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मैंने केवल एक आयामी घनत्व अनुमान बनाने का एक साफ (जरूरी नहीं कि अच्छा) तरीका सोचा है और मेरा सवाल है: क्या इस घनत्व आकलन विधि का कोई नाम है? यदि नहीं, तो क्या यह साहित्य में किसी अन्य पद्धति का विशेष मामला है? यहाँ विधि है: हमारे पास एक …

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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 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

मान लें कि हमारे पास एक यादृच्छिक वेक्टर , जो वितरण घनत्व से संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन । यदि हम इसे प्राप्त करने के लिए इसे पूर्ण-श्रेणी मैट्रिक्स से बदलते हैं , तो का घनत्व द्वारा दिया जाता है।X⃗ ∈RnX→∈Rn\vec{X} \in \mathbb{R}^nfX⃗ (x⃗ )fX→(x→)f_\vec{X}(\vec{x})n×nn×nn \times nAAAY⃗ =AX⃗ Y→=AX→\vec{Y} = A\vec{X}Y⃗ Y→\vec{Y}fY⃗ …

12 references  random-variable  pdf  linear 

यह प्रश्न इस पोस्ट से निकटता से संबंधित है मान लीजिए कि मेरे पास एक यादृच्छिक चर , और मैं को परिभाषित करता हूं । मैं की प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन खोजना चाहता हूं ।Y = लॉग ( X ) YX∼Gamma(k,θ)X∼Gamma(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y=log(X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)YYY मैंने मूल रूप से सोचा …

12 pdf  gamma-distribution 

मेरे पास एक ऐसी स्थिति है जहां मैं डेटा-सेट के (पहले) क्षणों का अनुमान लगाने में सक्षम हूं , और घनत्व फ़ंक्शन के अनुमान का उत्पादन करने के लिए इसका उपयोग करना चाहूंगा।ककk मैं पहले से ही पियर्सन वितरण में आया था , लेकिन यह महसूस किया कि यह केवल …

11 pdf  kernel-smoothing  moments 

मैं एक परिचयात्मक सांख्यिकी वर्ग में हूं जिसमें निरंतर यादृच्छिक चर के लिए प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन में रूप में परिभाषित किया गया है । मैं समझता हूँ कि का अभिन्न अंग है लेकिन मैं इसे निरंतर यादृच्छिक चर के अपने अंतर्ज्ञान के साथ ठीक नहीं कर सकता। Say X ट्रेन …

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मुझे यह कार्य दिया गया है और स्टम्प्ड किया गया था। एक सहयोगी ने मुझे निम्नलिखित चार्ट के और का अनुमान लगाने के लिए कहा : x l o w e r rएक्सयू पी पी ई आरएक्सयूपीपीइआरx_{upper}एक्सl o w e r rएक्सएलओwइआरx_{lower} वक्र वास्तव में एक संचयी वितरण है, और …

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मैं वर्तमान में अपने ईसीई स्नातक के लिए बुनियादी आंकड़ों में अपने फाइनल के लिए अध्ययन कर रहा हूं। जबकि मुझे लगता है कि मेरे पास ज्यादातर गणित है, मुझे सहज समझ की कमी है कि वास्तव में संख्याओं का क्या मतलब है। (प्रस्तावना: मैं सुस्त भाषा का उपयोग करूंगा)। …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

मैं कई तिरछी संभावना घनत्व कार्यों के "चरमता" और पूंछ "भारीपन" का वर्णन करना चाहूंगा। जिन विशेषताओं का मैं वर्णन करना चाहता हूं, क्या उन्हें "कुर्तोसिस" कहा जाएगा? मैंने केवल शब्द "कर्टोसिस" देखा है जो सममित वितरण के लिए उपयोग किया जाता है?

11 pdf  descriptive-statistics  skewness  kurtosis 

कहें कि वाईYYY एक सतत यादृच्छिक चर है, और XXX एक असतत है। Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x)\Pr(Y=y|X=x)}{\Pr(Y=y)} जैसा कि हम जानते हैं, Pr(Y=y)=0Pr(Y=y)=0\Pr(Y=y) = 0 क्योंकि YYY एक सतत यादृच्छिक चर है। और इसके आधार पर, मुझे यह निष्कर्ष निकालने के लिए लुभाया जाता है कि संभाव्यता Pr(X=x|Y=y)Pr(X=x|Y=y)\Pr(X=x|Y=y) अपरिभाषित है। …

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एक समस्या सेट में मैंने इसे "लम्मा" साबित कर दिया, जिसका परिणाम मेरे लिए सहज नहीं है। एक सेंसर मॉडल में एक मानक सामान्य वितरण है।ZZZ औपचारिक रूप से, , और । फिर, तो एक काटे गए डोमेन पर अपेक्षा फॉर्मूला और ट्रंकेशन के बिंदु पर घनत्व के बीच किसी …

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Let एक अज्ञात (लेकिन निश्चित रूप से असममित) अक्षमता वितरण से तैयार की गई टिप्पणियों हो।{ एक्स1, ... , एक्सएन}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} मैं केडीई दृष्टिकोण का उपयोग करके संभाव्यता वितरण खोजना चाहता हूं: हालांकि, मैंने एक गाऊसी कर्नेल का उपयोग करने की कोशिश की, लेकिन यह बुरी तरह से प्रदर्शन किया, क्योंकि …

10 probability  distributions  pdf  kernel-smoothing 

मैं जानना चाहूंगा कि सशर्त घनत्व भूखंडों की सही व्याख्या कैसे करें। मैंने नीचे दो सम्मिलित किए हैं जिन्हें मैंने R के साथ बनाया है cdplot। उदाहरण के लिए, क्या परिणाम 1 के बराबर होने की संभावना है जब वार 1 150 लगभग 80% है? गहरा धूसर क्षेत्र वह है …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

एक अनंत यादृच्छिक ज्यामितीय ग्राफ पर विचार करें जिसमें नोड स्थान घनत्व साथ एक पॉइज़न बिंदु प्रक्रिया का पालन करते हैं और किनारों को नोड्स के बीच रखा जाता है जो डी के करीब हैं । इसलिए, किनारों की लंबाई निम्नलिखित पीडीएफ का पालन करती है:ρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 …

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