसी, और वेल्श, एएच …

10 regression  mathematical-statistics  modeling  robust 

अपने शोध में मैंने निम्नलिखित सामान्य समस्या में भाग लिया है: मेरे पास दो वितरण और एक ही डोमेन पर हैं, और उन वितरणों से नमूनों की एक बड़ी (लेकिन परिमित) संख्या है। नमूने स्वतंत्र रूप से और जानबूझकर इन दो वितरणों में से एक से वितरित किए जाते हैं …

10 hypothesis-testing  mathematical-statistics  kullback-leibler  information-theory  bounds 

मैंने उत्तरजीविता विश्लेषण और जीवन डेटा विश्लेषण के बारे में सुना है, लेकिन बड़ी तस्वीर नहीं मिलती है। मैं सोच रहा था कि वे किन विषयों को कवर कर रहे हैं? क्या यह शुद्ध आँकड़े हैं, या कुछ विशिष्ट क्षेत्र के आंकड़ों का सिर्फ आवेदन है? क्या जीवन की तारीख …

10 survival  mathematical-statistics 

एक नियमित अभ्यास के रूप में, मैं इसके वितरण को खोजने की कोशिश कर रहा हूं X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2} कहाँ पे XXX तथा YYY स्वतंत्र हैं U(0,1)U(0,1) U(0,1) यादृच्छिक चर। का संयुक्त घनत्व (X,Y)(X,Y)(X,Y) है fX,Y(x,y)=10<x,y<1fX,Y(x,y)=10<x,y<1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right), जैसा क्योंकिθक्योंकि⁡θ\cos\theta पर घट रहा है θ ∈ [ 0 ,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]; तथाzपापθ < १⟹θ <पाप- …

10 self-study  distributions  mathematical-statistics  uniform 

मुझे पिटमैन-कोपमैन-डार्मोइस प्रमेय का प्रमाण कहां मिल सकता है? मैं काफी समय से गुगली कर रहा हूं। अजीब बात है, कई नोट इस प्रमेय का उल्लेख करते हैं लेकिन उनमें से कोई भी प्रमाण प्रस्तुत नहीं करता है।

10 mathematical-statistics  references  inference  sufficient-statistics 

आवश्यक पैकेज लोड करें। library(ggplot2) library(MASS) गामा वितरण के लिए फिट 10,000 संख्या उत्पन्न करें। x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] संभावना घनत्व फ़ंक्शन ड्रा करें, माना जाता है कि हम नहीं जानते हैं कि कौन सा वितरण x फिट है। t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- …

10 r  mathematical-statistics  goodness-of-fit  gamma-distribution  ggplot2 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

मैं एक समय श्रृंखला विश्लेषण पुस्तक पढ़ रहा हूं और नमूना ऑटोकॉवरियन के लिए सूत्र पुस्तक में परिभाषित किया गया है: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) साथ में γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\; के लिये h=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1। x¯x¯\bar{x} मतलब है। क्या कोई सहज रूप से समझा सकता है कि हम योग …

10 time-series  probability  mathematical-statistics 

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 

पिछले महीने एसई पर मैंने जिन सवालों को पोस्ट किया है उनमें से कई इस विशेष समस्या को हल करने में मेरी मदद करने के लक्ष्य में हैं। सभी सवालों का जवाब दिया गया है, लेकिन मैं अभी भी एक समाधान के साथ नहीं आ सकता। इसलिए, मुझे लगा कि …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

दो अत्यधिक सहसंबद्ध यादृच्छिक चर और को देखते हुए , मैं इस संभावना को बांधना चाहूंगा कि अंतरकुछ राशि से अधिक: एक्सएक्सXYYY| एक्स- वाई||एक्स-Y| |X - Y| पी( - एक्स- वाई| &gt;के) &lt; δपी(|एक्स-Y|&gt;क)&lt;δ P( |X - Y| > K) < \delta सादगी के लिए मान लें कि: सहसंबंध गुणांक …

9 correlation  mathematical-statistics  bounds