পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার একটি নিয়মিত নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, স্বাচ্ছন্দতা রয়েছে যা 1 (সহজ নয়) থেকে 5 (খুব সহজ) এর মধ্যে রয়েছে। স্বতন্ত্র কারণগুলির মানগুলিতে বৃদ্ধি বর্ধিত স্বাচ্ছন্দ্যের রেটিংয়ের সাথে সম্পর্কিত। আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ( condAএবং condB) শ্রেণিবদ্ধ, প্রতিটি 2 স্তরের এবং 2 ( abilityA, abilityB) অবিচ্ছিন্ন। আমি আরে অর্ডিনাল প্যাকেজটি ব্যবহার করছি …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

আমি প্রায়শই লোকজনকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্ল্যাক-বক্স হিসাবে এমন কিছু হিসাবে কথা বলতে শুনি যা আপনি বুঝতে পারছেন না এটি কী করে বা তাদের অর্থ কি। আমি আসলে বুঝতে পারছি না যে তারা এর দ্বারা কী বোঝায়! যদি আপনি বুঝতে পারেন যে ব্যাক-প্রসারণ কীভাবে কাজ করে, তবে এটি কীভাবে একটি ব্ল্যাক-বাক্স …

19 machine-learning  neural-networks 

এটি এই প্রশ্নের উত্থাপিত সমস্যার আরও সাধারণ চিকিত্সা । নমুনা বৈকল্পিকের asympotic বিতরণ প্রাপ্তির পরে, আমরা প্রমিত বিচ্যুতির জন্য সংশ্লিষ্ট বিতরণে পৌঁছানোর জন্য ডেল্টা পদ্ধতিটি প্রয়োগ করতে পারি। আইড আই -নন-নরমাল এলোমেলো ভেরিয়েবল { X i } এর আকার nnn এর একটি নমুনা দেওয়া যাক ,{Xi},i=1,...,n{Xi},i=1,...,n\{X_i\},\;\; i=1,...,n , গড়μμ\mu এবং …

19 mathematical-statistics  variance  central-limit-theorem  asymptotics 

আমি এমন একটি কাগজ পড়ছি যেখানে লেখকরা সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের আলোচনার ভিত্তিতে বেইসের উপপাদ্যে আলোচনা করছেন, সম্ভবত এটি প্রাথমিকভাবে প্রাথমিকের জন্য একটি ভূমিকা হিসাবে। সম্ভাবনার উদাহরণ হিসাবে, তারা দ্বিপদী বিতরণ দিয়ে শুরু: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} এবং তারপরে উভয় পক্ষের লগ ইন করুন ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical 

আমার বোঝার জন্য, "নিয়ন্ত্রণ" এর পরিসংখ্যানের দুটি অর্থ হতে পারে। নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ: একটি পরীক্ষায়, নিয়ন্ত্রণ দলের সদস্যকে কোনও চিকিত্সা দেওয়া হয় না। উদাহরণস্বরূপ: প্লাসেবো বনাম ড্রাগ: আপনি একটি গ্রুপকে ওষুধ দেন অন্য দলের (নিয়ন্ত্রণ) না, যা "নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা" হিসাবেও অভিহিত হয়। একটি ভেরিয়েবলের জন্য নিয়ন্ত্রণ: একটি নির্দিষ্ট স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের প্রভাব …

19 regression  self-study  anova  experiment-design  controlling-for-a-variable 

আমার একটি দ্বিপদী বিতরণ এবং লগইট লিঙ্ক ফাংশন সহ একটি জিএলএমএম রয়েছে এবং আমার অনুভূতি রয়েছে যে তথ্যটির একটি গুরুত্বপূর্ণ দিকটি মডেলটিতে ভালভাবে উপস্থাপন করা হয়নি। এটি পরীক্ষা করতে, আমি লগিট স্কেলে লিনিয়ার ফাংশন দ্বারা ডেটাটি ভালভাবে বর্ণিত কিনা তা জানতে চাই। সুতরাং, আমি জানতে চাই যে অবশিষ্টাংশগুলি ভাল আচরণ …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

গুগলের পক্ষে এটি অন্যান্য কিছু জিনিসের মতো সহজ নয়, পরিষ্কার হিসাবে, আমি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য রিগ্রেশন ব্যবহারের অর্থে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে কথা বলছি না। আমি প্রদত্ত ডেটা পয়েন্টগুলিতে একটি লজিস্টিক গ্রোথ বক্ররেখা ফিট করার কথা বলছি। নির্দিষ্ট হবে, 1958 থেকে 2012 একটি প্রদত্ত বছর এবং বিশ্বব্যাপী থেকে CO2 …

19 r  nonlinear-regression  curve-fitting  logistic-curve 

আমি এমন একটি মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি যার জন্য আমার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল যা 0 এবং 1 এর মধ্যে অনুপাত, এটি বেশ কয়েকটি 0 এবং 1 এর মধ্যে রয়েছে তবে এর মধ্যে অনেকগুলি মানও রয়েছে। আমি একটি বিটা রিগ্রেশন চেষ্টা করার কথা ভাবছি। আর (বিটारेগ) এর জন্য আমি যে প্যাকেজটি …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

এই ডেটা বিবেচনা করুন: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 6 বছর আগে বন্ধ ছিল । আমি এককালীন সিরিজ সহ একটি ছোট প্রকল্পে কাজ করছি যা গ্রাহক পরিদর্শন ডেটা (দৈনিক) পরিমাপ করে। Dayডেটা …

19 time-series  arima 

যেমনটি সবার কাছে জানা যায়, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, তবে আমি এই অঞ্চলের সাথে যুক্ত কয়েকটি উপাদান পেয়েছি। আমি কাগল-এর বেশ কয়েকটি প্রতিযোগিতায় অংশ নিয়েছি এবং বিশ্বাস করি যে ভাল বৈশিষ্ট্যগুলি কিছু ক্ষেত্রে ভাল শ্রেণিবদ্ধের চেয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কেউ কি বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে কোনও টিউটোরিয়াল …

19 machine-learning  references  feature-construction 

ধরা যাক আমার একটি "কিডনি ক্যাথেটার" ডেটা সেট রয়েছে। আমি একটি কক্স মডেল ব্যবহার করে বেঁচে থাকার কার্ভকে মডেল করার চেষ্টা করছি। যদি আমি একটি কক্স মডেল বিবেচনা করি: h(t,Z)=h0exp(b′Z),h(t,Z)=h0exp⁡(b′Z),h(t,Z) = h_0 \exp(b'Z), আমার বেসলাইন বিপদের প্রাক্কলন প্রয়োজন। অন্তর্নির্মিত survivalপ্যাকেজ আর ফাংশনটি ব্যবহার করে basehaz(), আমি এটি সহজেই এটি করতে …

19 r  cox-model  hazard 

, এবং সাথে লগনরমাল এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি এবং বিবেচনা করুন ।এক্স 2 লগ ( এক্স 1 ) ∼ এন ( 0 , 1 ) লগ ( এক্স 2 ) ∼ এন ( 0 , σ 2 )X1X1X_1X2X2X_2log(X1)∼N(0,1)log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) আমি \ rho (X_1, X_2) এর জন্য \ rho এবং গণনা করার …

19 correlation  copula 

আমি এই নোট পড়ছি । পৃষ্ঠা 2 এ, এটি বলে: "প্রদত্ত রিগ্রেশন মডেল দ্বারা ডেটাতে তারতম্যের কতটা ব্যাখ্যা করা হয়েছে?" "রিগ্রেশন ব্যাখ্যাটি সহগের গড় সম্পর্কে; অনুমানগুলি তাদের বৈচিত্র সম্পর্কে about" আমি এই জাতীয় বিবৃতিগুলি অসংখ্যবার পড়েছি, আমরা কেন "প্রদত্ত রিগ্রেশন মডেল দ্বারা ডেটাতে তারতম্যের কতটা ব্যাখ্যা করা হয়েছে?" সম্পর্কে আরও …

19 regression  variance  interpretation 

প্রতিসম বিতরণের সংজ্ঞা কী? কেউ আমাকে বলেছিলেন যে একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের একটি প্রতিসম বিতরণ যদি এবং কেবল যদি থেকে এসেছিলেন এবং একই বন্টন হয়েছে। তবে আমি মনে করি এই সংজ্ঞাটি আংশিক সত্য। কারণ আমি একটি কাউন্টারে নমুনা এবং । একথাও ঠিক যে, এটি একটি প্রতিসম বিতরণ আছে, কিন্তু এবং বিভিন্ন …

19 distributions  definition  symmetry