পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার কাছে এবং এর মানগুলির একটি সেট রয়েছে যা তাত্ত্বিকভাবে তাত্পর্যপূর্ণভাবে সম্পর্কিত:yxxxyyy y=axby=axby = ax^b গুণফলগুলি পাওয়ার একটি উপায় হ'ল উভয় পক্ষের প্রাকৃতিক লোগারিদম প্রয়োগ করা এবং একটি রৈখিক মডেল লাগানো: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] এটি পাওয়ার আরেকটি উপায় হ'ল একটি অলৈনিক …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

ধরুন আমি মডেলিং / বৈধতা পর্যবেক্ষণের মধ্যে একটি 80/20 বিভক্ত পেয়েছি। আমি মডেলিং ডেটা সেটটিতে একটি মডেল ফিট করেছি এবং যাচাইকরণ ডেটা সেটটিতে আমি যে ত্রুটিটি দেখছি তাতে আমি আরামদায়ক। ভবিষ্যতের পর্যবেক্ষণগুলি স্কোর করার জন্য আমি আমার মডেলটি রোলআউট করার আগে, 100% ডেটাতে আপডেট হওয়া প্যারামিটারের অনুমানের জন্য মডেলিং ডেটার …

13 regression  predictive-models  validation 

সুতরাং আমি এটি শুনেছি যে অন্যটির ফলাফলের ভিত্তিতে একটি পরিসংখ্যান পরীক্ষা পছন্দ করা ভাল ধারণা নয়। যদিও এটি আমার কাছে অদ্ভুত লাগছে। উদাহরণস্বরূপ, লোকেরা প্রায়শই একটি প্যারামিমেট্রিক পরীক্ষা ব্যবহার করতে পছন্দ করে যখন অন্য কোনও পরীক্ষায় পরামর্শ দেওয়া হয় যে অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় না। এই পদ্ধতিটি বেশ বিস্তৃতভাবে …

13 hypothesis-testing 

কাঠামোগত সমীকরণের মডেলটি অনুমান করতে আমি আর লাভান প্যাকেজটি ব্যবহার করছি । ধরা যাক মডেলটিতে 1 প্রচ্ছন্ন এবং 2 ম্যানিফেস্টের ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল সহ 1 টি অন্তঃসত্ত্বা ম্যানিফেস্ট ভেরিয়েবল রয়েছে: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age কাঙ্ক্ষিত লাভান মডেলটি তখন (কাজ করে না): model <- ' attitude1 …

13 r  interaction  sem  lavaan 

আমি ব্যক্তিদের একটি অনুদায়ী তথ্য সেট আছে এবং তাদের কিছু চিকিত্সা সাপেক্ষে ছিল এবং অন্যদের ছিল না। সমস্ত ব্যক্তি জন্ম থেকে 18 বছর অবধি নমুনায় থাকে এবং চিকিত্সাটি এই ব্যাপ্তির মধ্যে কোনও বয়সে ঘটে। চিকিত্সার বয়স বিভিন্ন ক্ষেত্রে পৃথক হতে পারে। প্রপেনসিটি স্কোর ম্যাচিংয়ের সাহায্যে আমি জন্মের বছরে সঠিক মিলের …

13 stata  panel-data  propensity-scores 

সনাক্তকারী গোষ্ঠীর মধ্যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলকে মানদান করা কি কোনও অর্থবোধ করে? নিম্নলিখিত ওয়ার্কিং পেপার (বনভূমিতে আইনী অ্যামাজনে বন কাটা মন্দা; দাম বা নীতি ?, পিডিএফ ) ব্রাজিলের বনভূমিতে সাধারণ নীতি পরিবর্তনের প্রভাব বিশ্লেষণের জন্য একটি মানক নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ব্যবহার করে। ওয়াইএন ই ডব্লিউআমি টি= ওয়াইআমি টি- ওয়াইআমি¯¯¯¯¯s d( ওয়াইআমি টি)ওয়াইআমিটিএনইW=ওয়াইআমিটি-ওয়াইআমি¯গুলিঘ(ওয়াইআমিটি) …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

আমি বিভিন্ন গুণাবলীর ভিত্তিতে দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য র্যান্ডম বন ব্যবহার করে রিগ্রেশন করছি। কোড পাইথনে সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে লেখা হয়েছে। আপনি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন যে আপনার নিজের ভেরিয়েবলগুলি exp/ logব্যবহারের পূর্বে রিগ্রেশন মডেলের সাথে মানানসই তা পরিবর্তন করা উচিত ? র্যান্ডম ফরেস্টের মতো কোনও এনসেম্বল পদ্ধতির ব্যবহার করার সময় …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

আমি 25 ভেরিয়েবলের উপর পিসিএ চালিয়েছি এবং ব্যবহার করে শীর্ষ 7 পিসি নির্বাচন করেছি prcomp। prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) আমি তখন সেই উপাদানগুলিতে ভেরিম্যাক্স ঘূর্ণন করেছি। varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) এবং এখন আমি পিসিএ-ঘোরানো ডেটা ভ্যারাম্যাক্স ঘোরানোর ইচ্ছা করি (কারণ এটি ভ্যারিম্যাক্স অবজেক্টের অংশ নয় - কেবলমাত্র লোডিংস ম্যাট্রিক্স …

13 r  pca  factor-rotation 

আমি আশা করি যে এই প্রশ্নটি "খুব সাধারণ হিসাবে চিহ্নিত" হয় না এবং আশা করি যে কোনও আলোচনা শুরু হয়ে গেছে যা সকলকে উপকৃত করবে। পরিসংখ্যানগুলিতে, আমরা বড় নমুনা তত্ত্বগুলি শিখতে প্রচুর সময় ব্যয় করি। আমরা আমাদের অনুমানকারীদের অ্যাসেম্পটোটিক বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়ন করতে গভীর আগ্রহী সেগুলি সহ তারা এ্যাসেম্পোটোটিকভাবে নিরপেক্ষ, অ্যাসেম্পোটোটিক্যালি …

13 sample  asymptotics 

আসুন এই হাইপোটিকাল ডেটাসেট বিবেচনা করুন: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) আমরা lmeপ্রতিক্রিয়াটিকে এলোমেলো প্রভাবের মডেল সহ ব্যবহার করতে পারি : require(nlme) model <- …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

সম্পাদন করা আমার সঠিক প্রক্রিয়াটি বর্ণনা করার জন্য একটি কাগজ পেয়েছি । পার্থক্যটি কেবল হ'ল কাগজটি দৈনিকের সাথে মাসিক গড় ডেটা ইন্টারপোলেট করে, যখন মাসিক উপায় সংরক্ষণ করে। আমার কাছে এই পদ্ধতির প্রয়োগ করতে সমস্যা আছে R। কোনও ইঙ্গিত প্রশংসা করা হয়। মূল প্রতি সপ্তাহের জন্য, আমার কাছে নিম্নলিখিত গণনা …

13 r  time-series  interpolation 

যদি স্ট্যান্ডার্ড ওএলএস রেগ্রেশনগুলিতে দুটি অনুমান লঙ্ঘিত হয় (ত্রুটির স্বাভাবিক বন্টন, সমকামিতা), বুটস্ট্র্যাপিং কি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি এবং আত্মবিশ্বাসের বিরতি হ'ল রেজিস্ট্রার সহগের তাত্পর্যকে বিবেচনা করে অর্থবহ ফলাফলে পৌঁছানোর উপযুক্ত বিকল্প? বুটস্ট্র্যাপড স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির সাথে তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষা এখনও কি হেটেরোসেসটাস্টিকটির সাথে "কাজ" করে? যদি হ্যাঁ, তবে এই দৃশ্যে …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

মেরিয়াম-ওয়েবস্টার অভিধান একটি সংজ্ঞায়িত সাপেক্ষ ঘটনা বা অবস্থা যেমন 1 : likely but not certain to happen : possible 2 : not logically necessary; especially : empirical 3 a : happening by chance or unforeseen causes b : subject to chance or unseen effects : unpredictable c : intended for …

13 terminology  contingency-tables 

আমি ডেটা সায়েন্সে নতুন এবং 200,000 সারি এবং আর-এ 50 টি কলাম সহ একটি ডেটা সেটটিতে ক্লাস্টারগুলি খুঁজে পেতে সমস্যা হচ্ছে যেহেতু ডেটাতে উভয় সংখ্যাসূচক এবং নামমাত্র ভেরিয়েবল রয়েছে, তাই কে-ইনের মতো পদ্ধতিগুলি যা ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব পরিমাপ ব্যবহার করে তা উপযুক্ত পছন্দ বলে মনে হয় না। সুতরাং আমি পিএএম, অ্যাগনেস …

13 r  clustering  sampling  large-data 

খুব বেসিক প্রশ্ন: লিনিয়ার রিগ্রেশন থেকে অবশিষ্টাংশের সাধারণ বিতরণ বলতে কী বোঝায়? পদগুলির ক্ষেত্রে, এটি রিগ্রেশন থেকে আমার মূল ডেটার উপর কীভাবে প্রতিবিম্বিত করে? আমি সম্পূর্ণ স্টাম্পড, ধন্যবাদ ছেলেরা

13 regression  residuals