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प्रिडिक्टिव मॉडल वे सांख्यिकीय मॉडल होते हैं, जिनका प्राथमिक उद्देश्य किसी प्रणाली की अन्य टिप्पणियों का अनुमान लगाना है, जैसा कि उन मॉडलों के विपरीत है, जिनका उद्देश्य किसी विशेष परिकल्पना का परीक्षण करना या किसी घटना को यंत्रवत् रूप से समझाना है। जैसे, पूर्वानुमानात्मक मॉडल व्याख्या पर कम और प्रदर्शन पर अधिक जोर देते हैं।

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अमेरिकी चुनाव परिणाम 2016: भविष्यवाणी मॉडल में क्या गलत हुआ?
पहले यह ब्रेक्सिट था , अब अमेरिकी चुनाव है। कई मॉडल भविष्यवाणियों को एक विस्तृत मार्जिन से बंद कर दिया गया था, और क्या यहां सीखने के लिए सबक हैं? कल देर शाम 4 बजे पीएसटी के रूप में, सट्टेबाजी बाजार अभी भी हिलेरी 4 से 1 के पक्ष में …
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भविष्यवाणी की त्रुटि का अनुमान लगाने के लिए क्रॉस सत्यापन और बूटस्ट्रैपिंग के बीच अंतर
मैं भविष्यवाणी की त्रुटि का अनुमान लगाने के लिए क्रॉस सत्यापन और बूटस्ट्रैपिंग के बीच के अंतर के बारे में आपके विचार चाहूंगा। क्या कोई छोटे डेटासेट आकार या बड़े डेटासेट के लिए बेहतर काम करता है?
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विश्वास अंतराल और भविष्यवाणी अंतराल के बीच अंतर
रैखिक प्रतिगमन में एक भविष्यवाणी अंतराल के लिए आप अंतराल बनाने के लिए अभी भी का उपयोग करते हैं। आप इसका उपयोग का विश्वास अंतराल उत्पन्न करने के लिए भी करते हैं । दोनों में क्या अंतर है?ई[Y| x0]E^[Y|x]=β0^+β^1xE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xE[Y|x0]E[Y|x0]E[Y|x_0]
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मौजूदा चर के लिए एक परिभाषित सहसंबंध के साथ एक यादृच्छिक चर उत्पन्न करें
सिमुलेशन अध्ययन के लिए मुझे यादृच्छिक चर उत्पन्न करना होगा जो मौजूदा चर लिए पूर्वनिर्मित (जनसंख्या) सहसंबंध दिखाते हैं ।YYY मैंने Rपैकेजों पर ध्यान दिया copulaऔर CDVineजो एक दी गई निर्भरता संरचना के साथ यादृच्छिक बहुभिन्नरूपी वितरण का उत्पादन कर सकते हैं। हालाँकि, किसी मौजूदा चर के परिणामस्वरूप चर को …
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व्याख्यात्मक बनाम भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग पर व्यावहारिक विचार
अप्रैल में वापस, मैंने यूएमडी मठ विभाग सांख्यिकी समूह संगोष्ठी श्रृंखला में एक चर्चा में भाग लिया, जिसे "समझाने या भविष्यवाणी करने के लिए" कहा गया। यह बात प्रो गैलीट श्मुइली ने दी, जो यूएमडी के स्मिथ बिजनेस स्कूल में पढ़ाते हैं। उसकी बात शोध पर आधारित थी, जो उसने …
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मैं यह सुनिश्चित करने में कैसे मदद कर सकता हूं कि परीक्षण डेटा प्रशिक्षण डेटा में लीक नहीं होता है?
मान लें कि हमारे पास कोई व्यक्ति एक भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण कर रहा है, लेकिन यह आवश्यक नहीं है कि कोई व्यक्ति उचित सांख्यिकीय या मशीन सीखने के सिद्धांतों से अच्छी तरह वाकिफ हो। शायद हम उस व्यक्ति की मदद कर रहे हैं जैसे वे सीख रहे हैं, …
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मॉडल बनाने से पहले चर को अक्सर समायोजित किया जाता है (जैसे मानकीकृत) - यह एक अच्छा विचार कब है, और यह एक बुरा कब है?
मॉडल फिटिंग से पहले आप किन परिस्थितियों में एक चर को मापना या मानकीकृत नहीं करना चाहते हैं? और वैरिएबल स्केलिंग के क्या फायदे / नुकसान हैं?
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आर में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के विकल्प
मैं उतने ही एल्गोरिदम चाहूंगा जो लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान कार्य कर सकें। वह एल्गोरिदम / मॉडल है जो कुछ व्याख्यात्मक चर (एक्स) के साथ एक द्विआधारी प्रतिक्रिया (वाई) के लिए एक भविष्यवाणी दे सकता है। मुझे खुशी होगी अगर आप एल्गोरिथ्म का नाम रखने के बाद, यदि आप यह …
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क्या कई तुलनाओं के लिए एक बहु प्रतिगमन में p-मानों को समायोजित करना एक अच्छा विचार है?
मान लेते हैं कि आप एक सामाजिक विज्ञान शोधकर्ता / अर्थशास्त्री हैं जो किसी सेवा की माँग के प्रासंगिक भविष्यवाणियों को खोजने की कोशिश कर रहे हैं। आपके पास मांग का वर्णन करने वाले 2 परिणाम / आश्रित चर हैं (सेवा हाँ / नहीं, और अवसरों की संख्या का उपयोग …
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असंतुलित डेटा कब मशीन लर्निंग में एक समस्या है?
लॉजिस्टिक रिग्रेशन , एसवीएम , डिसीजन ट्री , बैगिंग और इसी तरह के कई अन्य सवालों का उपयोग करते समय हमारे पास असंतुलित डेटा के बारे में पहले से ही कई सवाल थे , जो इसे बहुत लोकप्रिय विषय बनाता है! दुर्भाग्य से, प्रत्येक प्रश्न एल्गोरिदम-विशिष्ट प्रतीत होता है और …
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लॉग ट्रांसफ़ॉर्म किए गए पूर्वानुमान और / या प्रतिक्रिया की व्याख्या
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 
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मैन्युअल रूप से गणना की गई
मैं जानता हूँ कि यह एक काफी विशिष्ट है Rसवाल है, लेकिन मैं अनुपात विचरण के बारे में सोच सकते बताया गया है, , गलत तरीके से। यहाँ जाता हैं।R2R2R^2 मैं Rपैकेज का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं randomForest। मेरे पास कुछ प्रशिक्षण डेटा और परीक्षण डेटा है। …
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का प्रसरण
TL, DR: ऐसा प्रतीत होता है कि, बार-बार की गई सलाह के विपरीत, लीव-वन-आउट क्रॉस वैरिडेशन (LOO-CV) - यानीकश्मीरकश्मीरK साथ Fold CVकश्मीरकश्मीरK(एनएनN की संख्या केबराबर)प्रशिक्षण टिप्पणियों का) - सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाता है जोकिसी भी K के लिएसबसे कम परिवर्तनशील है, न कि सबसे अधिक चर,मॉडल / एल्गोरिथ्म, डेटासेट, …
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रैखिक प्रतिगमन में मानकीकृत व्याख्यात्मक चर का उपयोग कब और कैसे करें
मेरे पास रेखीय प्रतिगमन के बारे में 2 सरल प्रश्न हैं: व्याख्यात्मक चरों को मानकीकृत करने की सलाह कब दी जाती है? एक बार मानकीकृत मूल्यों के साथ आकलन किया जाता है, तो कोई नए मूल्यों के साथ कैसे भविष्यवाणी कर सकता है (नए मूल्यों का मानकीकरण कैसे किया जाना …
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कैसे एक "आत्म पराजित" भविष्यवाणी मॉडल को संभालने के लिए?
मैं एक प्रमुख रिटेलर से एक एमएल विशेषज्ञ द्वारा एक प्रस्तुति देख रहा था, जहां उन्होंने स्टॉक इवेंट्स के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल विकसित किया था। आइए एक पल के लिए मान लें कि समय के साथ, उनका मॉडल बहुत सटीक हो जाता है, क्या यह …
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