outliers पर टैग किए गए जवाब

जैसा कि शीर्षक से पता चलता है, क्या किसी को एक अच्छी तारीख का पता है, जो सामान्य रूप से और विशेष रूप से बाह्य पहचान तकनीकों में डेटा प्रीप्रोसेसिंग को कवर करता है? पुस्तक को केवल उस पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन …

11 dataset  data-mining  references  outliers 

मैं समय श्रृंखला डेटा में उन्हें ढूंढने / उनका पता लगाने के लिए आउटलेर्स को सही करने का एक तरीका खोजने की कोशिश कर रहा हूं। R में nnetar जैसे कुछ तरीके, बड़े / बड़े आउटलेर्स के साथ टाइम सीरीज़ के लिए कुछ त्रुटियां देते हैं। मैं पहले से ही …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

संदर्भ: मैं एक ऐसी प्रणाली विकसित कर रहा हूं, जो कि टाइप करने योग्य डेटा को छानने के लिए नैदानिक ​​डेटा का विश्लेषण करती है जो कि टाइपोस हो सकती है। मैंने अब तक क्या किया: पठनीयता की मात्रा निर्धारित करने के लिए, मेरा अब तक का प्रयास डेटा को …

10 machine-learning  multivariate-analysis  feature-selection  algorithms  outliers 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

यह प्रश्न एक समान और एक गैर-समान हिस्टोग्राम के बीच मूल अंतर का वर्णन करता है। और यह प्रश्न एक समान हिस्टोग्राम के डिब्बे की संख्या को चुनने के लिए अंगूठे के नियम पर चर्चा करता है जो कि (कुछ अर्थों में) उस डिग्री को हिस्टोग्राम के वितरण का प्रतिनिधित्व …

10 nonparametric  outliers  histogram  rule-of-thumb 

मैं उच्च-थ्रूपुट इमेजिंग पाइपलाइन के एक भाग के रूप में दोषपूर्ण छवियों और / या दोषपूर्ण विभाजन का पता लगाने के लिए स्वचालित रूप से खंडित माइक्रोस्कोपी छवियों को संसाधित करना चाहता हूं। मापदंडों की एक मेजबान है जो प्रत्येक कच्ची छवि और विभाजन के लिए गणना की जा सकती …

10 outliers  online 

मैं एलओएफ माप में शब्द की अशुद्धि पर ठोकर खाई है (स्थानीय बाह्य कारक) , मैं आउटलेर के शब्द (अच्छी तरह से मूल रूप से झूठ - इंस्टेंस जो बाकी उदाहरणों के रूप में व्यवहार नहीं करता है) से परिचित हूं। विसंगति का पता लगाने के संदर्भ में 'इनलर्स' का …

10 residuals  outliers  anomaly-detection 

मुझे 1993 से 2015 तक मासिक डेटा मिला है और मैं इन आंकड़ों पर पूर्वानुमान लगाना चाहूंगा। मैंने आउटलेर्स का पता लगाने के लिए tsoutliers पैकेज का उपयोग किया, लेकिन मुझे नहीं पता कि मैं अपने डेटा के सेट के साथ पूर्वानुमान कैसे जारी रखूं। यह मेरा कोड है: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

मेरे पास कुछ पूर्वानुमानित मॉडल हैं, जिनका प्रदर्शन मैं बैक-टेस्ट करना चाहता हूं (अर्थात, मेरे डेटासेट को "रिवाइंड" करके इसे पिछले बिंदु तक ले जाऊंगा और फिर देखूंगा कि मॉडल ने कैसा प्रदर्शन किया है)। समस्या यह है कि मेरे कुछ मॉडल एक इंटरैक्टिव प्रक्रिया के माध्यम से बनाए गए …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

मेरे पास तीन-आयामी डेटा का एक सेट है, और मैं सबसे अनोखे या अजीब मूल्यों की पहचान करने के लिए स्थानीय बाहरी कारक विश्लेषण का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। LOF विश्लेषण में उपयोग करने के लिए कोई k- मूल्य कैसे तय करता है? मैं समझता हूं कि …

9 data-mining  outliers 

मेरे पास एक आपातकालीन सेवा के लिए किए गए सभी कॉल और एम्बुलेंस विभाग के प्रतिक्रिया समय के साथ एक डेटा सेट है। उन्होंने स्वीकार किया कि प्रतिक्रिया समय के साथ कुछ गलतियां हैं क्योंकि ऐसे मामले हैं जहां उन्होंने रिकॉर्डिंग शुरू नहीं की है (इसलिए मान 0 है) या …

9 mean  outliers  median  trimmed-mean 

मेरा लक्ष्य घुसपैठ का पता लगाने के उद्देश्य से क्लस्टरिंग / विसंगति का पता लगाने के लिए नेटवर्क लॉग्स (जैसे, अपाचे, syslog, सक्रिय निर्देशिका सुरक्षा ऑडिट और इतने पर) का विश्लेषण करना है। लॉग से मेरे पास बहुत सारे पाठ फ़ील्ड हैं जैसे कि आईपी पता, उपयोगकर्ता नाम, होस्टनाम, गंतव्य …

9 feature-selection  outliers  unsupervised-learning  feature-construction 

मेरे डेटा में कुछ आउटलेयर हैं और मैं यह देखना चाहता हूं कि क्या यह परिणाम बदलता है। आपकी राय में, किसी को खुद को प्रतिबंधित करने की अधिकतम संख्या क्या है? धन्यवाद!

9 outliers 

मैं बाहरी लोगों की पहचान करने के लिए कुक की दूरी पर पढ़ रहा हूं, जिनके मेरे प्रतिगमन पर उच्च प्रभाव है। कुक के मूल अध्ययन में वे कहते हैं कि प्रभावितों की पहचान करने के लिए 1 की कट-ऑफ दर तुलनीय होनी चाहिए। हालांकि, विभिन्न अन्य अध्ययन उपयोग करते …

9 outliers  cooks-distance 

मैंने auto.arima()आर में फंक्शन का उपयोग करके ARIMA (5,1,2) मॉडल फिट किया है और आदेश को देखते हुए हम कह सकते हैं कि यह पूर्वानुमान करने के लिए सबसे अच्छा मॉडल नहीं है। यदि डेटा श्रृंखला में आउटलेयर मौजूद हैं, तो इस तरह के डेटा के लिए एक मॉडल को …

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima