প্রশ্ন ট্যাগ «networks»

একটি সিমুলেশন অধ্যয়নের জন্য আমাকে এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে হবে যা বিদ্যমান ভেরিয়েবল সাথে একটি পূর্বনির্ধারিত (জনসংখ্যা) পারস্পরিক সম্পর্ক দেখায় ।ওয়াইYY আমি Rপ্যাকেজগুলিতে সন্ধান করেছি copulaএবং CDVineযা প্রদত্ত নির্ভরতা কাঠামোর সাথে এলোমেলো মাল্টিভারিয়েট বিতরণ তৈরি করতে পারে। যাইহোক, বিদ্যমান ভেরিয়েবলের ফলে ফলাফলগুলির মধ্যে একটি স্থির করা সম্ভব নয়। বিদ্যমান ক্রিয়াকলাপগুলির …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

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 

প্রথমত, আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই। তবে আমি আমার পিএইচডি করার জন্য পরিসংখ্যানগত নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করছি। নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণের অংশ হিসাবে, আমি নেটওয়ার্ক ডিগ্রিগুলির একটি পরিপূরক সম্মিলিত বিতরণ ফাংশন (সিসিডিএফ) প্লট করেছি। আমি যেটি পেয়েছি তা হ'ল প্রচলিত নেটওয়ার্ক বিতরণগুলির (যেমন ডাব্লুডাব্লুডাব্লু) বিপরীতে লোগো সাধারণ বিতরণ দ্বারা বিতরণটি সবচেয়ে ভালভাবে লাগানো হয়েছে। …

22 curve-fitting  networks  lognormal  power-law 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

আমি সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি (ভার্চুয়াল নয়) বিশ্লেষণ করছি এবং আমি মানুষের মধ্যে সংযোগগুলি পর্যবেক্ষণ করছি। যদি কোনও ব্যক্তি এলোমেলোভাবে সংযোগের জন্য অন্য কোনও ব্যক্তিকে বেছে নেন, তবে একটি গ্রুপের মধ্যে সংযোগের সংখ্যাটি সাধারণত বিতরণ করা হত - কমপক্ষে আমি বর্তমানে যে বইটি পড়ছি তার অনুসারে। আমরা কীভাবে জানতে পারি যে বিতরণটি …

14 distributions  networks  central-limit-theorem 

আমি তাদের বৈশিষ্ট্য মান সহ প্রোটিনের তালিকা আছে। একটি নমুনা সারণী দেখতে দেখতে: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 সারিগুলি হ'ল প্রোটিন এবং কলামগুলি বৈশিষ্ট্য। আমার পাশাপাশি প্রোটিনগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা ইন্টারঅ্যাক্ট করে; উদাহরণ স্বরূপ Protein3, Protein4 Protein1, Protein2 Protein4, Protein1 সমস্যা : প্রাথমিক বিশ্লেষণের জন্য আমি জানতে চাই কোন …

13 machine-learning  statistical-significance  feature-selection  networks 

কোনও গ্রাফের পরিমিতিটি তার উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে । একটি ভিন্ন পোস্টে , কেউ ব্যাখ্যা করেছেন যে ভারী নেটওয়ার্কগুলির জন্য মডুলারালিটি সহজেই গণনা করা যায় (এবং সর্বোচ্চ করা যায়) কারণ সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স as পাশাপাশি মূল্যবান সম্পর্কগুলিও ধারণ করতে পারে। তবে, আমি জানতে চাই যে এটি স্বাক্ষরযুক্ত, মূল্যবান প্রান্তগুলি সহ, …

11 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

আমি এই কাগজে বর্ণিত ব্যাকবোন নেটওয়ার্ক নিষ্কাশন পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছি: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract মূলত, লেখকরা পরিসংখ্যান ভিত্তিতে এমন একটি পদ্ধতি প্রস্তাব করেন যা গ্রাফের প্রতিটি প্রান্তের জন্য সম্ভাবনা তৈরি করে, প্রান্তটি কেবল সুযোগে ঘটতে পারে। আমি 0.05 এর আদর্শ পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য কাট অফ ব্যবহার করি। আমি বেশ কয়েকটি রিয়েল-ওয়ার্ল্ড নেটওয়ার্কগুলিতে এই পদ্ধতিটি …

11 probability  statistical-significance  data-visualization  graph-theory  networks 

একটি ছোট-বিশ্বের নেটওয়ার্ক এক প্রকারের গাণিতিক গ্রাফ যেখানে বেশিরভাগ নোড একে অপরের প্রতিবেশী হয় না, তবে বেশিরভাগ নোডগুলি একে অপরের থেকে অল্প সংখ্যক হप्स বা পদক্ষেপে পৌঁছানো যায়। বিশেষত, একটি ছোট-বিশ্বের নেটওয়ার্ককে এমন একটি নেটওয়ার্ক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে দুটি এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নোডের মধ্যে নির্দিষ্ট দূরত্ব এল (প্রয়োজনীয় পদক্ষেপের …

10 hypothesis-testing  graph-theory  networks 

আমার কাছে একটি সিএসভি ফাইল রয়েছে যেখানে নির্দেশিত নেটওয়ার্কের 4 মিলিয়ন প্রান্তগুলি একে অপরের সাথে যোগাযোগের লোকদের প্রতিনিধিত্ব করে (যেমন জন মরিয়মের কাছে একটি বার্তা প্রেরণ করে, মেরি আনকে একটি বার্তা প্রেরণ করে , জন মেরিকে আরও একটি বার্তা প্রেরণ করে )। আমি দুটি জিনিস করতে চাই: প্রতিটি ব্যক্তির জন্য …

9 r  data-visualization  networks