বিমোডাল বিতরণের জন্য পরীক্ষা

Question

আমি বিস্মিত হই যে দ্বি-দ্বি বিতরণের তাত্পর্য "পরীক্ষা" করার জন্য কোনও পরিসংখ্যান পরীক্ষা আছে কিনা? মানে, আমার ডেটা বিমোডাল বিতরণে কতটা পূরণ করে বা না? যদি তা হয় তবে আর প্রোগ্রামে কোন পরীক্ষা আছে কি?

Comments

আমাদের সাইটে অনুসন্ধান করে আপনি কোনও উত্তর খুঁজে পাননি ? তা না হলে কিসের অভাব?

— whuber

দ্বি-দ্বৈততা বা মাল্টিমোডালটির জন্য পরীক্ষা রয়েছে তবে সেগুলি একতরফা হতে থাকে। এটি হল, আপনি "একাধিক মোডের বেশি রয়েছে" এর মতো জিনিসগুলি শেষ করতে পারেন, তবে আপনি "তিনটি মোডের চেয়ে কম কিছু" বলতে পারবেন না - আপনি মোডের সংখ্যায় নিম্ন সীমানা পেতে পারেন তবে আপনি সত্যিই উপরের সীমানা পেতে পারেন না কারণ যে কোনও সংখ্যক মোডের সাথে একটি মাল্টিমোডাল বিতরণ পাওয়া যাবে যা যেকোন ছোট সংখ্যক মোডের সাথে বিতরণের কাছে নির্বিচারে কাছাকাছি। আমি কিছু স্পষ্ট পরীক্ষা বা রেফারেন্স খনন করতে পারি কিনা তা আমি দেখতে পাব।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

বিমোডাল বিতরণে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় অবিমোচিততার বিরুদ্ধে মাল্টিমোডালটির জন্য আটটি পরীক্ষা তালিকাভুক্ত করা হয় এবং এর মধ্যে সাতটির জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করে। আমি নিশ্চিত যে কোনও আর এ আছে কিনা তা আমি নিশ্চিত নই।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

Answer 1

এই ইস্যুতে আর একটি সম্ভাব্য পন্থা হ'ল আপনি যে ডেটা দেখছেন সেগুলি পর্দার অন্তরালে কী ঘটছে তা চিন্তা করা। এটি হ'ল, আপনি একটি মিশ্রণ মডেল হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন , উদাহরণস্বরূপ, একটি গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেল। উদাহরণস্বরূপ, আপনি বিশ্বাস করতে পারেন যে আপনার ডেটা একক একটি সাধারণ জনগোষ্ঠী থেকে, বা দুটি সাধারণ বিতরণের মিশ্রণ থেকে (কিছুটা অনুপাতে), ভিন্ন ভিন্ন উপায় এবং প্রকরণের সাথে আঁকা। অবশ্যই, আপনাকে বিশ্বাস করতে হবে না যে কেবলমাত্র দু'একটি আছে, না আপনার বিশ্বাসও করতে হবে না যে জনসংখ্যা থেকে ডেটা আঁকানো স্বাভাবিক হওয়া দরকার।

দুটি (কমপক্ষে) দুটি আর প্যাকেজ রয়েছে যা আপনাকে মিশ্রণের মডেলগুলি অনুমান করার অনুমতি দেয়। একটি প্যাকেজ হ'ল ফ্লেক্সিমিক্স এবং অন্যটি ম্যাক্লাস্ট । দুটি পরীক্ষার্থীর মডেল অনুমান করে, আমি বিশ্বাস করি সম্ভাবনা অনুপাত পরীক্ষা করা সম্ভব হতে পারে। বিকল্পভাবে, আপনি প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ ক্রস-ফিটিং পদ্ধতি ( পিডিএফ ) ব্যবহার করতে পারেন ।

Comments

হাই @ গুং, প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ ক্রস-ফিটিং পদ্ধতির জন্য, আপনি কীভাবে বিমোডাল বিতরণের ক্ষেত্রে সর্বোত্তম মানদণ্ডটি সংজ্ঞায়িত করবেন? এমন একটি ক্ষেত্রে থাকতে পারে যেখানে দুটি প্রতিযোগী বিতরণ দুটি পয়েন্টে একে অপরকে অতিক্রম করে। এ জাতীয় ক্ষেত্রে কী করা উচিত?

— akrajrajkn

Answer 2

মন্তব্যে উল্লিখিত হিসাবে, 'বিমোডাল বিতরণ'-তে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাটি সর্বজনীনতার বিরুদ্ধে বহুমাত্রিকতার জন্য আটটি পরীক্ষার তালিকা সরবরাহ করে এবং এর মধ্যে সাতটির জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করে।

কমপক্ষে আর-তে কিছু রয়েছে example উদাহরণস্বরূপ:

1. প্যাকেজটি diptestহার্টিগানের ডিপ পরীক্ষা কার্যকর করে।

2. stampডাটা bootstrapপ্যাকেজ এফরন এবং Tibshirani এর ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়েছিল ভূমিকা বুটস্ট্র্যাপ করার (বই যার উপর প্যাকেজ ভিত্তি করে) মোড সংখ্যার উপর বুটস্ট্র্যাপিং সংক্রান্ত একটি উদাহরণ করতে; আপনার যদি বইটিতে অ্যাক্সেস থাকে তবে আপনি সেই পদ্ধতিকে ব্যবহার করতে সক্ষম হতে পারেন।

   ইফ্রন, বি। এবং তিবশিরানী, আর। (1993) বুটস্ট্র্যাপের একটি ভূমিকা ।
   চ্যাপম্যান অ্যান্ড হল, নিউ ইয়র্ক, লন্ডন।

-

সিভিতে একটি প্রশ্ন রয়েছে যা সনাক্ত করার বিষয়ে কথা বলছে (অর্থাত্ পরীক্ষার চেয়ে অনুমান করা) যেগুলি @ হোবার অনুসন্ধান সন্ধান করে। সেখানে উত্তরগুলি পড়া মূল্যবান। সেখানে একটি প্রতিক্রিয়া (আমার যেমন এটি ঘটে) একটি গুগল অনুসন্ধানের সাথে একটি লিঙ্ক রয়েছে যা মোডের সংখ্যার জন্য একতরফা সিআই তৈরির বিষয়ে ডেভিড ডোনো দ্বারা এই কাগজটি সরিয়ে নিয়েছে, যা অবশ্যই পরীক্ষা হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ) , যদি একতরফা ব্যবধানে ইউনিমোডাল কেস অন্তর্ভুক্ত না হয় তবে আপনি সর্বসম্মততা প্রত্যাখ্যান করতে পারেন)। আমার জ্ঞানের সেরাটি যা তা নয়উইকিপিডিয়া উল্লেখ করেছে যে একটি পরীক্ষা। আমি মনে করি না যে এই ব্যবস্থার একটি আর বাস্তবায়ন আছে, কিন্তু (দোহনো তার আলোচনায় মোটামুটি পরিশীলিত সরঞ্জাম ব্যবহার করার ঝোঁক সত্ত্বেও) এটি বাস্তবায়নের জন্য এটি একটি খুব সহজ ধারণা। এই ধারণাটি সরাসরি কার্নেল ঘনত্বের অনুমান ব্যবহারের ধারণার সাথে সম্পর্কিত related

Comments

এটা মূল্যবান কাজ।

— Rolando2