modeling पर टैग किए गए जवाब

संदर्भ के रूप में: जब एक बहुत बड़े डेटा सेट के साथ काम करते हैं, तो मुझे कभी-कभी पूछा जाता है कि क्या हम एक सिंथेटिक डेटा सेट बना सकते हैं, जहां हम भविष्यवक्ताओं और प्रतिक्रिया चर के बीच संबंध या भविष्यवक्ताओं के बीच संबंधों को "जानते" हैं। इन वर्षों …

26 modeling  reproducible-research  synthetic-data 

रैखिक प्रतिगमन में, प्रत्येक अनुमानित मान को संभावित मानों के सामान्य वितरण से उठाया गया है। निचे देखो। लेकिन प्रत्येक अनुमानित मूल्य को सामान्य वितरण से क्यों माना जाता है? रैखिक प्रतिगमन इस धारणा का उपयोग कैसे करता है? क्या होगा यदि संभव मानों को आम तौर पर वितरित नहीं …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

यह मेरी पहली पोस्ट है, इसलिए कृपया मुझ पर आसान ले लो अगर मैं कुछ मानकों का पालन नहीं कर रहा हूँ! मैंने अपने प्रश्न की खोज की और कुछ भी नहीं आया। मेरा प्रश्न ज्यादातर सामान्य रैखिक मॉडलिंग (GLM) और सामान्यीकृत रैखिक मॉडलिंग (GZLM) के बीच व्यावहारिक अंतरों से …

25 modeling  linear-model 

मैं वर्तमान में एक ऐसी परियोजना पर हूं, जहां मुझे मूल रूप से जरूरत है, जैसे हम सब समझते हैं कि आउटपुट इनपुट से कैसे संबंधित है । यहाँ ख़ासियत यह है कि डेटा मुझे एक बार में एक टुकड़ा दिया जाता है, इसलिए मैं हर बार जब मैं एक …

24 modeling  model-selection 

मुझे इस विषय में कुछ मदद सहयोगियों द्वारा दी गई है, जो मुझे वास्तव में नहीं पता है। उन्होंने एक अध्ययन में कुछ अव्यक्त चर की भूमिका पर परिकल्पना की, और एक रेफरी ने उन्हें SEM में इसे औपचारिक रूप देने के लिए कहा। के रूप में वे क्या जरूरत …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

मैंने कॉलेज में कई सांख्यिकी पाठ्यक्रम लिए, लेकिन मैंने पाया कि मेरी शिक्षा बहुत ही सिद्धांत आधारित थी। मैं सोच रहा था कि क्या आपमें से किसी के पास एप्लाइड स्टैटिस्टिक्स (ग्रेजुएट लेवल पर) में कोई ऐसा टेक्स्ट है जिसकी आप सलाह देते हैं या जिसके साथ अच्छा अनुभव रहा …

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

जब कोई व्यक्ति भू-संदर्भित हवाई डेटा को आकृतिकृत करता है, तो एक सिमोलिनस ऑटोरोग्रेसिव मॉडल पर एक सशर्त ऑटोरेग्रेसिव मॉडल का उपयोग कब करना पसंद करेगा?

23 modeling  spatial 

जब मैं पैमाने के मापदंडों (सामान्य वितरण, टी वितरण आदि) के लिए पूर्व वितरण के रूप में लॉग सामान्य वितरण का उपयोग कर रहा हूं, जब मुझे इस बारे में एक मोटा विचार है कि पैमाने क्या होना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं जानता कि मैं क्या करना चाहता हूं …

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मल्टीपल इंप्यूटेशन (एमआई) का तर्क एक बार नहीं बल्कि कई (आमतौर पर एम = 5) बार गुम मूल्यों को लागू करना है, जिसके परिणामस्वरूप एम पूरा डेटासेट होता है। एम पूरा किए गए डेटासेट का विश्लेषण तब पूर्ण-डेटा विधियों के साथ किया जाता है, जिस पर एम अनुमान और उनकी …

20 modeling  confidence-interval  mixed-model  data-imputation 

जब मैं दो समय अवधि के साथ अंतर मॉडल में अंतर का अनुमान लगाता हूं, तो समान प्रतिगमन मॉडल होगा ए। Yमैं एस टी= α + γरों∗ टीr e a t m e n t + λ dटी+ δ∗ ( टीआर ई एक टी एम ई एन टी * घटी) …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

मैं एक परिसंपत्ति की कीमत का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक VAR मॉडल का निर्माण कर रहा हूं और जानना चाहूंगा कि क्या मेरा तरीका सांख्यिकीय रूप से ध्वनि है, क्या मैंने जो परीक्षण शामिल किए हैं वे प्रासंगिक हैं और यदि मेरे इनपुट चर के आधार पर एक विश्वसनीय …

19 r  forecasting  modeling  var 

मैं एक हाई स्कूल का छात्र हूँ और मैं एक कंप्यूटर प्रोग्रामिंग प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूँ, लेकिन मुझे हाई स्कूल के आँकड़ों से परे आँकड़ों और मॉडलिंग के डेटा का बहुत अनुभव नहीं है इसलिए मैं थोड़े उलझन में हूँ। मूल रूप से, मेरे पास एक यथोचित बड़ी …

19 probability  modeling  data-mining  predictive-models 

ब्लैक स्वान की प्रसिद्धि (या बदनामी) के नसीम तालेब ने इस अवधारणा पर विस्तार से प्रकाश डाला है और जिसे उन्होंने "सांख्यिकी की सीमाओं का एक नक्शा" कहा है । उनका मूल तर्क यह है कि एक प्रकार की निर्णय समस्या है जहाँ किसी भी सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग हानिकारक …

19 distributions  modeling  random-variable 

पियर्सन के सहसंबंध गुणांक का उपयोग करते हुए, मेरे पास कई चर हैं जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं ( 2 मॉडल के जोड़े के लिए और ρ = 0.989 जो मेरे मॉडल में हैं)।ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 कारण चर के कुछ अत्यधिक सहसंबद्ध होते हैं क्योंकि एक चर में इस्तेमाल …

18 regression  correlation  modeling