mean पर टैग किए गए जवाब

मान लें कि एक स्केलर यादृच्छिक चर पीडीएफ के साथ एक वेक्टर-पैरामीटर घातीय परिवार से संबंधित हैXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) जहाँ θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^T पैरामीटर वेक्टर है और T(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= \left(T_1(x), T_2(x), \cdots,T_s(x) \right)^T संयुक्त …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

मेरे पास 7 दिनों के दौरान व्यक्तियों द्वारा किए गए कार्यों की संख्या से युक्त एक डेटा सेट है। इस प्रश्न के लिए विशिष्ट कार्रवाई प्रासंगिक नहीं होनी चाहिए। यहाँ डेटा सेट के लिए कुछ वर्णनात्मक आँकड़े दिए गए हैं: रेंजमीनझगड़ाटिप्पणियों की संख्या0 - 77218.22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

मैं अत्यधिक तिरछे डेटा पर काम कर रहा हूं, इसलिए मैं केंद्रीय प्रवृत्ति को संक्षेप करने के लिए औसत के बजाय माध्यिका का उपयोग कर रहा हूं। मैं अक्सर रिपोर्टिंग लोगों को देखने जब मैं फैलाव का एक उपाय करना चाहते हैं मतलब मानक विचलन±±\pm या मंझला चतुर्थकों±±\pm केंद्रीय प्रवृत्ति …

11 mean  skewness  median  reporting  mad 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

यादृच्छिक चर को देखते हुए , का माध्य और विचरण क्या है ?Y= ईx p ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)जी = १YG=1YG=\dfrac{1}{Y} मैं उलटा गामा वितरण को देखता हूं, लेकिन माध्य और विचरण केवल और क्रमशः परिभाषित किए जाते हैं ...α > 2α > 1α>1\alpha>1α > 2α>2\alpha>2

11 variance  mean  exponential 

हार्मोनिक का अर्थ शून्य मान कैसे होता है? क्या का हरात्मक माध्य {3, 4, 5, 0} के बाद से होगा ?1 / 0 = ∞1/0=∞1/0=\infty

11 mean  average  harmonic-mean 

दो स्वतंत्र नमूनों का अध्ययन करते समय, हमें बताया जाता है कि हम "दो साधनों के अंतर" को देख रहे हैं। इसका मतलब है कि हम जनसंख्या 1 से मतलब लेते हैं (y¯1y¯1\bar y_1) और जनसंख्या 2 से इसका मतलब घटाएँ (y¯2y¯2\bar y_2)। तो, हमारे "दो साधनों का अंतर" है …

11 paired-comparisons  paired-data  mean 

मॉडलिंग और सिमुलेशन में लगातार सरलीकरण एक यादृच्छिक चर को उसके औसत मूल्य से बदलना है। इस सरलीकरण से गलत निष्कर्ष कब निकलेगा?

10 modeling  mean  random-variable 

आप माध्य, माध्यिका और संख्याओं की सूची की अवधारणा की व्याख्या कैसे करेंगे और वे केवल मूल अंकगणितीय कौशल वाले किसी व्यक्ति के लिए महत्वपूर्ण क्यों हैं? आइए तिरछापन, सीएलटी, केंद्रीय प्रवृत्ति, उनके सांख्यिकीय गुणों आदि का उल्लेख न करें। मैंने किसी को समझाया है कि संख्याओं की सूची को …

10 mean  descriptive-statistics  median  mode 

तो: मैं इस व्युत्पत्ति जो मुझे समझ नहीं आता में आए X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_n आकार μμ\mu और विचरण आबादी से लिए गए आकार n के यादृच्छिक नमूने हैं , फिरσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(\bar{X}) = E(X_1 + X_2 + ... + X_n)/n = …

10 random-variable  expected-value  mean  iid 

मैं शब्दावली के मामूली दुरुपयोग के लिए माफी माँगता हूँ; मुझे उम्मीद है कि यह स्पष्ट हो जाएगा कि मेरा क्या मतलब है। एक यादृच्छिक चर पर विचार करें । माध्य और माध्यिका दोनों को एक इष्टतमता मानदंड द्वारा विशेषता दी जा सकती है: माध्य वह संख्या जो , और …

10 mean  median 

वर्तमान में इस पर अटक गया है, मुझे पता है कि मुझे शायद द्विपद वितरण के औसत विचलन का उपयोग करना चाहिए लेकिन मैं इसका पता नहीं लगा सकता।

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

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 लें कि हमारे पास सच्चे (अज्ञात) माध्य और विचरण साथ वितरण से iid नमूने हैं , और हम का अनुमान लगाना चाहते हैं ।μ ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 हम इस मात्रा का एक निष्पक्ष, हमेशा सकारात्मक अनुमानक कैसे बना सकते हैं? नमूना का वर्ग लेते हुए माध्य पक्षपाती है और मात्रा, …

10 mean  unbiased-estimator 

मान लीजिए कि मेरे पास न्यूनतम, माध्य और अधिकतम कुछ डेटा सेट हैं, कहते हैं, 10, 20 और 25. क्या कोई तरीका है: इन आंकड़ों से वितरण बनाएँ, और जानते हैं कि जनसंख्या का कितना प्रतिशत माध्य से ऊपर या नीचे निहित है संपादित करें: ग्लेन के सुझाव के अनुसार, …

10 distributions  standard-deviation  mean  maximum  minimum