পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

সারাংশ পোইসন রিগ্রেশন (আপেক্ষিক ঝুঁকির সাথে) বিরোধী হিসাবে বাইনারি ফলাফলগুলির সহযোজনীয় গবেষণায় লজিস্টিক রিগ্রেশন (বৈষম্য অনুপাত সহ) কেন বেশি সাধারণ? পটভূমি স্নাতক এবং স্নাতক পরিসংখ্যান এবং এপিডেমিওলজি কোর্স, আমার অভিজ্ঞতার সাথে, সাধারণত শেখায় যে বাইনারি ফলাফলগুলির সাথে মডেলিং ডেটা তৈরির জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করা উচিত, ঝুঁকির অনুমানের সাথে প্রতিকূলতার …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

আমি বের্নুলির র্যান্ডম ভেরিয়েবল একটি র্যান্ডম নমুনা আছে , যেখানে iidrv এবং , এবং একটি অজানা প্যারামিটার।এক্স আই পি ( এক্স আই = 1 ) = পি পিX1...XNX1...XNX_1 ... X_NXiXiX_iP(Xi=1)=pP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp স্পষ্টতই, : জন্য একটি অনুমান খুঁজে পেতে পারে ।পি : = ( এক্স 1 + + …

42 confidence-interval  binomial  bernoulli-distribution 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ম্যাট্রিক্স পচন ব্যবহার করতে পারে তবে এটি সেখানে পৌঁছানোর কেবল একটি সরঞ্জাম। ম্যাট্রিক্স বীজগণিত ব্যবহার না করে আপনি কীভাবে মূল উপাদানগুলি আবিষ্কার করবেন? উদ্দেশ্যমূলক কাজ (লক্ষ্য) কী এবং বাধাগুলি কী কী?

42 pca 

মেশিন লার্নিং / অন্যান্য পরিসংখ্যানমূলক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কৌশলগুলির মধ্যে আমার পার্থক্য সম্পর্কে বনাম। সামাজিক বিজ্ঞানীরা (উদাহরণস্বরূপ, অর্থনীতিবিদ) যে ধরণের পরিসংখ্যান ব্যবহার করেন তা হ'ল অর্থনীতিবিদরা একক বা একাধিক ভেরিয়েবলের প্রভাব বোঝার জন্য খুব আগ্রহী বলে মনে করেন - উভয় ক্ষেত্রেই পরিধি এবং সম্পর্ক কার্যকরী কিনা তা সনাক্ত করা। এর জন্য, আপনি …

42 machine-learning  econometrics 

আমি বর্তমানে ২০০০ ও ২০০৪ সালের নির্বাচনের ভোটদানের স্থান এবং ভোটদানের পছন্দ সম্পর্কিত একটি কাগজ পড়ছি । এটিতে একটি চার্ট রয়েছে যা লজিস্টিক রিগ্রেশন সহগগুলি প্রদর্শন করে। কয়েক বছর আগে এবং কিছুটা পড়া শুরু, আমি একাধিক স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং বাইনারি প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককে বর্ণনা করার উপায় হতে লজিস্টিক রিগ্রেশনকে …

42 regression  logistic  interpretation 

আমি ভাবছি যে কেউ যদি ওয়েট , অনিরীক্ষিত প্রান্তগুলি সহ কোনও গ্রাফের সম্প্রদায় সনাক্তকরণ / গ্রাফ বিভাজন / ক্লাস্টারিংয়ের সম্পাদন করার ক্ষেত্রে ভাল প্রারম্ভিক পয়েন্টগুলি কী বলতে পারে । প্রশ্নের গ্রাফটিতে প্রায় 3 মিলিয়ন প্রান্ত রয়েছে এবং প্রতিটি প্রান্তটি এটি দুটি সংযোগের সাথে সংযোগ স্থাপনের মধ্যে মিলের ডিগ্রি প্রকাশ করে। …

42 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

পার্থক্য নেওয়ার পাশাপাশি, একটি স্টেশন অ-স্টেশন টাইম সিরিজ করার অন্যান্য কৌশলগুলি কী? সাধারণত কোনও সিরিজটিকে " ইন্টিগ্রেটেড অফ অর্ডার পি " হিসাবে উল্লেখ করে যদি এটি কোনও ল্যাগ অপারেটর মাধ্যমে স্থির করা যায় ।( 1 - এল )পিএক্সটি(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

আমার কর্মক্ষেত্রে অনেক বিস্তৃত শৃঙ্খলা থেকে কর্মচারী রয়েছে, তাই আমরা প্রচুর বিভিন্ন ফর্মে ডেটা তৈরি করি। ফলস্বরূপ, প্রতিটি দল ডেটা সংরক্ষণের জন্য নিজস্ব সিস্টেম তৈরি করেছে। কিছু অ্যাক্সেস বা এসকিউএল ডাটাবেস ব্যবহার করে; কিছু দল (আমার ভীতিতে) এক্সেল স্প্রেডশীটগুলিতে প্রায় সম্পূর্ণ নির্ভরশীল। প্রায়শই ডেটা ফর্ম্যাটগুলি প্রকল্প থেকে প্রকল্পে পরিবর্তিত হয়। …

42 dataset  reproducible-research  quality-control 

কোনও বয়েসিয়ান মডেল ফিট করার সময় কীভাবে বিশেষজ্ঞদের পূর্ব থেকে বিতরণ করা উচিত?

42 bayesian  prior  elicitation 

আমি সাধারণত "সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার" সম্পর্কে শুনি। লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য কি এটি বহুল ব্যবহৃত আলগোরিদম ব্যবহার করা হয়? একটি আলাদা ব্যবহার করার কারণ আছে?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

দুটি বুলিয়ান ভেক্টর রয়েছে, যার মধ্যে কেবল 0 এবং 1 রয়েছে। আমি যদি পিয়ারসন বা স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করি তবে সেগুলি অর্থবোধক বা যুক্তিসঙ্গত?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

ধরুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা পূর্বাভাস দেয় যে কোনও ইমেল স্প্যাম কিনা। এবং ধরুন কেবলমাত্র 1% ইমেল স্প্যাম। সবচেয়ে সহজ কাজটি হ'ল তুচ্ছ শ্রেণিবদ্ধ শিখতে হবে যা বলে যে কোনও ইমেল স্প্যাম নয়। এই শ্রেণিবদ্ধকারী আমাদের 99% নির্ভুলতা দেবে, তবে এটি আকর্ষণীয় কিছু শিখবে না এবং এতে …

42 machine-learning  classification 

আমার কাছে একটি প্রশ্ন রয়েছে যা কোনও রিগ্রেশন মডেলটিতে কোনও ইন্টারঅ্যাকশন নির্দিষ্ট করার সেরা উপায়। নিম্নলিখিত তথ্য বিবেচনা করুন: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), s …

42 r  regression  interaction 

আমি একটি অবিচ্ছিন্ন (নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল) এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ (নামমাত্র: লিঙ্গ, স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল) ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে চাই। অবিচ্ছিন্ন তথ্য সাধারণত বিতরণ করা হয় না। এর আগে, আমি ব্যবহার করে এটি গণনা করেছি । তবে আমাকে বলা হয়েছে যে এটি সঠিক নয়।ρρ\rho ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করার সময়, আমি দেখতে পেলাম …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

আমি লিনিয়ার এসভিএম লাগিয়ে দেওয়া পরিবর্তনশীল ওজনকে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি। (আমি সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ আমি ডকুমেন্টেশনে এমন কোনও কিছুই পাই না যা নির্দিষ্টভাবে এই ওজনগুলি গণনা করা বা ব্যাখ্যা করা হয় states ওজনের চিহ্নের ক্লাসের সাথে কি কোনও …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn