পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার প্রশ্নটি একটি খুব সাধারণ একটি তবে এটি আসলেই আমাকে পেয়ে যায় :) একটি নির্দিষ্ট সময় সিরিজটি যদি একটি অ্যাডিটিভ বা গুণিতামূলক পচন পদ্ধতি ব্যবহার করে কোনও নির্দিষ্ট সময় সিরিজটি পচে যেতে হয় তবে কীভাবে মূল্যায়ন করতে হয় তা আমি সত্যিই জানি না। আমি জানি যে একে অপরের থেকে আলাদা …

9 time-series  mathematical-statistics  variance-decomposition 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে কীভাবে কোনও অ্যাডজাস্টড বিজোড় অনুপাতটি অনুমান করে তার সাথে সাদৃশ্যযুক্ত একটি সমন্বিত ঝুঁকি অনুপাত অনুমান করতে আগ্রহী। কিছু সাহিত্য (উদাহরণস্বরূপ, এটি ) নির্দেশ করে যে হুবার-হোয়াইট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির সাথে পয়েসন রিগ্রেশন ব্যবহার করা এটি করার একটি মডেল-ভিত্তিক উপায় ক্রমাগত covariates জন্য সামঞ্জস্যকরণ এটি কীভাবে প্রভাবিত …

9 r  references  biostatistics  poisson-regression  relative-risk 

কম্পিউটারের সিমুলেশন দ্বারা অ্যাসিম্পটোটিক ফলাফল প্রমাণিত হতে পারে না , কারণ এগুলি অনন্ত ধারণার সাথে জড়িত বিবৃতি। তবে আমাদের এমন ধারণা অর্জন করতে সক্ষম হওয়া উচিত যে থিওরি আমাদের বলার সাথে জিনিসগুলি সত্যই অগ্রসর হয়। তাত্ত্বিক ফলাফল বিবেচনা করুন limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 যেখানে XnXnX_n হল nnn র্যান্ডম …

9 mathematical-statistics  simulation  convergence  asymptotics 

আমি প্রায় দুই হাজার গ্রাহককে দুটি গ্রুপে বিভক্ত করে আমার ডেটাসেটের ভারসাম্য বজায় রাখতে ওভারস্যাম্পলিং এবং আন্ডার স্যাম্পলিংয়ের সংমিশ্রণ সম্পাদন করতে চাই, যেখানে একটির মধ্যে প্রায় 15% অনুপাত রয়েছে। আমি SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE ) এবং রোসে ( http://cran.r-project.org/web/packages/ROSE/ এ দেখেছি ROSE.pdf ), তবে এই দু'টিই বিদ্যমান পর্যবেক্ষণ এবং উদাহরণস্বরূপ কেএনএন …

9 unbalanced-classes  resampling  oversampling 

আমি 200 সাবজেক্ট এবং 1000 ভেরিয়েবলের সাথে আমার ডেটা পূর্বাভাসের ক্রস-বৈধকরণের কাজ করছি। আমি আগ্রহী রিজ রিগ্রেশনটি ভেরিয়েবলের সংখ্যা হিসাবে (আমি ব্যবহার করতে চাই) নমুনার সংখ্যার চেয়ে বেশি। সুতরাং আমি সঙ্কুচিত অনুমানকারী ব্যবহার করতে চাই। নীচে উদাহরণস্বরূপ ডেটা তৈরি করা হয়েছে: #random population of 200 subjects with 1000 variables M …

9 r  cross-validation  prediction  ridge-regression 

ধরা যাক, আমার কাছে প্রশ্নপত্রক আইটেমগুলির একগুচ্ছ স্কোর সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে, যা তাত্ত্বিকভাবে মনোবিজ্ঞানের গবেষণার মতো সংখ্যার কম স্কেলের সমন্বিত। আমি জানি যে এখানে একটি সাধারণ পদ্ধতি ক্রোনবাচের আলফা বা এরকম কিছু ব্যবহার করে আঁশগুলির নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করা, তারপরের আইটেমগুলিকে স্কেল স্কোর তৈরি করতে এবং সেখান থেকে বিশ্লেষণ চালিয়ে …

9 factor-analysis  reliability  psychometrics  cronbachs-alpha  scale-construction 

আমি বুঝতে পারি বুস্টিং ট্রি মডেলের 3 টি সুর করার প্যারামিটার রয়েছে, অর্থাত্‍ গাছের সংখ্যা (পুনরাবৃত্তির সংখ্যা) সঙ্কুচিত পরামিতি বিভাজনের সংখ্যা (প্রতিটি উপাদান গাছের আকার) আমার প্রশ্ন: টিউনিংয়ের প্রতিটি পরামিতিগুলির জন্য, আমি এর সর্বোত্তম মানটি কীভাবে খুঁজে পাব? আর কী পদ্ধতি? দ্রষ্টব্য: সঙ্কুচিত প্যারামিটার এবং গাছের প্যারামিটারের সংখ্যা এক সাথে …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

আমি আর প্যাকেজে একটি glmerমডেল ফিট করছি lme4। আমি এতে একটি এনোভা টেবিল খুঁজছি যার মধ্যে পি-মানটি দেখানো হয়েছে তবে আমি এটির সাথে উপযুক্ত কোনও প্যাকেজ খুঁজে পাচ্ছি না। এটি আর-তে করা সম্ভব? আমি যে মডেলটি ফিট করছি তা হ'ল ফর্মের: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four times a year'), control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

9 r  anova  lme4-nlme  mixed-model 

কাউন্ট ডেটাতে কীভাবে পাঠ্যকে মডেল করবেন সে সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে, বিশেষত কীভাবে lassoবৈশিষ্ট্যগুলি হ্রাস করার জন্য আমি এই কৌশলটি ব্যবহার করতে পারি । বলুন যে আমার কাছে এন অনলাইন নিবন্ধ এবং প্রতিটি নিবন্ধের জন্য পৃষ্ঠাগুলির গণনা রয়েছে। আমি প্রতিটি নিবন্ধের জন্য 1-গ্রাম এবং 2-গ্রাম উত্তোলন করেছি এবং আমি …

9 poisson-distribution  lasso  glmnet  overdispersion  penalized 

আমার কাছে প্রায় 5000 টি বৈশিষ্ট্যের ডেটা সেট রয়েছে। সেই ডেটার জন্য আমি বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য চি চি স্কোয়ার পরীক্ষাটি প্রথম ব্যবহার করেছি; এর পরে, আমি প্রায় 1500 ভেরিয়েবল পেয়েছি যা প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের সাথে তাত্পর্যপূর্ণ সম্পর্ক দেখায়। এখন আমার এটিতে লজিস্টিক রিগ্রেশন ফিট করতে হবে। আমি আর এর জন্য গ্লমলটি …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

প্রস্তাবিত নমুনা আকারকে সমর্থন করতে অনুদানগুলি প্রায়শই পাওয়ার বিশ্লেষণের প্রয়োজন হয়। প্রোটোমিক্সে (এবং সর্বাধিক-অল্পবিজ্ঞানের) মধ্যে 10 এর স্যাম্পলগুলি (সম্ভবত 100s, তবে সম্ভাব্য নয়) এর পরিমাপ করা 100 এর থেকে 1000 এর বৈশিষ্ট্য / পরিবর্তনশীল রয়েছে। এছাড়াও, এটি জানা যায় যে এই পরিমাপের কয়েকটি ইউনিট (উদাহরণস্বরূপ, প্রোটিনের বর্ণালী সংখ্যা) সাধারণত বিতরণ …

9 nonparametric  power-analysis 

দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া থাকলে আমার ইন্টারঅ্যাকশন প্লটগুলি ব্যাখ্যা করতে সমস্যা হয়। নিম্নলিখিত গ্রাফগুলি এই সাইট থেকে এসেছে : এখানে, এবং হ'ল স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং হ'ল নির্ভরশীল ভেরিয়েবল।একজনAAবিBBডি ভিDVDV প্রশ্ন: মিথস্ক্রিয়া এবং প্রধান প্রভাব নেই , কিন্তু কোন প্রধান প্রভাবএকজনAAবিBB আমি দেখতে পারেন উচ্চতর মান , উচ্চ মান দেওয়া …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন অ্যালগরিদম সন্ধান করছি যা এমন ডেটার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত যা এর স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল (x) এর একটি ধ্রুবক পরিমাপ ত্রুটি এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (y) এর সংকেত নির্ভর ত্রুটি রয়েছে। উপরের চিত্রটি আমার প্রশ্নের চিত্র তুলে ধরে।

9 regression  linear-model  measurement-error  measurement 

আমার একটি ফাংশন রয়েছে যা কোনও ওয়েব ব্যবহারকারীর জন্য গড় অপেক্ষা করার সময় দেয়। এটি, এটি একটি গড় সময় দেয় যে একটি গড় ব্যবহারকারী কোনও ওয়েব পৃষ্ঠায় থাকতে পারে, কথায় ওয়েব সংস্থার দৈর্ঘ্য দেওয়া হয়। ওয়েব ব্রাউজ করা কোনও 'গড় ওয়েব ব্যবহারকারী' মডেল করার জন্য বিতরণের সাথে এই ফাংশনটি (এবং …

9 distributions 

আমি শব্দ এবং এর বর্গ (প্রেডিকটার ভেরিয়েবল )টিকে একটি রিগ্রেশনে অন্তর্ভুক্ত করতে চাই কারণ আমি ধরে নিই যে কম মানগুলি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর ইতিবাচক প্রভাব ফেলে এবং উচ্চ মানের একটি নেতিবাচক প্রভাব ফেলে। উচ্চতর মান প্রভাব ক্যাপচার করা উচিত নয়। তাই আমি আশা করি যে এর সহগটি ইতিবাচক এবং এর …

9 regression  multiple-regression  polynomial  centering