পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি ভাবছিলাম যে উইলকক্সন র্যাঙ্ক-সাম টেস্ট এবং উইলকক্সন স্বাক্ষরিত-র‌্যাঙ্ক টেস্টের জোড় পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে তাত্ত্বিক পার্থক্য কী। আমি জানি যে উইলকক্সন র‌্যাঙ্ক-সাম টেস্ট দুটি পৃথক নমুনায় বিভিন্ন পরিমাণ পর্যবেক্ষণের অনুমতি দেয়, অন্যদিকে জোড়যুক্ত নমুনাগুলির জন্য স্বাক্ষরিত-র‌্যাঙ্ক পরীক্ষা এটির অনুমতি দেয় না, তবে তারা উভয়ই আমার মতে একই পরীক্ষা করেছে বলে …

22 paired-data  wilcoxon-signed-rank  wilcoxon-mann-whitney 

আমি প্রয়োগিত গণিতে সামান্য ব্যাকগ্রাউন্ড সহ খাঁটি গণিত গ্রেডের শিক্ষার্থী। শেষ পড়ার পর থেকে আমি কেসেলা ও বার্গারের বইতে ক্লাস নিচ্ছি এবং বইটিতে অনুশীলনের সমস্যার শত শত পৃষ্ঠা (230+) শেষ করেছি। এখনই আমি দশম অধ্যায়ে আছি। তবে, যেহেতু আমি পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যয়বহুল হইনি বা একটি পরিসংখ্যানবিদ হওয়ার পরিকল্পনা করেছি, তাই ডেটা …

22 distributions  references  eda 

আমি একটি কথা শুনছিলাম এবং এই স্লাইডটি দেখেছি: এটা কতটা সত্য?

22 deep-learning  deep-belief-networks 

আমার ডেটা যেমন বেতনটি আর-এ অবিচ্ছিন্ন তাত্পর্যপূর্ণ বিতরণ থেকে হয় তা আমি কীভাবে পরীক্ষা করতে পারি? এখানে আমার নমুনার হিস্টগ্রাম রয়েছে: । যে কোন সাহায্য সাদরে গৃহীত হবে!

22 r  distributions  goodness-of-fit  exponential 

এই প্রশ্নটি মূল উপাদানগুলি গণনা করার একটি কার্যকর উপায় সম্পর্কে। লিনিয়ার পিসিএর অনেকগুলি পাঠ্য কেসওয়াইজ ডেটার একক-মান পচন ব্যবহার করে অ্যাডভোকেট । এটি হ'ল, যদি আমাদের কাছে ডেটা এবং মূল উপাদানগুলি দ্বারা ভেরিয়েবলগুলি (এর কলামগুলি ) প্রতিস্থাপন করতে চান তবে আমরা এসভিডি করি: , একক মান (ইগেনভ্যালুগুলির বর্গমূল) এর মূল …

22 pca  algorithms  svd  matrix-decomposition 

যখন আমরা একাধিক প্রতিক্রিয়া করি এবং বলি যে আমরা এক্স এর পরিবর্তনের জন্য yyy পরিবর্তনশীলের গড় পরিবর্তনের দিকে তাকিয়ে আছিxxx ভেরিয়েবলের , অন্য সমস্ত ভেরিয়েবলকে ধ্রুবক ধরে রেখেছি, তখন আমরা অন্যান্য ভেরিয়েবলকে ধ্রুবক হিসাবে ধরে রাখছি? তাদের মানে? জিরো? কোন মূল্য? আমি এটিকে কোনও মূল্যেই ভাবিতে ঝোঁক; শুধু স্পষ্টতা খুঁজছি। …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

ইন এই মন্তব্যটি নিক কক্সবাজার লিখেছিলেন: ক্লাসে বিন্যস্ত করা একটি প্রাচীন পদ্ধতি। হিস্টোগ্রামগুলি কার্যকর হতে পারে, তবে আধুনিক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার এটিকে কাঁচা ডেটাতে বিতরণ মাপসই করার পাশাপাশি সহজ করে তোলে। বিনিং কেবল বিশদটি নিক্ষেপ করে যা কোন বিতরণকে শ্রবণযোগ্য তা নির্ধারণে গুরুত্বপূর্ণ। এই মন্তব্যের প্রসঙ্গটি ফিট কিউকে মূল্যায়নের বিকল্প …

22 references  histogram  binning  qq-plot 

আমি একই নাল হাইপোথিসিসের সাথে স্বতন্ত্র পরিসংখ্যান পরীক্ষা করছি এবং ফলাফলগুলি এক ভ্যালুতে একত্রিত করতে চাই । দেখে মনে হচ্ছে দুটি "গৃহীত" পদ্ধতি রয়েছে: ফিশারের পদ্ধতি এবং স্টোফারের পদ্ধতি ।NNNppp আমার প্রশ্ন স্টোফারের পদ্ধতি সম্পর্কে। প্রতিটি পৃথক পরীক্ষার জন্য আমি একটি z- স্কোর পাই । একটি নাল অনুমানের অধীনে, তাদের …

22 hypothesis-testing  chi-squared  p-value  multiple-comparisons  combining-p-values 

আমি আর-তে বুট প্যাকেজটি খতিয়ে দেখছি এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করতে হবে তার জন্য বেশ কয়েকটি ভাল প্রাইমার খুঁজে পেয়েছি, "পর্দার অন্তরালে" ঠিক কী ঘটছে তা বর্ণনা করে এমন কিছু খুঁজে পাইনি। উদাহরণস্বরূপ, উদাহরণস্বরূপ , গাইডটি বুটস্ট্র্যাপ রিগ্রেশনটির প্রারম্ভিক বিন্দু হিসাবে স্ট্যান্ডার্ড রিগ্রেশন সহগকে কীভাবে ব্যবহার করবেন তা দেখায় তবে …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

আমি বর্তমানে ডেভিড বারবারের "বয়েসিয়ান রিজনিং অ্যান্ড মেশিন লার্নিং" এর মধ্য দিয়ে যাচ্ছি এবং এটি মৌলিক বিষয়গুলি শেখার জন্য একটি অত্যন্ত ভাল লিখিত এবং আকর্ষণীয় বই। ইতিমধ্যে এটি কাজ করে এমন কাউকে একটি প্রশ্ন। নাপিতের বেশিরভাগ ধারণাগুলির সাথে আমার যুক্তিসঙ্গত দক্ষতা অর্জনের পরে আমার পরবর্তী বইগুলির মধ্যে কীগুলি পড়তে হবে?

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

আমি যা জানি খুব কমই থেকে ইএম অ্যালগরিদম সম্ভাবনার পরামিতিগুলির সাথে সম্মতি রেখে আংশিক ডেরিভেটিভসকে শূন্য করতে গেলে সর্বাধিক সম্ভাবনা খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা বিশ্লেষণাত্মকভাবে সমাধান করা যায় না এমন সমীকরণগুলির একটি সেট দেয়। তবে উল্লিখিত সমীকরণগুলির সেটটির সীমাবদ্ধতার সীমাবদ্ধতার সাথে সর্বাধিক সম্ভাবনা সন্ধানের চেষ্টা করার জন্য …

22 expectation-maximization 

কোনও পরিসংখ্যানবিদদের সাথে পরিচিত হওয়ার জন্য কি মেশিন লার্নিং একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়? মনে হচ্ছে মেশিন লার্নিং হ'ল পরিসংখ্যান। কেন পরিসংখ্যান প্রোগ্রাম (স্নাতক এবং স্নাতক) মেশিন শেখার প্রয়োজন হয় না?

22 machine-learning  careers 

আর এর এলোমেলো প্যাকেজ 32 টিরও বেশি স্তরের সাথে ফ্যাক্টর পরিচালনা করতে পারে না। যখন এটি 32 টিরও বেশি স্তরের দেওয়া হয় তখন এটি একটি ত্রুটি বার্তা প্রকাশ করে: 32 টিরও বেশি বিভাগ সহ শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণী পরিচালনা করতে পারে না। তবে আমার কাছে থাকা ডেটাতে কয়েকটি কারণ রয়েছে। এর মধ্যে …

22 r  random-forest  many-categories 

আমার মনে হচ্ছে এটি অন্য কোথাও জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, তবে আমার যে ধরণের বেসিক বিবরণ প্রয়োজন তা সত্য নয় with আমি জানি যে নন-প্যারামেট্রিক তুলনা করার মাধ্যমের পরিবর্তে মিডিয়ায় নির্ভর করে ... কিছু। আমি বিশ্বাস করি এটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির পরিবর্তে "স্বাধীনতার ডিগ্রি" (?) এর উপর নির্ভর করে। যদিও আমি ভুল …

22 hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney 

যখন অনেক ইনপুট বৈপরিত্য সঙ্গে কাজ, আমরা প্রায়ই সম্পর্কে উদ্বিগ্ন multicollinearity । মাল্টিকোলাইনারিটির বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ রয়েছে যা বহুবিধ লাইন সনাক্তকরণ, ভাবনা এবং / বা যোগাযোগ করতে ব্যবহৃত হয়। কিছু সাধারণ সুপারিশগুলি হ'ল: একটি নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের জন্য একাধিকআর2ঞআরঞ2R^2_j সহনশীলতা, , একটি নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের জন্য 1 - আর2ঞ1-আরঞ21-R^2_j ভ্যারিয়েন্স মুদ্রাস্ফীতি ফ্যাক্টর, …

22 multicollinearity