পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার প্রতি গাড়ি নিঃসরণ হ্রাস এবং ব্যয় সম্পর্কে কিছু প্রাথমিক তথ্য রয়েছে: q24 <- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") আমি জানি যে এটি একটি সূচকীয় …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

সর্বোচ্চ আইআইডি স্ট্যান্ডার্ডমনোরালস এক্সট্রিম মান তত্ত্ব অনুসারে স্ট্যান্ডার্ড গম্বেল বিতরণে রূপান্তর করে ।X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim আমরা কীভাবে তা দেখাতে পারি? আমাদের আছে P(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(\max X_i \leq x) = P(X_1 \leq x, \dots, X_n \leq x) = P(X_1 \leq x) \cdots P(X_n \leq x) = F(x)^n আমাদের an>0,bn∈Ran>0,bn∈Ra_n>0,b_n\in\mathbb{R} ধ্রুবকের ক্রমগুলি খুঁজে পেতে / …

21 probability  normal-distribution  convergence  extreme-value 

বিশেষত, বলুন আমার কাছে দুটি ইভেন্ট রয়েছে, এ এবং বি এবং কিছু বিতরণ পরামিতি θθ \theta এবং আমি ।P(A|B,θ)P(A|B,θ)P(A | B,\theta) সুতরাং, শর্তাধীন সম্ভাব্যতা সহজ সংজ্ঞা, কিছু ঘটনা A এবং B দেওয়া হয়, তারপর । সুতরাং শর্তাধীন যদি একাধিক ইভেন্ট থাকে, যেমন আমার উপরে রয়েছে, আমি কি বলতে পারি যে …

21 probability  conditional-probability 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

নিম্নলিখিত ডেটাসেটের সাহায্যে আমি দেখতে চেয়েছিলাম যে সাইটগুলি, seasonতু, সময়কাল এবং তাদের মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কিত প্রতিক্রিয়া (প্রভাব) পরিবর্তন হয় কিনা। পরিসংখ্যান সম্পর্কিত কিছু অনলাইন ফোরাম আমাকে লিনিয়ার মিক্সড-এফেক্টস মডেলগুলির সাথে কাজ করার পরামর্শ দিয়েছিল, তবে সমস্যাটি হ'ল প্রতিলিপি যেহেতু প্রতিটি স্টেশনের মধ্যে এলোমেলোভাবে তৈরি করা হয়, তাই পরের মরসুমে ঠিক একই …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

আমি ইমিরিকাল কুলিউটিভ ডিস্ট্রিবিউশন ফাংশন সম্পর্কে শিখছি। তবে আমি এখনও বুঝতে পারি না একে 'এম্পিরিকাল' বলা হয় কেন? এমিরিকাল সিডিএফ এবং সিডিএফ এর মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কি?

21 distributions  terminology  cdf  ecdf 

শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যান, একটি সংজ্ঞা যে একটি পরিসংখ্যাত হয় তথ্য একটি সেট জন্য সম্পূর্ণ হতে সংজ্ঞায়িত করা হয় একটি প্যারামিটার এটা একজন নিরপেক্ষ মূল্নির্ধারক গঠন করা অসম্ভব nontrivially তা থেকে। অর্থাৎ একমাত্র উপায় আছে সবার জন্য হয় আছে হতে প্রায় নিশ্চয়।TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 এর পিছনে কোন …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

আমার সম্ভাব্যতার ক্লাসে নিয়মিত "র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগস" পদটি ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, আমি আটকে আছি ঠিক তার মানে কি? আমরা কি এলোমেলো ভেরিয়েবল থেকে একগুচ্ছ উপলব্ধির যোগফলের কথা বলছি? যদি তাই হয়, এটি একটি একক সংখ্যা যোগ করে না? এলোমেলো পরিবর্তনশীল উপলব্ধির একটি যোগফল কীভাবে আমাদেরকে কোনও বিতরণে বা কোনও ধরণের …

21 probability  self-study  random-variable  terminology 

আমি মার্কভ চেইনে একটি প্রশ্ন করছি এবং শেষ দুটি অংশ এটি বলে: এই মার্কভ চেইনের কি সীমিত বন্টন রয়েছে? যদি আপনার উত্তর "হ্যাঁ" হয় তবে সীমাবদ্ধ বিতরণটি সন্ধান করুন। আপনার উত্তর যদি "না" হয় তবে কেন তা ব্যাখ্যা করুন। এই মার্কোভ চেইনটি কি কোনও স্থির বন্টনের অধিকারী? যদি আপনার উত্তর …

21 markov-process 

আমি একটি শারীরিক মডেলটি মূল্যায়ন করছি এবং আমি জানতে চাই যে আমার এখানে কোন পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত (আরএমএসই এবং নির্ণয়ের আর 2 এর সহগের মধ্যে) সমস্যাটি নিম্নরূপ: আমার একটি ফাংশন রয়েছে যা ইনপুট মান x, পূর্বাভাস দেয় । আমি যে মানকে y x বলি তার মানটির জন্য আমার প্রকৃত …

21 error 

আমি মোট পাশের সংমিশ্রণের সম্ভাব্যতা বিতরণ গণনা করতে চাই। আমার মনে আছে যে সংমিশ্রণের মোট সংখ্যার চেয়ে মোট সংখ্যার সংখ্যার সংখ্যার সম্ভাবনা হ'ল (ধরে নিবেন ডাইসের অভিন্ন বন্টন রয়েছে)। সূত্রগুলি কী কী মোট সংমিশ্রণের সংখ্যা সংখ্যার সংখ্যা যা মোট নির্দিষ্ট সংখ্যা certain

21 probability  dice 

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন (বিএন) কাগজটি পড়ছিলাম (1) এবং মডেলের যথার্থতা ট্র্যাক করার জন্য চলন্ত গড় ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা বুঝতে পারি নি এবং এমনকি যদি আমি এটি স্বীকার করি যে এটি করা ঠিক ছিল তবে আমি বুঝতে পারি না তারা ঠিক কি করছে। আমার বোঝার (যা আমার ভুল হতে পারে), কাগজে উল্লেখ …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মূল ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণে এবং পরীক্ষার সেটে বিভক্ত করার সময়, এলোমেলো নমুনার পরিবর্তে স্তরিত নমুনা ব্যবহারের কোনও / কিছু সুবিধা রয়েছে কিনা তা আমি জানতে চাই। এছাড়াও, স্তরযুক্ত নমুনা কি এলোমেলো নমুনার চেয়ে শ্রেণিবদ্ধে আরও পক্ষপাত প্রবর্তন করে? অ্যাপ্লিকেশন, যার জন্য আমি ডেটা প্রস্তুতির জন্য স্তরিত নমুনা ব্যবহার করতে …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

আমি কিছুটা অটোএনকডার ব্যবহার করছি এবং টেনসরফ্লো দিয়ে আমি এমন একটি মডেল তৈরি করেছি যা এমএনআইএসটি ডেটাসেটটি পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে। আমার নেটওয়ার্কটি খুব সহজ: এক্স, ই 1, ই 2, ডি 1, ওয়াই, যেখানে ই 1 এবং ই 2 স্তরগুলি এনকোডিং করছে, ডি 2 এবং ওয়াই স্তরগুলি ডিকোডিং করছে (এবং …

21 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

উদাহরণস্বরূপ, ইন R, MASS::mvrnorm()ফাংশনটি পরিসংখ্যানে বিভিন্ন জিনিস প্রদর্শনের জন্য ডেটা উত্পন্ন করার জন্য দরকারী is এটি একটি বাধ্যতামূলক Sigmaযুক্তি নেয় যা ভেরিয়েবলের কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নির্দিষ্ট করে একটি প্রতিসম ম্যাট্রিক্স। আমি কীভাবে নির্বিচারে এন্ট্রি সহ একটি প্রতিসম ম্যাট্রিক্স তৈরি করব ?n×nn×nn\times n

21 r  random-generation  covariance-matrix