পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে নিখুঁত পৃথকীকরণ সম্পর্কে আমাদের অনেক ভাল আলোচনা আছে। যেমন, আর-এ লজিস্টিক রিগ্রেশনের ফলে নিখুঁত বিচ্ছেদ ঘটেছিল (হ্যাক-ডোনার ঘটনা)। এখন কি? এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রূপান্তর করে না । আমি ব্যক্তিগতভাবে এখনও অনুভব করি যে এটি কেন সমস্যা হবে এবং নিয়মিতকরণ যুক্ত করা কেন এটি সংশোধন করবে তার …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

আমি নিশ্চিত নই যে এই প্রশ্নটি কোথায়: ক্রস ভ্যালিডেটেড, বা কর্মক্ষেত্র। তবে আমার প্রশ্নটি পরিসংখ্যানের সাথে অস্পষ্টভাবে সম্পর্কিত। "প্রশ্ন বিজ্ঞান ইন্টার্ন" হিসাবে কাজ করার সময় এই প্রশ্নটি (বা আমার মনে হয় প্রশ্নগুলি) উত্থাপিত হয়েছিল। আমি এই লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করছিলাম এবং অবশিষ্ট প্লটটি পরীক্ষা করছিলাম। আমি হেটেরোসেকস্টাস্টিটির স্পষ্ট লক্ষণ …

20 careers 

একটি সাক্ষাত্কারে আমাকে এই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল। আসুন আমাদের বলুন যে আমাদের ফর্মটির একটি সংযুক্তি ম্যাট্রিক্স রয়েছে ⎡⎣⎢10.60.80.61γ0.8γ1⎤⎦⎥[10.60.80.61γ0.8γ1]\begin{bmatrix}1&0.6&0.8\\0.6&1&\gamma\\0.8&\gamma&1\end{bmatrix} এই পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্সের ভিত্তিতে আমাকে গামার মান জানতে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল। আমি ভেবেছিলাম আমি ইগেনভ্যালুগুলির সাথে কিছু করতে পারি, যেহেতু সেগুলি সমস্ত 0 এর চেয়ে বড় বা সমান হওয়া উচিত …

20 pearson-r  correlation-matrix 

আমি পড়েছি যে একাধিক রিগ্রেশন মডেল ব্যবহারের জন্য এগুলি শর্তগুলি: মডেলের অবশিষ্টাংশগুলি প্রায় স্বাভাবিক অবশিষ্টাংশের পরিবর্তনশীলতা প্রায় ধ্রুবক অবশিষ্টাংশ স্বাধীন, এবং প্রতিটি পরিবর্তনশীল ফলাফলের সাথে রৈখিকভাবে সম্পর্কিত। 1 এবং 2 কীভাবে আলাদা? আপনি এখানে একটি দেখতে পারেন: সুতরাং উপরের গ্রাফটি বলে যে 2 টি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দূরে অবশিষ্টাংশ ওয়াই-টুপি থেকে …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

আমি অভিযোজিত এমসিএমসি সম্পর্কে পড়ছি (উদাহরণস্বরূপ, মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো এর হ্যান্ডবুকের চতুর্থ অধ্যায়টি দেখুন , এড। ব্রুকস এট আল।, 2011; এবং এন্ড্রিউ ও থমস, ২০০৮ )) রবার্টস এবং রোসন্থাল (2007) এর প্রধান ফলাফলটি হ'ল অভিযোজন প্রকল্পটি যদি অদৃশ্যকরণ অভিযোজন শর্তটি (আরও কিছু প্রযুক্তিগত) সন্তুষ্ট করে তবে অ্যাডাপটিভ এমসিএমসি যে …

20 simulation  mcmc  random-generation  metropolis-hastings 

রিগ্রেশন মডেলগুলিতে পদক্ষেপ / ফরোয়ার্ড / পশ্চাদপদ নির্বাচনের সমস্যাগুলি সম্পর্কে আমি ভালভাবে অবগত। গবেষকরা পদ্ধতিগুলি নিন্দা করে এবং আরও ভাল বিকল্পগুলির দিকে ইঙ্গিত করে এমন অসংখ্য ঘটনা রয়েছে। আমি কৌতূহলী ছিলাম যদি এমন কোনও গল্প থাকে যেখানে একটি পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ থাকে: পদক্ষেপের প্রতিরোধ ব্যবহার করেছে; চূড়ান্ত মডেলের উপর ভিত্তি করে …

20 regression  stepwise-regression  history 

এই প্রশ্নের আলোকে: প্রমাণ যে কোনও ওএলএস মডেলের সহগগুলি স্বাধীনতার (এনকে) ডিগ্রি সহ টি-বিতরণ অনুসরণ করে আমি কেন বুঝতে চাই এফ= ( টিএসএস - আরএসএস ) / ( পি - 1 )আরএসএস / ( এন - পি ),এফ=(TSS-আরএসএস)/(পি-1)আরএসএস/(এন-পি), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, যেখানে হল মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা এবং পর্যবেক্ষণের সংখ্যা এবং …

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

আমি ম্যারাউন এট আল পড়ছি , "ওয়েভলেট ডোমেনে ননস্টেশনারি গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলি: সংশ্লেষণ, অনুমান এবং উল্লেখযোগ্য পরীক্ষা" (২০০ 2007) যা স্টেশনের নন-স্টেশনারি জিপিগুলির একটি শ্রেণিকে সংজ্ঞায়িত করে যা ওয়েভলেট ডোমেনে গুণক দ্বারা নির্দিষ্ট করা যেতে পারে। এ জাতীয় একটি জিপির উপলব্ধি হ'ল: যেখানে সাদা আওয়াজ, হ'ল ওয়েভলেট সাথে ধারাবাহিক রূপান্তর , …

20 normal-distribution  stochastic-processes  gaussian-process  fourier-transform  wavelet 

একজন খেলোয়াড়কে ন্যায্য, ছয়তরফা ডাই দেওয়া হয়। জয়ের জন্য, তাকে অবশ্যই 4 টিরও বেশি সংখ্যার রোল করতে হবে (অর্থাত্ একটি 5 বা একটি 6)। যদি সে একটি 4 রোল করে তবে তাকে অবশ্যই আবার রোল করা উচিত। তার জয়ের অসুবিধা কী? আমি মনে করি এর বিজয়ী হওয়ার সম্ভাবনাটি পুনরাবৃত্তি হিসাবে …

20 probability 

যদি পরিচিত ঘনত্ব হয় যা থেকে আমি অনুকরণ করতে পারি, অর্থাত্, যার জন্য একটি অ্যালগরিদম উপলব্ধ। এবং যদি প্রোডাক্ট হয়, তবে কি এই পণ্যটির ঘনত্ব থেকে অনুকরণ করার জন্য একটি জেনেরিক পদ্ধতির ব্যবহার রয়েছে? থেকে সিমুলেটর ?k ∏ i = 1 f i ( x ) α if1,…,fkf1,…,fkf_1,\ldots,f_kচ i∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0∏i=1kfi(x)αiα1,…,αk>0\prod_{i=1}^k f_i(x)^{\alpha_i}\qquad …

20 simulation  monte-carlo  geometric-mean  scalability  finite-mixture-model 

এটি হোমওয়ার্ক নয়। এই সাধারণ পরিসংখ্যান সমস্যার সাথে আমার যুক্তি সঠিক কিনা তা বুঝতে আমি আগ্রহী। ধরা যাক আমার কাছে একটি ২ টি ত্রিযুক্ত মুদ্রা রয়েছে যেখানে মাথা ফ্লিপ করার সম্ভাবনা এবং একটি লেজ উল্টে যাওয়ার সম্ভাবনাটি । আসুন ধরে নেওয়া যাক সমস্ত ফ্লিপগুলির স্বাধীন সম্ভাবনা রয়েছে have এখন, আসুন …

20 probability 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি যা সম্ভাব্যতা ফিরিয়ে দেয়। এউসি গণনা করতে, আমি পিআরসি আর-প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। শ্রেণিবদ্ধ থেকে আউটপুট সম্ভাব্যতাগুলি হ'ল: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsক্লাস '1' এ থাকার সম্ভাবনা দেখায়। হিসাবে দেখানো হয়েছে, শ্রেণিবদ্ধকারী '1' শ্রেণিতে সমস্ত নমুনা শ্রেণিবদ্ধ করেছে। সত্য লেবেল …

20 machine-learning  auc 

মেশিন লার্নিং রিসার্চ পেপারগুলি প্রায়শই শিখন এবং অনুমিতিকে দুটি পৃথক কাজ হিসাবে বিবেচনা করে তবে পার্থক্য কী তা আমার কাছে খুব পরিষ্কার নয়। ইন এই বইয়ের উদাহরণস্বরূপ তারা কাজগুলো উভয় প্রকার Bayesian পরিসংখ্যান ব্যবহার করেন, কিন্তু যে পার্থক্য জন্য একটি প্রেরণা প্রদান করবেন না। এটি সম্পর্কে আমার কাছে কিছু অস্পষ্ট …

20 machine-learning  terminology 

আমি বুঝতে পেরেছি যে রিজ রিগ্রেশন কীভাবে গুণাগুণকে শূন্য জ্যামিতিক দিকে সঙ্কুচিত করে। তবুও আমি জানি যে বিশেষ "অর্থনোরমাল কেস" এ কীভাবে প্রমাণ করতে হয় তবে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি যে "স্পেকট্রাল পচন" এর মাধ্যমে সাধারণ ক্ষেত্রে এটি কীভাবে কাজ করে।

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

আমার প্রথম সম্ভাব্যতা ক্লাসের পর থেকে আমি নিম্নলিখিতগুলি নিয়ে ভাবছি। সম্ভাব্যতা গণনা করা সাধারণত সম্ভব সম্ভাব্য ইভেন্টগুলির "অনুগ্রহকৃত ইভেন্ট" এর অনুপাতের মাধ্যমে প্রবর্তন করা হয়। দুটি 6-তরফা পাশা ঘূর্ণায়মান ক্ষেত্রে, নীচের সারণীতে প্রদর্শিত হিসাবে সম্ভাব্য ইভেন্টগুলির পরিমাণ is363636 1234561( 1 , 1 )( ২ , ১ )( 3 , 1 …

20 probability  dice