model पर टैग किए गए जवाब

यह एक होम वर्क का सवाल नहीं है, बल्कि हमारी कंपनी के सामने आने वाली वास्तविक समस्या है। बहुत हाल ही में (2 दिन पहले) हमने एक डीलर को 10000 उत्पाद लेबल के निर्माण का आदेश दिया। डीलर स्वतंत्र व्यक्ति है। उसे बाहर से निर्मित लेबल मिलते हैं और कंपनी …

66 probability  bayesian  model  decision-theory 

मेरे पास एक मॉडल के लिए मेरी गणना में कई covariates हैं, और उनमें से सभी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं। क्या मुझे वो हटा देना चाहिए जो नहीं हैं? यह प्रश्न घटना पर चर्चा करता है, लेकिन मेरे प्रश्न का उत्तर नहीं देता है: ANCOVA में एक कोवरिएट …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

मेरे पास एक प्रयोग से प्राप्त आंकड़े इस प्रकार हैं: दो साइट, प्रत्येक 30 पेड़ों के साथ। 15 का उपचार किया जाता है, प्रत्येक साइट पर 15 का नियंत्रण किया जाता है। प्रत्येक पेड़ से, हम स्टेम के तीन टुकड़े, और जड़ों के तीन टुकड़े का नमूना लेते हैं, इसलिए …

34 r  mixed-model  model  nested-data  lme4-nlme 

सिर्फ एक विचार: पर्सिमोनियस मॉडल हमेशा डिफॉल्ट गो-टू मॉडल चयन में रहा है, लेकिन यह दृष्टिकोण किस हद तक पुराना है? मुझे इस बात की उत्सुकता है कि पारसीमोनी के प्रति हमारी प्रवृत्ति अबकी और स्लाइड नियमों (या अधिक गंभीरता से, गैर-आधुनिक कंप्यूटर) के समय का अवशेष है। आज की …

31 predictive-models  model-selection  model 

में इस एंड्रयू गेल्मैन द्वारा ब्लॉग पोस्ट, वहाँ निम्नलिखित मार्ग है: 50 साल पहले के बायेसियन मॉडल निराशाजनक रूप से सरल लगते हैं (सिवाय, निश्चित रूप से, सरल समस्याओं के लिए), और मुझे उम्मीद है कि आज के बायेसियन मॉडल 50 साल बाद निराशाजनक रूप से सरल लगेंगे। (बस एक …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

विकिपीडिया पर परिभाषित उत्तर (परिभाषाएँ) यकीनन उच्च गणित / आँकड़ों से अपरिचित लोगों के लिए थोड़े गुप्त हैं। गणितीय शब्दों में, एक सांख्यिकीय मॉडल को आमतौर पर एक जोड़ी ( ) के रूप में समझा जाता है , जहां संभावित अवलोकनों का सेट है, अर्थात नमूना स्थान, और संभाव्यता वितरण …

28 distributions  model  terminology 

मान लें कि एक मॉडल के प्रशिक्षण डेटा पर 100% सटीकता है, लेकिन परीक्षण डेटा पर 70% सटीकता है। इस मॉडल के बारे में निम्नलिखित तर्क सही है? यह स्पष्ट है कि यह एक ओवरफेड मॉडल है। ओवरफिटिंग को कम करके परीक्षण की सटीकता को बढ़ाया जा सकता है। लेकिन, …

25 model  accuracy  overfitting 

मैं AW वैन डेर वार्ट, एसिम्प्टोटिक आँकड़े (1998) का अनुसरण कर रहा हूं। वह सांख्यिकीय प्रयोगों की बात करता है, यह दावा करता है कि वे एक सांख्यिकीय मॉडल से अलग हैं, लेकिन वह न तो परिभाषित करता है। मेरा प्रश्न: क्या है (1) एक सांख्यिकीय प्रयोग, (2) एक सांख्यिकीय …

17 mathematical-statistics  inference  experiment-design  descriptive-statistics  model 

प्रतिगमन में अशक्त मॉडल क्या है और अशक्त मॉडल और अशक्त परिकल्पना के बीच क्या संबंध है? मेरी समझ के लिए, क्या इसका मतलब है निरंतर प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने के लिए "प्रतिक्रिया चर का औसत" का उपयोग करना? असतत प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने में "लेबल वितरण" का …

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

अनुमानित बायेसियन अभिकलन वास्तव में किसी भी स्टोकेस्टिक मॉडल को फिट करने के लिए एक बहुत ही अच्छी तकनीक है, जो उन मॉडलों के लिए अभिप्रेत है जहाँ संभावना संभव नहीं है (कहते हैं, यदि आप मापदंडों को ठीक करते हैं तो आप मॉडल से नमूना ले सकते हैं लेकिन …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

मैं R का उपयोग करते हुए एक कॉक्स आनुपातिक खतरों का प्रतिगमन कर रहा हूं coxph, जिसमें कई चर शामिल हैं। मार्टिंगेल अवशिष्ट बहुत अच्छे लगते हैं, और स्कोनफेल्ड अवशिष्ट एलएमओएसटी सभी चर के लिए महान हैं। तीन चर हैं जिनके स्कोनफेल्ड अवशिष्ट फ्लैट नहीं हैं, और चर की प्रकृति …

15 r  model  cox-model  hazard  schoenfeld-residuals 

मैंने अपने कॉलेज में मशीन लर्निंग कोर्स कर लिया है। क्विज़ में से एक में, यह सवाल पूछा गया था। मॉडल 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon मॉडल 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon उपरोक्त मॉडलों में से कौन सा डेटा बेहतर होगा? …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

सांख्यिकीय अनुमान के शास्त्रीय उपचार इस धारणा पर निर्भर करते हैं कि सही ढंग से निर्दिष्ट सांख्यिकीय का उपयोग किया जाता है। यह है कि, वितरण कि मनाया डेटा उत्पन्न सांख्यिकीय मॉडल का हिस्सा है एम : पी * ( Y ) ∈ एम = { पी θ ( वाई …

14 hypothesis-testing  confidence-interval  model  frequentist  misspecification 

मेरे पास मिश्रित मॉडल / लैमर के मेरे उपयोग के बारे में एक प्रश्न है। मूल मॉडल यह है: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) समूह और स्थिति दोनों कारक हैं: समूह के दो स्तर हैं (groupA, groupB) और स्थिति के तीन स्तर हैं (condition1, condition2, condition3)। …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model