গাণিতিক সমীকরণ বোঝার জন্য স্ট্যাটিস্টিকাল সফটওয়্যার ব্যবহার থেকে রূপান্তর?

Question

প্রসঙ্গ:

আমি একজন সাইকোলজি পিএইচডি ছাত্র। অনেক মনস্তত্ত্বের পিএইচডি শিক্ষার্থীর মতো, আমি জানি যে কীভাবে পিসিএ, শ্রেণিবদ্ধকরণ গাছ এবং ক্লাস্টার বিশ্লেষণের মতো কৌশলগুলি পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফটওয়্যার ব্যবহার করে বিভিন্ন পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করা যায়। তবে এটি সত্যই সন্তোষজনক নয় কারণ আমি কেন বিশ্লেষণ করেছি এবং সূচকগুলির অর্থ কী তা ব্যাখ্যা করতে পারলেও, কৌশলটি কীভাবে কাজ করে তা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না।

আসল সমস্যাটি হল পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফটওয়্যারটি আয়ত্ত করা সহজ তবে এটি সীমাবদ্ধ। নিবন্ধগুলিতে নতুন কৌশল শেখার জন্য আমি গাণিতিক সমীকরণগুলি কীভাবে পড়তে হবে তা বুঝতে হবে। বর্তমানে আমি ইগেনভ্যালু বা কে-মাধ্যমগুলি গণনা করতে পারিনি। সমীকরণগুলি আমার কাছে বিদেশী ভাষার মতো।

প্রশ্ন:

• জার্নাল নিবন্ধগুলিতে সমীকরণ বোঝার জন্য এমন কোনও গাইড গাইড রয়েছে কি?

---

সম্পাদনা:

আমি ভেবেছিলাম প্রশ্নটি আরও স্ব-ব্যাখ্যামূলক হবে: একটি নির্দিষ্ট জটিলতার aboveর্ধ্বে, পরিসংখ্যানগত স্বরলিপিটি আমার কাছে গীবির হয়ে ওঠে; আসুন বলি যে আমি কোনও কৌশল বুঝতে আমার নিজের ফাংশনগুলি আর বা সি ++ তে কোড করতে চাই তবে তাতে বাধা আছে। আমি কোনও সমীকরণকে প্রোগ্রামে রূপান্তর করতে পারি না। এবং সত্যই: আমি মার্কিন ডক্টরাল স্কুলগুলির পরিস্থিতি জানি না, তবে আমার (ফ্রান্স) কেবলমাত্র 16 ম শতাব্দীর সাহিত্যের আন্দোলন সম্পর্কে আমি অনুসরণ করতে পারি follow

Comments

@ করোনিয়ার দুঃখিত, আমি সন্দেহ করি যে মনোবিজ্ঞানের নিবন্ধগুলি বোঝার জন্য একটি বিস্তৃত গাইড রয়েছে যা পরিসংখ্যানগত মডেলিং ব্যবহার করে। তবে প্রয়োজনীয় পটভূমিটি সমস্ত পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে স্নাতকোত্তর ডিগ্রির স্তরে হওয়া উচিত। যদি আপনার প্রোগ্রামটির জন্য অর্থ প্রদান করা হয়, তবে পরিসংখ্যানগুলিতে এমএ করার বিষয়ে বিবেচনা করুন। আপনার উদ্দেশ্যগুলির জন্য পরবর্তী সেরা বিকল্পটি হ'ল পরিসংখ্যান বিভাগের মাল্টিভিয়ারেটের পরিসংখ্যানগুলির সংস্করণটি আবার গ্রহণ করা - সাধারণত তারা পিসিএ, ক্লাস্টারিং, গাছ ইত্যাদির জন্য গাণিতিক পটভূমি সহ নোট সরবরাহ করে আপনার লিনিয়ার বীজগণিত এবং মৌলিক গাণিতিকের পটভূমি প্রয়োজন নির্বিশেষে পরিসংখ্যান।

— লকঅফ অফ

আরও নির্দিষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন।

আমি একজন সাইকোলজি পিএইচডি ছাত্রও, এবং আমি আমার স্নাতকোত্তর বছরগুলিতে একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণে গণিত নেওয়ার পছন্দ করেছিলাম কারণ এমন অনেক মনোবিজ্ঞান পিএইচডি ছিল যারা কোনও পিসিএ (উদাহরণস্বরূপ) কীভাবে গণনা করা হয়েছিল তা সম্পর্কে কোনও ধারণা নেই। আপনাকে প্রথমে যে কাজটি করতে হবে তা হ'ল যে কোনও শালীন লিনিয়ার বীজগণিত পাঠ্যপুস্তকের মাধ্যমে আপনার কাজ করা। একটি শালীন লিনিয়ার বীজগণিত পাঠ্যপুস্তক কি? গিলবার্ট স্ট্র্যাংয়ের বোমাটি, এবং তিনি বুট করার জন্য এমআইটি-র ওয়েবসাইটে তাঁর লিনিয়ার বীজগণিত কোর্সের ভিডিও বক্তৃতা দিয়েছেন। আপনি এগুলি আইটিউনসে পেতে পারেন।

— ফিলিপ ক্লাউড

প্রশ্নটি এতই বিস্তৃত যে এটি কয়েকটি অনুচ্ছেদে সন্তোষজনক উত্তর পাবে না। পরিসংখ্যানগুলি প্রশ্নের মতো: আপনি এটি বেশ কয়েকটি পরিচালনাযোগ্য উপাদানগুলিতে ভেঙে ফেলা সহজ হয়ে যায়।

— Fr.

আমি কেবল উপরের মন্তব্যগুলির সাথে একমত হতে পারি। হয় আপনাকে কোনও নির্দিষ্ট বিষয়ে ফোকাস করতে হবে, অথবা আপনাকে প্রথমে কিছু পাঠ্যপুস্তক বা অনলাইন হ্যান্ডআউটগুলির মাধ্যমে কাজ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ মাল্টিভিয়ারেটের পরিসংখ্যানগুলির জন্য প্রাথমিক ধারণাগুলি জুড়ে একটি শালীন পাঠ্যপুস্তক হ'ল গাণিতিক সরঞ্জামগুলির জন্য প্রয়োগকৃত মাল্টিভারিয়েট বিশ্লেষণের জন্য ক্যারল এবং গ্রিন (এপি, 1997, রেভ। এড।)। আর একটি হ'ল অ্যাপ্লাইড মাল্টিভারিয়েট স্ট্যাটিস্টিকস অ্যান্ড ম্যাথমেটিকাল মডেলিং , টিনসলে এবং ব্রাউন (এপি, 2000)।

— chl

Answer 1

সংক্ষিপ্ত বিবরণ:

• আমার ধারণাটি হল আপনার অভিজ্ঞতাটি সামাজিক বিজ্ঞানের অনেক শিক্ষার্থীর কাছে সাধারণ।
• প্রারম্ভিক বিন্দুটি শিখার অনুপ্রেরণা।
• আপনি স্ব-শিক্ষিত বা আনুষ্ঠানিক নির্দেশের পথে যেতে পারেন ।

আনুষ্ঠানিক নির্দেশনা:

এই ক্ষেত্রে অনেক বিকল্প আছে। আপনি পরিসংখ্যানে মাস্টার্স বিবেচনা করতে পারেন বা একটি পরিসংখ্যান বিভাগে কয়েকটি বিষয় নিয়েছেন। তবে, আপনি সম্ভবত পরীক্ষা করতে চান যে আপনার প্রয়োজনীয় গাণিতিক পটভূমি আছে। কোর্সের উপর নির্ভর করে, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে প্রাক-ক্যালকুলাস গণিত এবং বিশ্ববিদ্যালয়-স্তরের গাণিতিকভাবে কঠোর পরিসংখ্যানের বিষয়গুলি মোকাবেলার আগে সম্ভবত ক্যালকুলাস এবং লিনিয়ার বীজগণিতের মতো কিছু উপাদান পুনর্বিবেচনা করতে হবে।

স্বশিক্ষিত

বিকল্পভাবে, আপনি স্ব-শিক্ষিত রুটে যেতে পারেন। ইন্টারনেটে ভাল সংস্থার স্তূপ রয়েছে। বিশেষত, গণিতের পাঠ্য বইয়ে পড়া এবং অনুশীলন করা গুরুত্বপূর্ণ, তবে সম্ভবত যথেষ্ট নয়। ইন্সট্রাক্টরদের গণিত সম্পর্কে কথা বলা এবং তাদের সমস্যার সমাধান দেখতে পারা গুরুত্বপূর্ণ।

আপনার লক্ষ্যগুলি অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় গাণিতিক লক্ষ্য এবং গাণিতিক পূর্বশর্তগুলি সম্পর্কেও চিন্তা করা গুরুত্বপূর্ণ। যদি সমীকরণগুলি আপনার কাছে বিদেশী ভাষার মতো হয় তবে আপনি খুঁজে পেতে পারেন যে আপনাকে প্রথমে প্রাথমিক গণিত অধ্যয়ন করতে হবে।

অন্তর্নিহিত গণিত বোঝার জন্য পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার ব্যবহার থেকে রূপান্তর করা লোকদের সহায়তা করার উদ্দেশ্যে আমি কয়েকটি সংস্থান তৈরি করেছি।

• ভিডিওগুলি : ফ্রি অনলাইন গণিতের ভিডিওগুলির তালিকা - এই পোস্টটি প্রাক-ক্যালকুলাস থেকে শুরু করে ক্যালকুলাস, লিনিয়ার বীজগণিত, সম্ভাবনা এবং গণিতের পরিসংখ্যানের মাধ্যমে কাজ করার জন্য উপযুক্ত গাণিতিক ক্রম কী হবে সে সম্পর্কে কিছু গাইডেন্স প্রদান করে। গাণিতিক পরিসংখ্যান ভিডিওতেও এই প্রশ্নটি দেখুন ।
• পড়া এবং উচ্চারণ - প্রথম চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হ'ল গাণিতিক সমীকরণগুলি কীভাবে উচ্চারণ এবং পড়তে হয় তা শেখা। আমি দুটি পোস্ট লিখেছিলাম, একটি উচ্চারণে এবং অন্যটি অ-গাণিতিকের জন্য গণিত পড়ার টিপসের উপর ।
• লেখা - গণিত লিখতে শেখা গণিত পড়তে সহায়তা করতে পারে। LaTeX শেখার চেষ্টা করুন এবং LaTeX এ গণিত সম্পর্কিত কিছু গাইড দেখুন
• বই : গণিত শেখার ক্ষেত্রে, আমি মনে করি এটি কয়েকটি ভাল পাঠ্যপুস্তকে বিনিয়োগ করার উপযুক্ত invest তবে, আজকাল প্রচুর বিনামূল্যে অনলাইন বিকল্প রয়েছে

Comments

ধন্যবাদ, আপনার সরবরাহিত রিসোর্সগুলি দুর্দান্ত। বিটিডব্লিউ, আপনার ব্লগটি পুরোপুরি শোষিত হচ্ছে (আমি একজন আই / ওপি শিক্ষার্থী এবং ইউজারআর, এটি আমার কাছে প্রকাশের মতো)।

— করোনিয়ার

@ করোনিয়ার আর / আই সাইক এর সাথে আর এক করে অন্য ব্যক্তির সাথে সাক্ষাত করে দারুণ।

— জেরোমি অ্যাংলিম

Answer 2

আমি এই ধারণাটি পেয়েছি যে আপনি মনে করেন যে আপনি কোনও পরিসংখ্যানগত সমীকরণকে আর বা সি ++ এ প্রোগ্রাম করে এটি অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারেন; আপনি পারবেন না একটি পরিসংখ্যানগত সমীকরণ বুঝতে, প্রতিটি অধ্যায়ের শেষে যে সমীকরণটি রয়েছে তার অনেকগুলি হোমওয়ার্কের সমস্যা সহ একটি "স্নাতক" পাঠ্যপুস্তকটি সন্ধান করুন এবং তারপরে সমীকরণটি অধ্যায়ের শেষে হোমওয়ার্ক করুন।

উদাহরণস্বরূপ, পিসিএ বোঝার জন্য আপনার রৈখিক বীজগণিত এবং বিশেষ একক মান মান পচনের একটি ভাল বোঝার প্রয়োজন। মাইকেল নীলসনের বইয়ের মাধ্যমে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং শিখার সময়, আমার কাছে এটি স্পষ্ট হয়ে উঠল যে আমাকে লিনিয়ার বীজগণিত পর্যালোচনা করা দরকার। আমি গিলবার্ট স্ট্র্যাং এর ভিডিওগুলি জুড়ে এসেছি, তারা ধারণাগুলির ভিত্তিগত বোঝাপড়া প্রতিষ্ঠায় অত্যন্ত সহায়ক helpful তবে, যতক্ষণ না আমি প্রচুর হোম ওয়ার্ক সংক্রান্ত সমস্যাযুক্ত একটি রৈখিক বীজগণিত বইটি খুঁজে না পেয়েছি ততক্ষণ এই সামগ্রীর উপকারটি পাওয়া যায় নি এবং তারপরে আমার সেগুলি করা দরকার।

Comments

@ স্পেনটাকেডি যখন আমি আপনার দৃষ্টিভঙ্গির সাথে সহানুভূতি জানাচ্ছি তবে আমার পক্ষে কমপক্ষে, আর কোডটি এমন একটি সেতু সরবরাহ করে যা আমি সম্পর্কিত সমীকরণ এবং গণিত সম্পর্কে আমার আরও বেশি বোঝার জন্য ব্যবহার করতে পারি। বলা হচ্ছে, আমি সাধারণভাবে সমস্যা, পরিসংখ্যান এবং গণিতের প্রয়োজনীয়তার সাথে আন্তরিকভাবে একমত, যা কেবলমাত্র করেই শেখা যায়।

— সমৃদ্ধিবিহীন

Answer 3

আমি পরিসংখ্যানগুলিতে নতুন কিছু করার চেষ্টা করার সময় আমিও একই রকম সমস্যা হওয়ায় আপনার অসুবিধাটি আমি বুঝতে পারি (আমিও একজন গ্রেডের ছাত্র, তবে ভিন্ন ক্ষেত্রে)। কীভাবে কীভাবে গণনা করা হয় তা ধারণা পেতে আমি आर কোডটি বেশ কার্যকরভাবে পরীক্ষা করে দেখতে পেয়েছি। উদাহরণস্বরূপ, আমি সম্প্রতি kmeansক্লাস্টারিং কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখছি এবং ধারণাগত এবং এটি কীভাবে কার্যকর করা হয় উভয়ই প্রাথমিক প্রশ্ন রয়েছে। একটি Rইনস্টলেশন ব্যবহার করে (আমি প্রস্তাব দিচ্ছি R Studio, http://www.rstudio.org/ তবে কোনও ইনস্টলেশন কাজ করে), কেবল kmeansকমান্ড লাইনে টাইপ করুন । এখানে আউটপুট অংশের একটি উদাহরণ :

x <- as.matrix(x)
    m <- nrow(x)
    if (missing(centers)) 
        stop("'centers' must be a number or a matrix")
    nmeth <- switch(match.arg(algorithm), `Hartigan-Wong` = 1, 
        Lloyd = 2, Forgy = 2, MacQueen = 3)
    if (length(centers) == 1L) {
        if (centers == 1) 
            nmeth <- 3
        k <- centers
        if (nstart == 1) 
            centers <- x[sample.int(m, k), , drop = FALSE]
        if (nstart >= 2 || any(duplicated(centers))) {
            cn <- unique(x)
            mm <- nrow(cn)
            if (mm < k) 
                stop("more cluster centers than distinct data points.")
            centers <- cn[sample.int(mm, k), , drop = FALSE]
        }
    } 

আমি প্রতিবার উত্সটি পরীক্ষা করা কতটা বাস্তব তা নিশ্চিত নই, তবে সিনট্যাক্সের সাথে আপনার কিছুটা পরিচিতি আছে তা ধরে নিয়ে এটি সত্যিই আমাকে কী চলছে তা ধারণা পেতে সহায়তা করে।

আমি স্ট্যাকওভারফ্লোতে জিজ্ঞাসা করা একটি পূর্ববর্তী প্রশ্ন আমাকে এই দিকে নির্দেশ করেছিল, তবে সহায়কভাবে আমাকে বলেছিল যে কোড সম্পর্কে মন্তব্যগুলি কখনও কখনও এখানে অন্তর্ভুক্ত করা হয় ।

---

আরও সাধারণভাবে, জার্নাল অফ স্ট্যাটিস্টিকাল সফ্টওয়্যার তত্ত্ব এবং বাস্তবায়নের মধ্যে এই লিঙ্কটি চিত্রিত করে, তবে এটি প্রায়শই উন্নত বিষয়গুলি সম্পর্কে (যা আমার ব্যক্তিগতভাবে বুঝতে অসুবিধা হয়), তবে এটি উদাহরণ হিসাবে কার্যকর।