self-study पर टैग किए गए जवाब

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 

मुझे लगता है कि माध्य ≤≤\leq माध्य है। क्या यह मामला है?

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मुझे निम्नलिखित को हल करने में कुछ परेशानी हो रही है। आप एक मानक 52-कार्ड डेक से प्रतिस्थापन के बिना कार्ड खींचते हैं जब तक आपको एक इक्का नहीं मिलता। आप तब तक ड्रॉ करते हैं, जब तक आप एक 2. प्राप्त नहीं कर लेते हैं। आप 3 पर जारी …

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मुझे पर्याप्त आँकड़ों को समझने में कुछ परेशानी है? बता दें कि एक पर्याप्त आँकड़ा है।T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i अगर प्रायिकता 1 के साथ, कुछ फ़ंक्शन , तो यह पूर्ण रूप से पर्याप्त आँकड़ा है।E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg लेकिन इसका क्या मतलब है? मैंने वर्दी और बर्नौली के उदाहरण देखे हैं (पेज 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), …

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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 

एमसी सिमुलेशन का उपयोग करके मैं निम्नलिखित अभिन्न को कैसे अनुमानित करूं? ∫1- 1∫1- 1| x-y|डी एक्सd य∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y धन्यवाद! संपादित करें (कुछ संदर्भ): मैं सीखने का प्रयास कर रहा हूं कि अनुकरण का उपयोग कैसे अभिन्न अंग से किया जाए, और जब मैं कुछ कठिनाइयों …

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पूर्ण प्रकटीकरण: यह होमवर्क है। मैंने डाटासेट ( http://www.bertelsen.ca/R/logistic-regression.sav ) के लिए एक लिंक शामिल किया है मेरा लक्ष्य इस डेटा सेट में ऋण डिफॉल्टरों की भविष्यवाणी को अधिकतम करना है। हर मॉडल जो मैं अब तक के साथ आया हूं, गैर-डिफॉल्टर्स का 90% भविष्यवाणी करता है, लेकिन <40% डिफॉल्टर्स …

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कंप्रेस्ड सेंसिंग में, एक प्रमेय गारंटी है कि में एक अद्वितीय विरल समाधान है c (अधिक विवरण के लिए परिशिष्ट देखें)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc क्या लैस्सो के लिए एक समान प्रमेय है? यदि ऐसा कोई प्रमेय है, तो न …

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यदि हम नीचे दिए गए कारण ग्राफ में XXX पर के कारण के प्रभाव की गणना करना चाहते YYYहैं, तो हम बैक-डोर एडजस्टमेंट और फ्रंट-डोर एडजस्टमेंट थ्योरम, यानी P ( y | do ( X = x ) ) = ∑ u दोनों का उपयोग कर सकते हैं। P ( …

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में सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों , एक समस्या उच्च आयामी रिक्त स्थान का k- nn साथ प्रकाश डाला मुद्दों के लिए शुरू की है। कर रहे हैं डेटा बिंदुओं कि समान रूप से एक में वितरित कर रहे आयामी इकाई गेंद।पीNNNppp मूल से निकटतम डेटा बिंदु की औसत दूरी अभिव्यक्ति …

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मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

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आरrr एक यादृच्छिक चर के मई के पल एक्सXX है परिमित अगर ई ( | एक्सआर| )&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty मैं यह दिखाने की कोशिश कर रहा हूं कि किसी भी सकारात्मक पूर्णांक s &lt; rs&lt;rs<r , तब रोंss -th क्षण ई [ | एक्सरों| ]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|] भी परिमित है।

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मैंने होमवर्क के भाग के रूप में निम्नलिखित प्रश्न निर्धारित किए हैं: डेटा के एक अनिश्चित नमूने के माध्य पर 95% विश्वास अंतराल प्राप्त करने के लिए बूटस्ट्रैप के प्रदर्शन की जांच करने के लिए एक सिमुलेशन अध्ययन को डिजाइन और कार्यान्वित करें। आपका कार्यान्वयन आर या एसएएस में हो …

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मैं PRML पढ़ रहा हूं और मुझे तस्वीर समझ में नहीं आ रही है। क्या आप तस्वीर को समझने के लिए कुछ संकेत दे सकते हैं और एक गौसियन वितरण में MLE के विचरण का पक्षपाती क्यों है? सूत्र 1.55: सूत्र 1.56 σ 2 एम एल ई =1μMLE=1N∑n=1Nxnμमएलइ=1एनΣn=1एनएक्सn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N …

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मैंने कुछ महीने पहले कौरसेरा के माध्यम से एंड्रयू एनजी के पाठ्यक्रम "मशीन लर्निंग" को लिया, अधिकांश गणित / व्युत्पत्तियों पर ध्यान नहीं दिया और इसके बजाय कार्यान्वयन और व्यावहारिकता पर ध्यान केंद्रित किया। तब से मैंने कुछ अंतर्निहित सिद्धांत का अध्ययन करने के लिए वापस जाना शुरू कर दिया …

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