non-independent पर टैग किए गए जवाब

सांख्यिकीय सीखने में, परोक्ष या स्पष्ट रूप से, एक हमेशा मानता है कि प्रशिक्षण सेट D={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} से बना है NNN इनपुट / प्रतिक्रिया tuples (Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) कि कर रहे हैं स्वतंत्र रूप से एक ही संयुक्त वितरण से तैयार P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) साथ p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) p({\bf{X}},y) = p( …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

प्लॉट 1 के लिए, मैं एक्स और वाई के बीच के संबंध को एक साधारण सहसंबंध का परीक्षण कर सकता हूं। प्लॉट 2 के लिए, जहां संबंध अशुभ है फिर भी एक्स और वाई के बीच एक स्पष्ट संबंध है, मैं एसोसिएशन का परीक्षण कैसे कर सकता हूं और इसकी …

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

बेनजामिनी और होचबर्ग ने झूठी खोज दर (एफडीआर) को नियंत्रित करने के लिए पहला (और अभी भी सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाता है, मुझे लगता है) विधि विकसित की है। मैं पी मानों के एक समूह के साथ शुरू करना चाहता हूं, प्रत्येक एक अलग तुलना के लिए, …

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

मेरे आँकड़े प्रोफेसर का दावा है कि शब्द "सहसंबंध" सख्ती से वैरिएबल के बीच रैखिक संबंधों पर लागू होता है, जबकि "एसोसिएशन" शब्द मोटे तौर पर किसी भी प्रकार के संबंधों पर लागू होता है। दूसरे शब्दों में, वह दावा करता है कि "गैर-रेखीय सहसंबंध" एक ऑक्सीमोरोन है। विकिपीडिया लेख …

27 correlation  terminology  non-independent 

हम आमतौर पर पीसीए को डेटा के लिए एक आयामी कमी तकनीक के रूप में उपयोग करते हैं जहां मामलों को आईआईडी माना जाता है प्रश्न: पीसीए को आश्रित, गैर-आईआईडी डेटा के लिए आवेदन करने में क्या विशिष्ट बारीकियां हैं? पीसीए के अच्छे / उपयोगी गुण जो आईआईडी डेटा के …

23 time-series  pca  non-independent  iid 

दोनों में परिवार के लिहाज से त्रुटि दर (FWER) और झूठे खोज दर (एफडीआर) साहित्य, FWER या एफडीआर को नियंत्रित करने का विशेष तरीकों निर्भर या स्वतंत्र परीक्षण करने के लिए उपयुक्त होने के लिए कहा जाता है। उदाहरण के लिए, 1979 के पेपर में "ए सिंपल सीक्वेंशली रिजेक्टिव मल्टीपल …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

यह समझाने में कि असंबद्ध स्वतंत्र क्यों नहीं होता है, ऐसे कई उदाहरण हैं जिनमें यादृच्छिक चर का एक गुच्छा शामिल है, लेकिन वे सभी इतने सार प्रतीत होते हैं: 1 2 3 4 । यह उत्तर समझ में आता है। मेरी व्याख्या: एक यादृच्छिक चर और इसका वर्ग असंबद्ध …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

कहो कि हम रुचि रखते हैं कि उन छात्रों द्वारा अध्ययन किए जाने वाले घंटों की संख्या से छात्र परीक्षा ग्रेड कैसे प्रभावित होते हैं। इस संबंध का पता लगाने के लिए, हम निम्नलिखित लीनियर रिग्रेशन को चला सकते हैं: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

मान लीजिए कि मेरे पास कुछ प्रतिक्रिया चर जिसे j th sibling से i th परिवार में मापा गया था । इसके अलावा, प्रत्येक विषय से कुछ व्यवहार डेटा x i j को एक ही समय में एकत्र किया गया था। मैं निम्नलिखित रैखिक मिश्रित-प्रभाव मॉडल के साथ स्थिति का …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

समय श्रृंखला विश्लेषण के दायरे में लंबे समय तक विचरण को कैसे परिभाषित किया जाता है? मैं समझता हूं कि इसका उपयोग उस मामले में किया जाता है जब डेटा में सहसंबंध संरचना होती है। इसलिए हमारी स्टोकेस्टिक प्रक्रिया X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots यादृच्छिक चर के बीच का परिवार नहीं होगी …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

मुझे पता है, मैं कनविक्शन का उपयोग नहीं कर सकता। मेरे पास दो यादृच्छिक चर A और B हैं और वे निर्भर हैं। मुझे A + B के वितरण समारोह की आवश्यकता है

13 random-variable  non-independent 

मुझे पता है कि स्वतंत्र चर के योग का मतलब प्रत्येक स्वतंत्र चर के साधनों का योग है। क्या यह निर्भर चर पर भी लागू होता है?

13 mean  non-independent 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

कृपया बताएं कि क्या अंतर है अगर दो चर रैखिक रूप से निर्भर या रैखिक रूप से सहसंबद्ध हैं । मैंने विकिपीडिया लेख को देखा लेकिन एक उचित उदाहरण नहीं मिला। कृपया इसे उदाहरण सहित समझायें।

12 correlation  non-independent 

मिलर और चैपमैन (2001) का तर्क है कि गैर-स्वतंत्र सहसंयोजकों के लिए नियंत्रण करना बिल्कुल अनुचित है जो एक पर्यवेक्षणीय (गैर-यादृच्छिक) अध्ययन में स्वतंत्र और निर्भर चर दोनों से संबंधित हैं - भले ही यह सामाजिक विज्ञानों में नियमित रूप से किया गया हो। ऐसा करना कितना समस्याग्रस्त है? इस …

11 non-independent