सांख्यिकी और बिग डेटा sampling

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कस्टम वितरण से यादृच्छिक नमूने उत्पन्न करना

मैं R. My pdf का उपयोग कर एक कस्टम पीडीएफ से यादृच्छिक नमूने उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं: fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1fX(x)=32(1−x2),0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 मैंने समान नमूने तैयार किए और फिर इसे अपने कस्टम वितरण में बदलने की कोशिश की। मैंने अपने वितरण ( FX(x)FX(x)F_{X}(x) …

16 r sampling uniform

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नमूने का नमूना वितरण का मतलब जनसंख्या का अनुमानित मतलब कैसे है?

मैं आँकड़ों को सीखने की कोशिश कर रहा हूँ क्योंकि मुझे लगता है कि यह इतना प्रचलित है कि यह मुझे कुछ चीजें सीखने से रोकता है अगर मैं इसे ठीक से नहीं समझता। नमूना साधनों के नमूने वितरण की इस धारणा को समझने में मुझे परेशानी हो रही है। …

16 distributions normal-distribution sampling normality-assumption

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मैं डेटा के यादृच्छिक नमूने से अद्वितीय घटना का अनुमान कैसे लगा सकता हूं?

मान लीजिए कि मेरे पास मानों का एक बड़ा समूह है जो कभी-कभी दोहराता है। मैं बड़े सेट में अद्वितीय मूल्यों की कुल संख्या का अनुमान लगाना चाहता हूं ।SSS यदि मैं मानों का यादृच्छिक नमूना लेता हूं , और यह निर्धारित करता कि इसमें अद्वितीय मान हैं, तो क्या …

16 estimation sampling

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दो सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के नमूने के लिए कुछ तकनीकें क्या हैं?

दो सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के नमूने के लिए कुछ तकनीकें क्या हैं: यदि उनकी संभाव्यता वितरण को मानकीकृत किया जाता है (जैसे, लॉग-सामान्य) यदि उनके पास गैर-पैरामीट्रिक वितरण है। डेटा दो समय श्रृंखला है जिसके लिए हम गैर-शून्य सहसंबंध गुणांक की गणना कर सकते हैं। हम भविष्य में इन आंकड़ों …

16 correlation sampling monte-carlo stochastic-processes copula

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अशक्त परिकल्पना के तहत विनिमेय नमूनों के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information

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रैंडमाइजेशन परीक्षण और क्रमचय परीक्षण के बीच अंतर

साहित्य में रेंडमाइजेशन और पर्मुटेशन का इस्तेमाल परस्पर किया जाता है। "क्रमपरिवर्तन (उर्फ यादृच्छिककरण) परीक्षण", या इसके विपरीत बताते हुए कई लेखकों के साथ। सबसे अच्छा मुझे विश्वास है कि अंतर सूक्ष्म है, और यह डेटा और संभावित निष्कर्षों के बारे में उनकी धारणाओं में निहित है जिसे खींचा जा …

15 hypothesis-testing sampling terminology permutation-test

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नमूना विचरण और नमूना विचरण के बीच अंतर क्या है?

नमूना विचरण और नमूना विचरण के बीच अंतर क्या है? वही लगते हैं। क्या वे नहीं हैं?

15 sampling variance sample

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क्या मैं वितरण के नमूने के वितरण के क्षणों का उपयोग कर सकता हूं?

मैं आंकड़ों / मशीन सीखने के तरीकों में ध्यान देता हूं, एक वितरण अक्सर गौसियन द्वारा अनुमानित किया जाता है, और फिर उस गाऊसी का उपयोग नमूने के लिए किया जाता है। वे वितरण के पहले दो क्षणों की गणना करके शुरू करते हैं, और उन अनुमानों का उपयोग और …

14 probability sampling moments

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अजगर में वॉन मिल्स-फिशर वितरण से नमूनाकरण?

मैं पाइथन में एक मल्टीवेरेट वॉन मिसेस-फिशर वितरण से नमूना लेने का एक सरल तरीका ढूंढ रहा हूं । मैं ध्यान दिया है में आँकड़े scipy में मॉड्यूल और numpy मॉड्यूल लेकिन केवल univariate वॉन मिसेस वितरण पाया। क्या कोई कोड उपलब्ध है? मुझे अभी तक नहीं मिला है। जाहिरा …

14 distributions sampling python

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बूटस्ट्रैप के पुनरुत्पादन पर सर्वोत्तम सुझावित पाठ्यपुस्तकें?

मैं सिर्फ यह पूछना चाहता हूं कि आपकी राय में बूटस्ट्रैप पर सबसे अच्छी उपलब्ध किताबें कौन सी हैं। इसके द्वारा मैं केवल अपने डेवलपर्स द्वारा लिखित एक का मतलब नहीं है। क्या आप यह बता सकते हैं कि निम्नलिखित मापदंड को शामिल करने वाले बूटस्ट्रैप के लिए कौन सी …

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गैर-पैरामीट्रिक अनुमानित वितरण से यादृच्छिक नमूने कैसे आकर्षित करें?

मेरे पास 100 अंकों का एक नमूना है जो निरंतर और एक आयामी है। मैंने कर्नेल विधियों का उपयोग करके इसके गैर-पैरामीट्रिक घनत्व का अनुमान लगाया। मैं इस अनुमानित वितरण से यादृच्छिक नमूने कैसे खींच सकता हूं?

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जीपीएस मार्गों के साथ त्रुटि का प्रबंधन (सैद्धांतिक ढांचा?)

मैं उपयुक्त सैद्धांतिक ढांचे या विशेषता की तलाश कर रहा हूं जो मुझे यह समझने में मदद करें कि जीपीएस सिस्टम में त्रुटियों से कैसे निपटें - खासकर मार्गों से निपटने के दौरान। मौलिक रूप से, मैं एक निशान की लंबाई स्थापित करने में सक्षम होने के लिए डेटा और …

14 error sampling

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कैरट glmnet बनाम cv.glmnet

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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राजनीति के लिए सांख्यिकीय नमूनाकरण कार्य (जैसे गैलप) क्यों / करना चाहिए?

वहां के लोग (कहते हैं, गैलप) जनसंख्या के आकार की तुलना में कुछ बेतुके रूप से कम संख्या में लोगों का नमूना लेते हैं (जैसे कि शायद लाखों लोगों में से एक लाख लोग)। अब, मेरे लिए, जनसंख्या के आँकड़ों के आकलन के लिए एक साधन के रूप में जनसंख्या …

14 sampling sample-size

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बूटस्ट्रैपिंग क्यों उपयोगी है?

यदि आप सभी कर रहे हैं, तो अनुभवजन्य वितरण से पुन: नमूना लिया जाता है, तो सिर्फ अनुभवजन्य वितरण का अध्ययन क्यों नहीं किया जाता है? उदाहरण के लिए, बार-बार नमूने द्वारा परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के बजाय, अनुभवजन्य वितरण से परिवर्तनशीलता का मात्र निर्धारण क्यों नहीं किया जाता है?

13 machine-learning mathematical-statistics sampling bootstrap resampling

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