পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার কাছে চিকিত্সা ব্যয় সম্পর্কিত ডেটা কয়েক হাজার পর্যবেক্ষণ সহ একটি ডেটা সেট করা আছে। এই ডেটাটি ডান দিকে উচ্চ স্কিউড এবং প্রচুর শূন্য রয়েছে। দুই সেট লোকের জন্য এটি দেখতে এটির মতো দেখাচ্ছে (এই ক্ষেত্রে>>>>> Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 0.0 0.0 0.0 4536.0 302.6 395300.0 …

18 t-test  skewness  permutation-test 

এই ধরণের পরিস্থিতিতে চি-স্কোয়ারের নিম্ন ক্ষমতার স্পষ্ট সমস্যাটি বাদ দিয়ে, ডেটা বিন্যাস করে, অনির্দিষ্ট পরামিতিগুলির সাথে কিছু ঘনত্বের জন্য চি-বর্গক্ষেত্রের পরীক্ষা করার কল্পনা করুন। সংক্ষিপ্ততার জন্য, আসুন অজানা গড়ের সাথে একটি ক্ষতিকারক বিতরণ এবং 100 বলার একটি নমুনা আকার বলে। বিন প্রতি প্রত্যাশিত পর্যবেক্ষণের একটি যুক্তিসঙ্গত সংখ্যার জন্য কিছু অ্যাকাউন্ট …

18 chi-squared  goodness-of-fit  binning 

আমি একটি খুব সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পাদন করতে চাই R। সূত্রটি মতো সহজ । তবে আমি চাই theাল ( ) একটি বিরতিতে থাকা উচিত, যাক, যাক, 1.4 এবং 1.6 এর মধ্যে।Y= একটি এক্স + খY=একটিএক্স+ +খy = ax + bএকটিএকটিa কিভাবে এই কাজ করা যেতে পারে?

18 r  regression  constrained-regression 

লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং জিএলএম সম্পর্কে আমি যা পড়েছি তার প্রায় প্রতিটি এটিই এখানে সিদ্ধ হয়: যেখানে এক্স এবং \ বিটা একটি ক্রমবর্ধমান বা অ-ক্রমযুক্ত ফাংশন হ'ল আপনি প্যারামিটার সম্পর্কে অনুমান এবং পরীক্ষা অনুমান। Y কে x এর f (x, \ বিটা) এর লিনিয়ার ফাংশন তৈরি করতে y এবং x এর …

18 generalized-linear-model  nonlinear-regression  link-function 

যাক । ফিশার ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্স হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:θ ∈ আরএনθ∈Rn\theta \in R^{n} আমি( θ )i , j= - ই[ ∂2লগ( চ)( এক্স| θ))∂θআমি∂θঞ|||θ ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] আমি কীভাবে ফিশার ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্সকে ইতিবাচক অর্ধ-চূড়ান্ত প্রমাণ করতে পারি?

18 inference  linear-algebra  fisher-information 

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (সিএলটি) সম্পর্কিত আমার খুব প্রাথমিক প্রশ্ন রয়েছে: আমি সচেতন যে সিএলটি বলেছে যে আইআইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের গড় প্রায় সাধারণ বিতরণ করা হয় ( , যেখানে সামান্ডের সূচক হয়) বা মানযুক্ত র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের একটি সাধারণ বন্টন হবে।nn → ∞n→∞n \to \inftyএনnn এখন লার্জ নম্বরের আইন মোটামুটিভাবে বলছে যে …

18 probability  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

আমি জানি যে মিশ্র মডেলগুলির একটি সুবিধা হ'ল তারা ডেটাগুলির জন্য ভেরিয়েন্স-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয় (যৌগিক প্রতিসাম্য, অটোরিগ্রেসিভ, আনস্ট্রাকচার্ড ইত্যাদি) তবে lmerআর-তে ফাংশন এই ম্যাট্রিক্সের সহজ স্পেসিফিকেশনের অনুমতি দেয় না। lmerডিফল্টরূপে কাঠামো কী ব্যবহার করে এবং সহজেই এটি নির্দিষ্ট করার কোনও উপায় নেই তা কি কেউ জানেন ?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

আমি এ / বি টেস্টিং সিস্টেমে কাজ করা একটি সফটওয়্যার বিকাশকারী। আমার কোনও শক্ত পরিসংখ্যানের পটভূমি নেই তবে গত কয়েকমাস ধরে জ্ঞান বাছাই করছি। একটি সাধারণ পরীক্ষার দৃশ্যে কোনও ওয়েবসাইটের দুটি URL টি তুলনা করা জড়িত। একজন দর্শনার্থী পরিদর্শন করেন LANDING_URLএবং তারপরে এলোমেলোভাবে হয় হয় হয় URL_CONTROLবা অন্যটিতে প্রেরণ করা …

18 power-analysis  ab-test  sequential-analysis  optimal-stopping 

এই চার্টটি তৈরি করতে আমি গড় বন্টন থেকে গড় আকার = 0 এবং এসডি = 1 দিয়ে বিভিন্ন আকারের এলোমেলো নমুনা তৈরি করেছি। আত্মবিশ্বাসের বিরতিগুলি তখন t.est () ফাংশন সহ .001 থেকে .999 (লাল রেখা) পর্যন্ত আলফা কাট অফ ব্যবহার করে গণনা করা হত, প্রোফাইলের সম্ভাবনাটি নীচের কোডটি ব্যবহার করে …

18 r  confidence-interval  profile-likelihood 

ইআর কি আরও কার্যকর বাস্তবায়ন (কিছুটা Extreme Gradient Boostingগ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের মতো ) - ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ? আর প্যাকেজ রয়েছে যা তাদের প্রয়োগ করে। এটি কি নতুন অ্যালগরিদম যা "জেনেরিক" বাস্তবায়ন (আর থেকে র‌্যান্ডমফোরেস্ট প্যাকেজ) কেবল দক্ষতার ক্ষেত্রেই নয় বা অন্য কোনও ক্ষেত্রেও কাটিয়ে উঠেছে? চরম র্যান্ডম ফরেস্ট http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

আমি বুঝতে পারি যে আমরা যখন র‌্যান্ডম এফেক্টস (বা মিশ্র প্রভাব) মডেলগুলি ব্যবহার করি তখন আমরা বিশ্বাস করি যে কয়েকটি গ্রুপিং ফ্যাক্টারে কিছু মডেল প্যারামিটারগুলি এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হয়। আমার এমন একটি মডেল ফিট করার আকাঙ্ক্ষা রয়েছে যেখানে একটি গ্রুপিং ফ্যাক্টর জুড়ে প্রতিক্রিয়াটি স্বাভাবিক এবং কেন্দ্রীভূত করা হয়েছে (পুরোপুরি নয়, তবে …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

ধরুন আপনার কাছে একটি ব্যাগ রয়েছে যার সাথে nnn টাইলস রয়েছে এবং এর প্রতিটি চিঠি রয়েছে with আছে nAnAn_A চিঠি 'এ', সঙ্গে টাইলস nBnBn_B 'বি' সঙ্গে, ইত্যাদি, এবং n∗n∗n_*'ওয়াইল্ডকার্ড' টাইলস (আমরা আছে n=nA+nB+…+nZ+n∗n=nA+nB+…+nZ+n∗n = n_A + n_B + \ldots + n_Z + n_*)। ধরুন আপনার কাছে একটি সীমাবদ্ধ সংখ্যার শব্দযুক্ত …

18 probability  games  combinatorics 

আমাকে কোভারিয়েটগুলির একটি between ম্যাট্রিক্সে প্রতিটি জোড় পর্যবেক্ষণের মধ্যে আর মধ্যে নমুনা মহালানোবিসের দূরত্ব গণনা করতে হবে । আমি একটি সমাধান কার্যকরী যে প্রয়োজন, অর্থাত্ শুধুমাত্র দূরত্বের গণনা করা হয়, এবং বিশেষ করে সি / RCpp বাস্তবায়িত / ফোরট্রান ইত্যাদি আমি অনুমান যে জনসংখ্যার সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স, অজানা এবং নমুনা ব্যবহার …

18 r  algorithms  distance 

আমি এমন একটি নিবন্ধে একটি রেফারেন্স পেয়েছি যা এরকম হয়: তাবাচনিক অ্যান্ড ফিডেল (১৯৯ to) এর মতে .70 এর চেয়ে বেশি দ্বিখণ্ডিত পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি একাধিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত নয়। সমস্যা: আমি একাধিক রিগ্রেশন ডিজাইন 3 ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কিত>> .80, ভিএফ এর প্রায় .2 - .3, সহনশীলতা …

18 correlation  multiple-regression  multicollinearity  partial-correlation 

বিজ্ঞানের অনেক ক্ষেত্রের ইতিহাসকে কিছু সংখ্যক ব্যবধানে ভাগ করা যায় যা প্রায়শই কিছু গুরুত্বপূর্ণ আবিষ্কারের সাথে শুরু হয়। তবে পরিসংখ্যানের টাইমলাইনে আমি এর আগে আর কিছু দেখিনি। স্পষ্টতই, কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ তারিখ রয়েছে যা একটি নতুন সময়ের সূচনা পয়েন্ট হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে (পাস্কাল + ফার্ম্যাট, বেয়েস, পিয়ারসন, টুকি, ..)। …

18 history