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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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हम दुर्लभ घटनाओं की भविष्यवाणी कैसे करते हैं?
मैं एक बीमा जोखिम पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने पर काम कर रहा हूं। ये मॉडल "दुर्लभ घटनाओं" जैसे एयरलाइन नो-शो भविष्यवाणी, हार्डवेयर दोष का पता लगाने, आदि जैसे हैं। जैसा कि मैंने अपना डेटा सेट तैयार किया, मैंने वर्गीकरण लागू करने की कोशिश की, लेकिन मैं नकारात्मक मामलों के उच्च …
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स्पलाइन / स्मूथ रिग्रेशन के साथ नए डेटा की भविष्यवाणी कैसे करें
क्या कोई वैचारिक स्पष्टीकरण दे सकता है कि भविष्यवाणियों के लिए स्मूथ / स्प्लिन का उपयोग करते समय नए डेटा के लिए भविष्यवाणियाँ कैसे की जाती हैं? उदाहरण के लिए, एक मॉडल का उपयोग कर बनाई दिया gamboostमें mboostआर में पैकेज, पी-splines के साथ, कैसे नए डेटा के लिए भविष्यवाणियों …
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मॉडल निर्माण में सामाजिक भेदभाव से बचना
मेरे पास अमेज़ॅन के हालिया भर्ती घोटाले से प्रेरित प्रश्न हैं, जहां उनकी भर्ती प्रक्रिया में महिलाओं के साथ भेदभाव का आरोप लगाया गया था। अधिक जानकारी यहाँ : Amazon.com इंक के मशीन-लर्निंग विशेषज्ञों ने एक बड़ी समस्या को उजागर किया: उनका नया भर्ती इंजन महिलाओं को पसंद नहीं आया। …
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एक नामांकन पढ़ने के संबंध में स्पष्टीकरण
सूत्र के लिए rms पैकेज के साथ mtcars डेटासेट से बनाया गया एक नामांक निम्नलिखित है: mpg ~ wt + am + qsec मॉडल खुद को 0.85 और पी <0.00001 के आर 2 के साथ अच्छा लगता है > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am …
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एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल या गैर-रेखीय प्रतिगमन मॉडल के बीच निर्णय लेना
एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल या गैर-रेखीय प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करने के बीच किसी को कैसे तय करना चाहिए? मेरा लक्ष्य वाई की भविष्यवाणी करना है। साधारण और y डेटासेट के मामले में, मैं आसानी से तय कर सकता हूं कि स्कैटर प्लॉट की साजिश रचने के लिए कौन से …
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स्थानिक डेटा के लिए फिटिंग वितरण
पोस्टिंग पार mathoverflow से मेरे सवाल का कुछ आँकड़े विशेष मदद खोजने के लिए। मैं एक भौतिक प्रक्रिया उत्पन्न करने वाले डेटा का अध्ययन कर रहा हूं जो गैर-नकारात्मक मूल्यों के साथ दो आयामों में अच्छी तरह से प्रोजेक्ट करता है। प्रत्येक प्रक्रिया में - y बिंदुओं का एक (अनुमानित) …
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अनोवा (और ड्रॉप 1) जीएलएमएम के लिए अलग-अलग उत्तर क्यों प्रदान करते हैं?
मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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द्विआधारी और निरंतर प्रतिक्रिया को संयोजित करने का सबसे अच्छा तरीका
मैं एक संग्रह एजेंसी के लिए भुगतान राशि की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे तरीके से आने की कोशिश कर रहा हूं। भुगतान किए जाने पर आश्रित चर केवल गैर-शून्य होता है। जाहिर है, वहाँ शून्य की एक भारी संख्या है क्योंकि अधिकांश लोगों तक नहीं पहुंचा जा सकता …
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ऑनलाइन डेटिंग साइटों के लिए आँकड़े
मैं उत्सुक हूं कि एक ऑनलाइन डेटिंग प्रणाली कैसे मैचों का निर्धारण करने के लिए सर्वेक्षण डेटा का उपयोग कर सकती है। मान लीजिए कि उनके पास पिछले मैचों के डेटा हैं (उदाहरण के लिए, 1 = खुशी से विवाहित, 0 = कोई दूसरा दिनांक नहीं)। अगला, मान लें कि …
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प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स दर्ज करने के लिए कुछ किताबें / लेख / गाइड सुझाएं?
भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी में प्राप्त करने के लिए आप एक सीएस व्यक्ति / नौसिखिया सांख्यिकीविद् / नौसिखिया गणितज्ञ के लिए क्या शिक्षण सामग्री सुझाएंगे?
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एक '' महत्वपूर्ण चर '' जो आउट-ऑफ-सैंपल भविष्यवाणियों में सुधार नहीं करता है - व्याख्या कैसे करें?
मेरा एक प्रश्न है कि मुझे लगता है कि बहुत सारे उपयोगकर्ताओं के लिए काफी बुनियादी होगा। (I) रेखीय प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करते हुए Im कई व्याख्यात्मक चर के संबंध की जांच करता है और मेरी प्रतिक्रिया चर और (ii) व्याख्यात्मक चर का उपयोग करके मेरे प्रतिक्रिया चर की …
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बायेसियन रैखिक प्रतिगमन में पश्चवर्ती भविष्य कहनेवाला वितरण का मूल्यांकन करें
मैं इस बात पर असमंजस में हूँ कि बायेसियन रेखीय प्रतिगमन के लिए पश्चगामी पूर्वानुमान वितरण का मूल्यांकन कैसे किया जाए, पृष्ठ 3 पर यहाँ बताए गए मूल मामले के अतीत , और नीचे कॉपी किया गया। पी (y~∣ य) = ∫पी (y~| बीटा,σ2) पी ( β,σ2∣ य)पी(y~|y)=∫पी(y~|β,σ2)पी(β,σ2|y) p(\tilde y …
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असतत-समय घटना इतिहास (अस्तित्व) आर में मॉडल
मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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उच्च आयामी डेटा सेट के लिए गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन
बस यह देखना चाहता था कि क्या किसी के पास उच्च आयामी डेटा सेटों में गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन (जीपीआर) को लागू करने का कोई अनुभव है। मैं विभिन्न विरल जीपीआर विधियों (जैसे विरल छद्म-इनपुट जीपीआर) में से कुछ में देख रहा हूं कि उच्च आयामी डेटा सेट के लिए क्या …
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रेखीय प्रतिगमन श्रेणीगत चर "छिपा हुआ" मान
यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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