যৌথ অনুমান কি?


12

আমার প্রশ্নটি এতটা সহজ: যৌথ অনুমান কী? এবং এটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণের প্রসঙ্গে কী বোঝায়? এটা কিভাবে সম্পন্ন করা হয়? আমি বেশ কিছুক্ষণ শক্তিশালী ইন্টারনেটে ঘুরেছিলাম তবে এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজে পাই না।


1
সমস্ত সহায়ক উত্তর এবং আপনি আমার কাছে এটি পরিষ্কার করার জন্য যে প্রচেষ্টা করেছিলেন তার জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ!
এ রিগ্রেশন

উত্তর:


14

যৌথ প্রাক্কলন হ'ল, সাধারণভাবে একই সময়ে দুটি (বা আরও) জিনিসের অনুমান করা। এটি কোনও নমুনা থেকে গড় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি অনুমান করার মতো সহজ হতে পারে।

প্রচুর সাহিত্যে এই শব্দটি ব্যবহৃত হয়েছে কারণ একটি বিশেষ অনুমানের পদ্ধতি ব্যবহার করতে হয়। এটি সাধারণত তখন ঘটে যখন একটি পরিমাণ অন্যের উপর নির্ভর করে এবং তদ্বিপরীতভাবে যাতে সমস্যার একটি বিশ্লেষণাত্মক সমাধান অক্ষম হয়। যৌথ অনুমান কীভাবে করা হয় তা পুরোপুরি সমস্যার উপর নির্ভর করে।

একটি পদ্ধতি যা "যৌথ মডেলিং" বা যৌথ অনুমানের জন্য প্রায়শই পপ আপ হয় হ'ল ইএম-অ্যালগরিদম। EM এর প্রত্যাশা - সর্বাধিকীকরণ for এই পদক্ষেপগুলি পরিবর্তন করে, ই-পদক্ষেপটি অনুপস্থিত তথ্যগুলিতে পূরণ করে যা অন্যথায় উপাদান A এর উপর নির্ভর করে এবং এম-পদক্ষেপটি বি বিয়ের জন্য অনুকূল অনুমানের সন্ধান করে E এবং M পদক্ষেপগুলি পুনরাবৃত্তি করে আপনি A এর সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের সন্ধান করতে পারবেন এবং বি, এইভাবে যৌথভাবে এই জিনিসগুলি অনুমান করুন।


1
আপনি যেখানে একটি ভেরিয়েবলের গড় এবং মানক বিচ্যুতিটি অনুমান করছি না তার উদাহরণ দিতে পারেন ? তখন কোন ধরণের অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়?
smci

@ এসএমসি লিনিয়ার মিশ্র মডেলিং যৌথভাবে স্থির এবং এলোমেলো উপাদানগুলির অনুমান করে।
অ্যাডমো

ধন্যবাদ, আমি বলতে চাই, দয়া করে আপনার (উত্তরে) এটি সম্পাদনা করুন (এবং অন্য কোনও উদাহরণ)। এলগোরিদম ইএম থেকে সম্পূর্ণ আলাদা? (এটি কীভাবে একই সাথে উভয় উপাদানগুলির অনুমানের ব্যবস্থা করে? এটি কি
কনভার্জেন্সের

@ এসএমসি আমি একমত নই ক) এটি অপির প্রশ্ন নয়। খ) অসীম "অন্যান্য উদাহরণ" রয়েছে) গ) এলএমই এর অ্যালগরিদম কী এবং ইএম থেকে এটি কীভাবে আলাদা তা অন্য প্রশ্ন।
অ্যাডামো

এটি উদাহরণ সহ উত্তর বর্ণনা করতে সহায়তা করে। এবং এটি একটি ঝাঁকুনির উত্তর দেয়, তাই যা চাওয়া হয়েছিল তারই অংশ।
smci

6

একটি পরিসংখ্যানগত প্রসঙ্গে, "যৌথ অনুমান" শব্দটি অনুমানযোগ্যভাবে দুটি জিনিসের একটিকে বোঝাতে পারে:

    1. দুই বা ততোধিক স্কালে প্যারামিটার যুগপত প্রাক্কলন (অথবা equivalently, অন্তত দুই উপাদানের সঙ্গে একটি ভেক্টর প্যারামিটারের প্রাক্কলন); অথবা
    1. যৌথ সম্পর্কিত একক প্যারামিটারের অনুমান (উদাহরণস্বরূপ, কার্পেন্ট্রি, নদীর গভীরতানির্ণয় ব্যবস্থা বা গাঁজা ধূমপানের অধ্যয়নের ক্ষেত্রে)।

এই দুটি অপশনের মধ্যে দ্বিতীয়টি একটি রসিকতা, তাই প্রায় অবশ্যই যৌথ অনুমানটি একই সাথে দুটি স্কেলারের পরামিতি একবারে অনুমান করে।



1
পেডেন্ট্রি গৃহীত - সম্পাদিত।
বেন - মনিকা পুনরায়

3

যৌথ অনুমান একই সময়ে দুই বা ততোধিক পরামিতি অনুমান করতে ডেটা ব্যবহার করে। পৃথক অনুমান প্রতিটি প্যারামিটারকে একবারে মূল্যায়ন করে।

অনুমানটি একধরণের অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ার ফলাফল। এ কারণে, পরিসংখ্যানগুলিতে অনন্য অনুমান সমাধানের অস্তিত্ব নেই। আপনি যদি নিজের লক্ষ্য পরিবর্তন করেন, তবে আপনি যা অনুকূল তা পরিবর্তন করুন। যখন আপনি প্রথমে রিগ্রেশন সম্পর্কিত জিনিসগুলি শিখেন তখন কেউ আপনাকে বলবে না যে আপনি কী করছেন। প্রশিক্ষকের লক্ষ্য হ'ল বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কাজ করে এমন পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনাকে একটি ডিগ্রি বেসিক কার্যকারিতা দেওয়া। শুরুতে, আপনি রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখছেন না। পরিবর্তে, আপনি এক বা দুটি রিগ্রেশন পদ্ধতি শিখছেন যা বিস্তৃত পরিস্থিতিতে ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য।

আপনি যে গোপন লক্ষ্য সমাধানের সমাধানের সন্ধান করছেন তা বুঝতে এটি কিছুটা কঠিন করে তোলে।

রিগ্রেশন প্রসঙ্গে কল্পনা নিম্নলিখিত বীজগাণিতিক অভিব্যক্তি সত্য

z- র=βএক্সএক্স+ +βYY+ +α
z- র(এক্স,Y){βএক্স,βY,α}{এক্স,Y,z- র}

পৃথক অনুমানে, আপনি একবারে একটি প্যারামিটার অনুমান করবেন। যৌথ অনুমান হিসাবে, আপনি একবারে তাদের সমস্তটি অনুমান করবেন।

এক্সz- রYY

অনেক অনুমানের রুটিনে, আপনি অনুপস্থিত এক্স s এবং z- র গুলি মুছবেন এবং সমস্ত সেট সম্পূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত আপনি যে সেটটি কাজ করছেন তা হ্রাস করবেন। যদি আপনি পর্যাপ্ত ডেটা মুছে ফেলে থাকেন তবে এটির বৃহত সংখ্যক ব্যবহার করা আরও সঠিক হতে পারেএক্সz- রz- র=βএক্সএক্স+ +αz- র=βYY+ +α

এখন এটি কীভাবে সম্পন্ন হয়। সমস্ত অনুমান, কয়েকটি ব্যতিক্রমী কেস বাদ দিয়ে ক্যালকুলাস ব্যবহার করে এমন একটি অনুমানকারী যা ক্ষতির কিছু প্রকার বা কিছু ধরণের ঝুঁকি হ্রাস করে find উদ্বেগটি হ'ল আপনি নিজের নমুনাটি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে দুর্ভাগ্য হবেন। দুর্ভাগ্যক্রমে, ক্ষতির কার্যকারিতা রয়েছে। এছাড়াও অসীম সংখ্যক ঝুঁকি কার্য রয়েছে।

আমি আপনার জন্য বেশ কয়েকটি ভিডিও পেয়েছি কারণ এটি একটি দৈত্যিক বিষয়, যাতে আপনি এটিকে আরও সাধারণ আকারে দেখতে পারেন। তারা গাণিতিক সন্ন্যাসীর।

https://www.youtube.com/watch?v=6GhSiM0frIk

https://www.youtube.com/watch?v=5SPm4TmYTX0

https://www.youtube.com/watch?v=b1GxZdFN6cY

এবং

https://www.youtube.com/watch?v=WdnP1gmb8Hw

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.