«computing» 태그된 질문

최근에 R-Bloggers의 게시물을 읽었으며 John Myles White 의이 블로그 게시물에 Julia 라는 새로운 언어에 대한 링크가 있습니다 . Julia는 JIT (Just-In-Time) 컴파일러를 활용하여 악의적 인 빠른 실행 시간을 제공하고 C / C ++와 동일한 속도의 속도를 제공합니다 (동일한 순서). , 동등하게 빨리하지 않음). 또한 R의 apply 문과 벡터 연산 대신 …

161 r  computational-statistics  software  computing  julia 

나는 통계 과정을 한 번도 본 적이 없으므로 여기에 올바른 장소에 묻기를 바랍니다. 정규 분포를 나타내는 두 개의 데이터, 즉 평균 및 분산 만 있다고 가정 합니다. 컴퓨터를 사용 하여이 두 분포를 무작위로 샘플링 하여이 두 통계를 존중하고 싶습니다.σ 2μμ\muσ2σ2\sigma^2 샘플을 출력하기 전에 각 샘플에 를 추가하기 만하면 0을 정규화하여 …

36 normal-distribution  sampling  computing 

표준 입력에서 숫자의 흐름 (ASCII 형식)을 허용하고 최소, 최대, 평균, 중앙값, RMS, Quantile 등과 같은이 흐름에 대한 기본 설명 통계를 제공하는 명령 줄 도구가 있습니까? 명령 행 체인의 다음 명령으로 출력을 구문 분석 할 수 있습니다. 작업 환경은 Linux이지만 다른 옵션도 환영합니다.

27 descriptive-statistics  computational-statistics  computing 

C / C ++로 이식하려는 특정 MCMC 알고리즘이 있습니다. 비싼 계산의 많은 부분이 이미 Cython을 통해 C로 이루어졌지만 전체 샘플러를 컴파일 된 언어로 작성하여 Python / R / Matlab / 무엇이든 래퍼를 작성할 수 있기를 원합니다. 주위를 파고 난 후 C ++에 기대어 있습니다. 내가 아는 관련 라이브러리는 Armadillo (http://arma.sourceforge.net/)와 …

23 mcmc  software  c++  computing 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

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 

이 게시물은 빠르게 변화하는 이벤트와 관련이 있습니다. 나는 다양한 유형의 통계 작업에 대한 R / Python의 대안으로 Julia에 대해 매우 좋은 토론을 한 2012 년 질문을 보았습니다. 여기 Julia의 약속에 관한 2012 년의 원래 질문이 있습니다. 불행히도 Julia는 당시 매우 새롭고 통계 작업에 필요한 툴킷은 다소 원시적이었습니다. 버그가 해결되었습니다. 배포판을 …

19 r  python  computing  julia 

이 포럼에서 여러분은 멀티 코어 , 스노우 패키지 또는 CUDA 와 함께 "> R을 사용 하므로 워크 스테이션 CPU보다 더 많은 전력을 필요로하는 고급 계산을 위해서는 어떤 하드웨어에서 이러한 스크립트를 계산합니까? 어딘가에 데이터 센터 액세스? 이러한 질문의 배경은 다음과 같습니다. 저는 현재 M.Sc를 작성하고 있습니다. R과 고성능 컴퓨팅에 관한 논문이며 …

16 r  mathematical-statistics  computing  parallel-computing 

저는 현재 큰 확률 론적 모델 중 하나를 SAS에서 새로운 언어로 옮기는 일을 맡았습니다. 개인적으로, 나는 전통적인 컴파일 언어를 선호하지만, PI는 내가 사용한 적이없는 R을 확인하기를 원합니다. SAS에서 모델을 가져 오기위한 우리의 동기는 (1) 많은 사람들이 SAS가 비싸기 때문에이 모델에 액세스 할 수 없다는 것입니다. 우리가 가진 모델의 유형. (1)에 …

16 r  computing 

저는 소프트웨어 엔지니어로서 통계 알고리즘, 데이터 마이닝, 기계 학습, 베이지안 네트워크, 분류 알고리즘, 신경망, Markov 체인, Monte Carlo 방법 및 난수 생성과 같은 주제에 관심이 있습니다. 개인적으로 이러한 기술을 직접 사용하는 것은 즐겁지 않았지만, 그 기술을 사용하고 그에 대해 더 많이 알고 싶어하는 소프트웨어를 높은 수준에서 사용해야했습니다. 큰 폭의 책을 …

15 references  computational-statistics  computing 

이것은 효율적인 온라인 선형 회귀 에서 영감을 얻었으며 매우 흥미 롭습니다. 대규모 통계 컴퓨팅에 전념하는 텍스트 나 리소스가 있습니까? 이로 인해 주 메모리에 맞지 않는 데이터 세트를 사용하여 컴퓨팅하거나 효과적으로 서브 샘플링하기에는 너무 다양합니다. 예를 들어 온라인 방식으로 혼합 효과 모델을 적용 할 수 있습니까? MLE에 대한 표준 2 차 …

12 online  computing  references 

통계 소프트웨어를 테스트하는 데 유용한 기술 / 접근법은 무엇입니까? 특히 최대 가능성을 사용하여 파라 메트릭 추정을 수행하는 프로그램에 관심이 있습니다. 내 자신의 프로그램을 작성할 때 대부분의 경우 필요한 계산이 기존 시스템에서 아직 구현되지 않았기 때문에 다른 프로그램이나 게시 된 소스의 결과를 항상 비교할 수있는 것은 아닙니다. 정확성을 보장 할 수있는 …

10 software  computing  computational-statistics 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom