পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

একাধিক রিগ্রেশন জন্য আদর্শ মডেল বিবেচনা করুন যেখানে ε ~ এন ( 0 , σ 2 আমি এন ) , তাই স্বাভাবিক, homoscedasticity এবং সব হোল্ড ত্রুটি uncorrelatedness।Y=Xβ+εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε∼N(0,σ2In)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) ধরুন যে আমরা এর তির্যকের সমস্ত উপাদানগুলিতে একই অল্প পরিমাণ যুক্ত করে একটি রিজ রিগ্রেশন করব :XXX βridge=[X′X+kI]−1X′Yβridge=[X′X+kI]−1X′Y\beta_\mathrm{ridge}=[X'X+kI]^{-1}X'Y …

21 regression  assumptions  ridge-regression 

আমি একই ডেটাসেট সহ বিভিন্ন বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমগুলিতে একটি 10-গুণ ক্রস বৈধতা দৌড়েছি এবং মাইক্রো- এবং ম্যাক্রো উভয়ের গড় ফলাফল পেয়েছি। এটি উল্লেখ করা উচিত যে এটি একটি মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা ছিল। আমার ক্ষেত্রে, সত্য নেতিবাচক এবং সত্য ধনাত্মক সমানভাবে ওজন করা হয়। এর অর্থ সঠিকভাবে negativeণাত্মক ভবিষ্যদ্বাণী করা সঠিকভাবে …

21 machine-learning  cross-validation 

আমি সাধারণ রৈখিক মডেলগুলি গণনার উপাত্তের কয়েকটি সেটের সাথে ফিট করার চেষ্টা করছি যা হয়তো বা অতিরঞ্জিত হতে পারে। এখানে প্রযোজনীয় দুটি বিতরণ হ'ল পোইসন এবং নেগেটিভ বোনোমিয়াল (নেগবিন), ইভি μμ\mu এবং বৈকল্পিক সহ ভীএকটি আরপি= μভীএকটিRপি=μVar_P = \mu ভীএকটি আরএনবি= μ + μ2θভীএকটিRএনবি=μ+ +μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} যা …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

বেশিরভাগ ধ্রুপদী ক্লাস্টারিং এবং মাত্রিকতা হ্রাস অ্যালগরিদম (হায়ারারিকিকাল ক্লাস্টারিং, মূল উপাদান বিশ্লেষণ, কে-মানে, স্ব-সংগঠিত মানচিত্র ...) বিশেষত সংখ্যাসূচক তথ্যগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং তাদের ইনপুট ডেটা ইউক্যালিডিয়ান স্পেসে পয়েন্ট হিসাবে দেখা হয়। এটি অবশ্যই একটি সমস্যা, যেমনটি অনেক বাস্তব-জগতের প্রশ্নগুলিতে ডেটা যুক্ত থাকে যা মিশ্রিত হয়: উদাহরণস্বরূপ যদি আমরা …

21 clustering  dimensionality-reduction  distance  self-organizing-maps  mixed-type-data 

আমি এলোমেলো উপাত্তের এসভিডি ফলাফলের একটি খুব অদ্ভুত আচরণ পর্যবেক্ষণ করি, যা আমি মাতলাব এবং আর উভয় ক্ষেত্রেই পুনরুত্পাদন করতে পারি It এটি ল্যাপাক লাইব্রেরিতে কিছু সংখ্যক ইস্যুর মতো দেখায়; তাই কি? আমি শূন্য গড় এবং পরিচয় সমবায় সহ কে = 2 মাত্রিক গাউসিয়ান থেকে n=1000n=1000n=1000 নমুনা আঁক : এক্স …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

আমি যখন আমার ডেটাগুলির একটি হিস্টোগ্রামের পরিকল্পনা করি তখন এর দুটি শিখর থাকে: এর অর্থ কি কোনও সম্ভাব্য বহু-মডেল বিতরণ? আমি dip.testআর ( library(diptest)) এ চালিয়েছি এবং আউটপুটটি হ'ল: D = 0.0275, p-value = 0.7913 আমি উপসংহারে আসতে পারি যে আমার ডেটাতে একটি বহু-মডেল বিতরণ রয়েছে? ডেটা 10346 13698 13894 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

আমি যে পাঠ্যটি ব্যবহার করছি তার মতে, অবশিষ্টগুলির পরিবর্তনের সূত্রটি দেওয়া হয়েছে:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) আমি বিশ্বাস করতে পারছি না যেহেতু id অবশিষ্টগুলি পর্যবেক্ষণকৃত মান এবং i ^ {th ; মানযুক্ত মানের মধ্যে পার্থক্য ; যদি কেউ পার্থক্যের বৈচিত্র্য গণনা করে থাকে তবে খুব কমপক্ষে আমি ফলাফল প্রকাশের …

21 regression  variance  residuals 

আমার কাছে 383 টি নমুনা রয়েছে যা কিছু সাধারণ মানের জন্য ভারী পক্ষপাত, আমি কীভাবে 95% সিআই গণনা করব? আমি যে সিআই গণনা করেছি সেগুলি মনে হয়, যা আমি ধরে নিয়েছি কারণ আমি কোনও হিস্টোগ্রাম তৈরি করার সময় আমার ডেটা বক্রের মতো দেখায় না। সুতরাং আমি মনে করি আমাকে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের …

21 confidence-interval  mean 

AIC গণনা করার সময়, এ আইসি= 2 কে - 2 এল এন এলAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L কে মানে 'প্যারামিটারের সংখ্যা'। তবে প্যারামিটার হিসাবে কী গণনা করা যায়? সুতরাং উদাহরণস্বরূপ মডেল Y= একটি এক্স + খy=ax+by = ax + b A এবং b কি সর্বদা পরামিতি হিসাবে গণনা …

21 aic 

এটি কি স্ট্যান্ডিনাইজেশনের সময় মানীকরণের বৈকল্পিক হিসাবে পরিচিত এবং তাই এটি অনুমান করা যায় না? ধন্যবাদ.

21 standardization 

আমি কয়েকটা ইনপুট পরামিতি সহ আমার ডেটাতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি, 3 বলুন। এফ( এক্স )এফ( এক্স )= একটি এক্স1+ বি x2+ সিএক্স3+ ডিঅথবা= ( এ বি সি )টি( এক্স1 এক্স2 এক্স3) + ডি(ঝ)(২)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication 

আমি একজন গণিতবিদ স্ব-অধ্যয়ন পরিসংখ্যান এবং বিশেষত ভাষার সাথে লড়াই করছি। আমি যে বইটি ব্যবহার করছি সেটিতে নিম্নলিখিত সমস্যা রয়েছে: একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের হিসাবে দেওয়া হয় -distributed সঙ্গে । (অবশ্যই, আপনি এই প্রশ্নের খাতিরে এক পরামিতি উপর নির্ভর করে কোনো বন্টন গ্রহণ করতে পারে।) তারপর পাঁচটি মূল্যবোধের একটি নমুনা , …

21 maximum-likelihood 

আমি GM GM এর জন্য ইএম অ্যালগরিদমের উপর বিশপ পড়ছি এবং জিএমএম এবং কে-অর্থের মধ্যে সম্পর্কের। এই বইতে এটি বলেছে যে কে-মানে জিএমএম এর একটি হার্ড অ্যাসাইন সংস্করণ। আমি ভাবছি কি এর দ্বারা বোঝা যায় যে আমি যে ডেটা ক্লাস্টার করার চেষ্টা করছি তা যদি গাউসিয়ান না হয় তবে আমি …

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture 

আমি আমার ডেটাতে রৈখিক মডেল প্রয়োগ করছি: yi=β0+β1xi+ϵi,ϵi∼N(0,σ2).yi=β0+β1xi+ϵi,ϵi∼N(0,σ2). y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). আমি বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতিটি ব্যবহার করে সহগের ( , ) এর আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান (সিআই) অনুমান করতে চাই । দুটি উপায় আছে যা আমি বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি প্রয়োগ করতে পারি: β 1β0β0\beta_{0}β1β1\beta_{1} যুক্ত প্রতিক্রিয়া-ভবিষ্যদ্বাণী: এলোমেলোভাবে of এর জোড়া পুনরায় নমুনা করুন …

21 regression  bootstrap 

মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি প্রসঙ্গে, কার্নেল ট্রিক নামে একটি ধারণা রয়েছে । সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছে যেখানে আমাকে কোনও ফাংশন কার্নেল ফাংশন হতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করতে বলা হয়েছে, ঠিক কী করা উচিত? তারা কি প্রথমে তিনটি বা চারটি কার্নেল ফাংশন যেমন বহুভুজ, আরবিএফ এবং গাউসির আকারের কিনা তা …

21 machine-learning  kernel-trick