পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

এমন কিছু উপপাদ কী কী যা ব্যাখ্যা করতে পারে (অর্থাত্ জেনারেটালি) কেন বাস্তব-বিশ্বের ডেটাগুলি সাধারণত বিতরণের আশা করা যেতে পারে? আমি জানি যে দুটি আছে: কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (অবশ্যই), যা আমাদেরকে জানিয়েছে যে গড় এবং বৈচিত্রের সাথে বিভিন্ন স্বতন্ত্র এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলির যোগফল (এমনকি যখন তারা স্বতন্ত্রভাবে বিতরণ করা হয় না) …

19 normal-distribution  central-limit-theorem 

বিষয়গুলি ডিজাইনের মধ্যে দ্বি-মুখী থেকে নিম্নলিখিত ডেটা বিবেচনা করুন: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

অবিবাহিত বিতরণের জন্য, যদি এর অর্থ = মাঝারি হয় তবে বিতরণটি প্রতিসম হয় কিনা তা কি যথেষ্ট? উইকিপিডিয়া মধ্য ও মধ্যম সম্পর্কের মধ্যে বলেছে : "যদি বিতরণটি প্রতিসম হয় তবে মধ্যমাটির সমান হয় এবং বিতরণটির শূন্যতা থাকে If সিরিজ 1,2,3,4, ... দ্রষ্টব্য, তবে যে কনভার্সটি সাধারণভাবে সত্য নয়, অর্থাত শূন্য …

19 distributions  mean  median  symmetry 

আমি আরও বেশি বেশি জিএএম ব্যবহার করি। আমি যখন তাদের বিভিন্ন উপাদানগুলির জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করতে যাই (প্যারামিটার সিলেকশন, বিভিন্ন স্প্লাইন বেস, মসৃণ পদগুলির পি-ভ্যালু), তারা সকলেই ইংলন্ডের বাথ ইউনিভার্সিটির সিমোন উডের একজন গবেষক। তিনি আর-এর রক্ষণাবেক্ষণকারীও mgcv, যা তাঁর কাজের শরীর প্রয়োগ করে। mgcvঅত্যন্ত জটিল, তবে লক্ষণীয়ভাবে ভাল কাজ …

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

আমি "সাম্প্রতিক ক্লাস্টার কম্পিউটিংয়ের সাথে মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ ম্যাপিং" শিরোনামের একটি জার্নাল নিবন্ধে পিসিএর ব্যবহার বোঝার চেষ্টা করছি " ফ্রিম্যান এট আল।, ২০১৪ ( ল্যাব ওয়েবসাইটে ফ্রি পিডিএফ উপলব্ধ )"। তারা সময় সিরিজের ডেটাতে পিসিএ ব্যবহার করে এবং মস্তিষ্কের মানচিত্র তৈরি করতে পিসিএ ওজন ব্যবহার করে। ডেটা ট্রায়াল-গড় ইমেজিং ডেটা, ম্যাট্রিক্স …

19 time-series  pca  state-space-models  neuroimaging  neuroscience 

বলুন আমাদের জিএলএমএম করতে হবে mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) এই মডেলগুলি স্বাভাবিক অর্থে বাসা বাঁধে না: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

আমি এখান থেকে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি বাস্তবায়ন পরীক্ষা করছি । আমি এই নিবন্ধটি পড়ার পরে, মনে হচ্ছে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি সিগময়েড ফাংশন নির্ধারণ করার জন্য সেরা সহগের সন্ধান করা। সুতরাং আমি কেবল অবাক হয়েছি কেন এই পদ্ধতিটিকে "লজিস্টিক রিগ্রেশন" বলা হয়। এটি কি লগারিদমিক ফাংশনের সাথে সম্পর্কিত? এটি আরও ভালভাবে বুঝতে …

19 regression  machine-learning  logistic 

সাধারণত বিতরণ করা হয় এমন সংখ্যার একটি এলোমেলো সেট বিবেচনা করুন: x <- rnorm(n=1000, mean=10) আমরা গড়টি জানতে চাই এবং গড়টির মানগত ত্রুটি যাতে আমরা নিম্নলিখিতটি করি: se <- function(x) { sd(x)/sqrt(length(x)) } mean(x) # something near 10.0 units se(x) # something near 0.03 units গ্রেট! তবে, ধরে নেওয়া যাক …

19 confidence-interval  data-transformation  descriptive-statistics 

লক । এই প্রশ্ন এবং এর উত্তরগুলি লক করা হয়েছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে butতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। আমি নিম্নলিখিতগুলির মতো প্লট তৈরি করতে আর-তে জিজিপ্লট 2 ব্যবহার করছি: ত্রুটিবারগুলি একে অপরের সাথে ওভারল্যাপ হয় যা সত্যিই অগোছালো দেখাচ্ছে। আমি কীভাবে বিভিন্ন সূচকগুলির …

19 data-visualization  ggplot2 

সর্বনিম্ন 0 এবং সর্বোচ্চ 94.33 আছে এমন একটি নমুনার জন্য আমার গড় 74.10 এবং মান বিচ্যুতি 33.44। আমার অধ্যাপক আমাকে জিজ্ঞাসা করলেন যে কীভাবে প্লাস ওয়ান স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি সর্বাধিকের চেয়ে বেশি হতে পারে। আমি এ সম্পর্কে তাকে অনেক উদাহরণ দেখিয়েছি, কিন্তু সে বুঝতে পারে না। তাকে দেখাতে আমার কিছু রেফারেন্স …

19 standard-deviation  mean  references  bounds  maximum 

দ্য অডস, ক্রমাগত আপডেট হওয়া নিবন্ধে লং আইল্যান্ডের জেলেদের গল্পের উল্লেখ রয়েছে যিনি আক্ষরিকভাবে বেইসিয়ান পরিসংখ্যানের কাছে তাঁর জীবন owণী। সংক্ষিপ্ত সংস্করণটি এখানে: মাঝরাতে একটি নৌকায় দুই জেলে রয়েছেন। একজন যখন ঘুমোচ্ছেন, অন্যটি মহাসাগরে পড়ে। প্রথম ব্যক্তি অবশেষে ঘুম থেকে উঠে কোস্টগার্ডকে অবহিত না করা পর্যন্ত নৌকোটি সারা রাত ধরে …

19 probability  bayesian  posterior  bayes 

আমি প্রচুর আর ডেটাসেটগুলি, ডিএএসএল এবং অন্য কোথাও পোস্টিংয়ের দিকে নজর রেখেছি এবং পরীক্ষামূলক তথ্যগুলির জন্য কোভারিয়েন্সের বিশ্লেষণ চিত্রিত আকর্ষণীয় ডেটাসেটের খুব ভাল উদাহরণ খুঁজে পাচ্ছি না। স্ট্যাট পাঠ্যপুস্তকে স্বীকৃত ডেটা সহ অসংখ্য "খেলনা" ডেটাসেট রয়েছে। আমি একটি উদাহরণ পেতে চাই যেখানে: একটি আকর্ষণীয় গল্প সহ তথ্যগুলি আসল কমপক্ষে একটি …

19 dataset  ancova  predictor 

আমি আমার ডেটাসেটটিকে সাধারণকরণ করেছিলাম তখন ছোট বর্ণিত ভেরিয়েন্স অনুপাত ([0.50, 0.1, 0.05]) পেতে 3 টি উপাদান পিসিএ চালিয়েছি। আমি যখন স্বাভাবিক না হয়ে আমার ডেটাসেটটি সাদা করে তুলি তখন 3 টি উপাদান পিসিএ চলে আসে, আমি উচ্চতর ব্যাখ্যা পেয়েছি ভেরিয়েন্স অনুপাত ([0.86, 0.06,0.01]) পেয়েছি। যেহেতু আমি 3 টি উপাদানগুলিতে …

19 pca 

আমি জানতে চাই যে একই ডেটা সেটটিতে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) এবং অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (ইএফএ) সঞ্চালনের জন্য কোনও যৌক্তিক ধারণা তৈরি করে কিনা। আমি পেশাদারদের স্পষ্টভাবে সুপারিশ করতে শুনেছি: বিশ্লেষণের লক্ষ্য কী তা বুঝুন এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য পিসিএ বা ইএফএ চয়ন করুন; একটি বিশ্লেষণ করার পরে অন্য বিশ্লেষণ …

19 pca  factor-analysis 

এই ডেটা থেকে তৈরি একটি বক্সপ্লট দেখে কীভাবে সঙ্কোচনের সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়: 340, 300, 520, 340, 320, 290, 260, 330 একটি বই বলে, "যদি নিম্ন চতুর্ভুজটি মধ্যের থেকে উপরের কোয়ার্টাইলের চেয়ে বেশি দূরে থাকে, তবে বিতরণটি নেতিবাচকভাবে সঙ্কুচিত হয়।" আরও কয়েকটি সূত্র কম-বেশি একই কথা বলেছে। আমি আর ব্যবহার করে …

19 outliers  skewness  boxplot