trend पर टैग किए गए जवाब

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । मेरे पास एक स्कैटर प्लॉट है। मैं गैर-रेखीय …

27 r  data-visualization  nonlinear-regression  trend 

मैं आर से नया हूं और समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए। मैं एक लंबी (40 वर्ष) दैनिक तापमान समय श्रृंखला की प्रवृत्ति को खोजने की कोशिश कर रहा हूं और अलग-अलग अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं। पहला एक साधारण रेखीय प्रतिगमन है और दूसरा लूस द्वारा टाइम सीरीज़ …

27 r  time-series  trend 

Rएसटीएल अपघटन करने के लिए उपयोग करना , यह s.windowनियंत्रित करता है कि मौसमी घटक कितनी तेजी से बदल सकता है। छोटे मूल्य अधिक तीव्र परिवर्तन की अनुमति देते हैं। मौसमी विंडो को अनंत होना, मौसमी घटक को आवधिक होने के लिए मजबूर करने के बराबर है (यानी, वर्षों में …

16 r  time-series  trend  seasonality 

मैं समय श्रृंखला में एक विसंगति का पता लगाने के लिए एक एल्गोरिथ्म सेटअप करना चाहता हूं, और मैं इसके लिए क्लस्टरिंग का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। मुझे क्लस्टरिंग के लिए डिस्टेंस मैट्रिक्स का उपयोग क्यों करना चाहिए और कच्चे समय श्रृंखला डेटा के लिए नहीं? विसंगति …

15 time-series  clustering  trend 

मैंने आर में कुछ यूनिट रूट परीक्षण के साथ खेला और मैं पूरी तरह से सुनिश्चित नहीं हूं कि के लैग पैरामीटर क्या बनाना है। मैंने टॉसीज़ पैकेज से संवर्धित डिकी फुलर परीक्षण और फिलिप पेरोन परीक्षण का उपयोग किया । जाहिर है डिफ़ॉल्ट पैरामीटर (के लिए ) केवल श्रृंखला …

15 r  time-series  trend 

यह एक अजीब सवाल हो सकता है, लेकिन इस विषय के लिए एक नौसिखिया के रूप में मैं सोच रहा हूं कि हम समय श्रृंखला को रोकने के लिए प्रतिगमन का उपयोग क्यों करते हैं यदि प्रतिगमन धारणा में से एक डेटा iid होना चाहिए, जबकि डेटा जिस पर प्रतिगमन …

14 regression  time-series  trend  iid 

निर्भर चर के रूप में हम जिस डेटा का उपयोग करना चाहते हैं, वह इस प्रकार है (यह गणना डेटा है)। हमें डर है कि चूंकि इसमें चक्रीय घटक और प्रवृत्ति संरचना है इसलिए प्रतिगमन किसी भी तरह से पक्षपाती हो जाता है। यदि यह मदद करता है तो हम …

14 autocorrelation  panel-data  fixed-effects-model  trend  lags 

यह प्रश्न बहुत बुनियादी हो सकता है। एक डेटा के अस्थायी रुझान के लिए, मैं उस बिंदु का पता लगाना चाहूंगा जहां "अचानक" परिवर्तन होता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिखाए गए पहले आंकड़े में, मैं कुछ आंकड़े पद्धति का उपयोग करके परिवर्तन बिंदु का पता लगाना चाहूंगा। और मैं …

13 time-series  trend  change-point 

बहाव के साथ एक श्रृंखला को रूप में तैयार किया जा सकता है, जहां बहाव (स्थिर) और । yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 ट्रेंड के साथ एक श्रृंखला को रूप में तैयार किया जा सकता है, जहां बहाव (स्थिर) है, नियतात्मक समय की प्रवृत्ति है और ।yt=c+δt+ϕyt−1+εtyt=c+δt+ϕyt−1+εty_t …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

जैसा कि शीर्षक से मैं जानना चाहूंगा कि क्या एक सांख्यिकीय परीक्षण मौजूद है जो मुझे दो समान समय श्रृंखला के बीच एक महत्वपूर्ण विचलन की पहचान करने में मदद कर सकता है। विशेष रूप से, नीचे दिए गए आंकड़े को देखते हुए, मैं यह पता लगाना चाहूंगा कि श्रृंखला …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

मेरे पास समय-श्रृंखला डेटा के तीन सेट हैं जिनकी मैं तुलना करना चाहता हूं। उन्हें लगभग 12 दिनों के 3 अलग-अलग समय पर लिया गया है। वे फाइनल हफ़्ते के दौरान एक कॉलेज की लाइब्रेरी में लिए गए हेड काउंट्स का औसत, अधिकतम और न्यूनतम हैं। मुझे औसत, अधिकतम और …

10 time-series  multiple-comparisons  trend 

मैं कुछ बहुत शोर दीर्घकालिक डेटा में एक प्रवृत्ति खोजने और प्रयास करने का प्रस्ताव कर रहा हूं। डेटा मूल रूप से किसी चीज़ का साप्ताहिक माप है जो लगभग 8 महीने की अवधि में 5 मिमी से अधिक हो गया है। डेटा 1 मिमी सटीकता के लिए है और …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

यह जनवरी 2004-अप्रैल 2017 ( लिंक ) से "Naive Bayes" वाक्यांश के लिए प्राप्त Google रुझान परिणाम है । इस आंकड़े के अनुसार, अप्रैल 2017 में "Naive Bayes" का खोज अनुपात पूरे समय अवधि में अधिकतम से लगभग 25% अधिक है। क्या इसका मतलब यह है कि यह सरल और …

9 naive-bayes  trend