parametric पर टैग किए गए जवाब

से सांख्यिकी के सिद्धांत मार्क जे Schervish (पेज 12) द्वारा: यद्यपि डेफिनेटी का प्रतिनिधित्व प्रमेय 1.49 पैरामीट्रिक मॉडल को प्रेरित करने के लिए केंद्रीय है, यह वास्तव में उनके कार्यान्वयन में उपयोग नहीं किया जाता है। पैरामीट्रिक मॉडल के लिए प्रमेय केंद्रीय कैसे है?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

यह सवाल मेरे दिमाग में एक महीने से ज्यादा से ज्यादा घूम रहा है। अम्स्टैट न्यूज़ के फरवरी 2015 के अंक में बर्कले के प्रोफेसर मार्क वैन डेर लान का एक लेख शामिल है जो लोगों को अक्षम मॉडल का उपयोग करने के लिए डांटता है। वह कहते हैं कि …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

उदाहरण के लिए, संभावना को कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है: फ़ंक्शन से जो मैप्स से यानी ।LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} यादृच्छिक समारोहL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) हम यह भी विचार कर सकते हैं कि संभावना केवल "मनाया गया" संभावनाL(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) व्यवहार में, संभावना केवल एक …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

आर में समय श्रृंखला अनुसंधान करते समय, मैंने पाया कि arima फिट किए गए मॉडल के केवल गुणांक मान और उनकी मानक त्रुटियां प्रदान करता है। हालांकि, मैं गुणांक के पी-मूल्य भी प्राप्त करना चाहता हूं। मुझे ऐसा कोई फंक्शन नहीं मिला जो कॉफ की महत्ता प्रदान करता हो। इसलिए …

23 r  time-series  chi-squared  arima  parametric 

क्या कोई सांख्यिकीय परीक्षण है जो पैरामीट्रिक और गैर पैरामीट्रिक है? यह सवाल एक इंटरव्यू पैनल ने पूछा था। क्या यह वैध प्रश्न है?

20 nonparametric  terminology  parametric 

जाहिर तौर पर पियर्सन का सहसंबंध गुणांक पैरामीट्रिक है और स्पीयरमैन का आरएच गैर पैरामीट्रिक है। मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है। जैसा कि मैं समझता हूँ कि पियर्सन की गणना में की जाती है और स्पीयरमैन की गणना उसी तरह से की जाती है, सिवाय इसके कि …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

क्या वितरण का एक परिवार अन्य विषयों की तुलना में सांख्यिकी के लिए एक अलग परिभाषा है? सामान्य तौर पर, घटता का एक परिवार घटता का एक समूह होता है, जिनमें से प्रत्येक को एक फ़ंक्शन या पैरामीरिज़ेशन द्वारा दिया जाता है जिसमें एक या अधिक पैरामीटर विविध होते हैं। …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

मैं वर्तमान में पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप से संबंधित कुछ चीजों के बारे में अपना सिर प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। ज्यादातर चीजें शायद तुच्छ हैं, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि मैं कुछ याद कर सकता हूं। मान लीजिए कि मैं पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

Z, t, और कई अन्य जैसे टेस्ट यह मानते हैं कि डेटा यादृच्छिक नमूने पर आधारित है। क्यों? मान लीजिए कि मैं प्रायोगिक अनुसंधान कर रहा हूं, जहां मैं बाहरी की तुलना में आंतरिक वैधता के लिए बहुत अधिक देखभाल करता हूं। इसलिए, अगर मेरा नमूना थोड़ा सा पक्षपाती हो …

12 hypothesis-testing  sampling  parametric  randomness 

यदि गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों को उनके पैरामीट्रिक विकल्पों की तुलना में कम शक्ति माना जाता है, तो क्या इसका मतलब यह है कि यदि कोई पैरामीट्रिक परीक्षण शून्य को अस्वीकार नहीं करता है, तो इसका गैर-पैरामीट्रिक विकल्प शून्य को भी अस्वीकार नहीं करता है? यदि पैरामीट्रिक परीक्षण की मान्यताओं को पूरा …

12 hypothesis-testing  nonparametric  parametric 

मुझे नहीं लगता कि सभी डीप लर्निंग मॉडल्स का एक ही जवाब हो सकता है। गहरे शिक्षण मॉडल में से कौन-से पैरामीट्रिक हैं और कौन-से गैर पैरामीट्रिक हैं और क्यों?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

मैं सोच रहा था कि क्या कोई मुझे कर्टोसिस के बारे में जानकारी देने में मदद कर सकता है (यानी इसे कम करने के लिए आपके डेटा को बदलने का कोई तरीका है)? मेरे पास बड़ी संख्या में मामलों और चर के साथ प्रश्नावली डेटासेट है। मेरे कुछ चरों के …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric