পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

কোনও ধারণা কেন আমরা পরিসংখ্যানগুলিতে উল্লেখযোগ্য সংখ্যা ব্যবহার করি না? আমরা প্রাক্কলনের সাথে কিছু অনুমান ব্যবহার করছি যাতে নির্ভুলতা সম্পর্কে নিয়মগুলি প্রযোজ্য না;)?

18 reporting 

আমি কৃষি পরীক্ষায় একটি ডেটাসেট পেয়েছি। আমার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল একটি প্রতিক্রিয়া অনুপাত: লগ (চিকিত্সা / নিয়ন্ত্রণ)। আমি কী পার্থক্যটির মধ্যস্থতা নিয়ে আগ্রহী, তাই আমি আরই মেটা-রেগ্রেশনগুলি চালাচ্ছি (অপরিচ্ছন্ন, কারণ এটি পরিষ্কার স্পষ্ট বলে মনে হয় যে প্রভাবের আকারটি অনুমানের ভিন্নতার সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়)। প্রতিটি সমীক্ষায় শস্যের ফলন, বায়োমাস ফলন বা …

18 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

যদি লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে আমার স্পষ্টতাল পরিবর্তনশীল থাকে ... আমি কীভাবে শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের স্থায়ীত্বের পরিচয় জানব? ধরা যাক যে ফ্যাক্টর এর 10 টি স্তর রয়েছে ... সেখানে 10 টি বিভিন্ন ফলস্বরূপ টি-ভ্যালু থাকবে, একটি ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল এর ছত্রছায়ায় ...এক্স 1X1X1X_1X1X1X_1 এটি আমার কাছে মনে হয় যে পরিসংখ্যানের স্বতন্ত্রতা প্রতিটি স্তরের ফ্যাক্টর …

18 regression  statistical-significance  categorical-data 

আমার বিভাগগুলিতে ইউআরএল শ্রেণীবদ্ধ করা দরকার। বলুন আমার 15 টি বিভাগ রয়েছে যা আমি প্রতি URL টি শূন্য করার পরিকল্পনা করছি। 15-ওয়ে শ্রেণিবদ্ধ কি আরও ভাল? যেখানে আমার কাছে 15 টি লেবেল রয়েছে এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য বৈশিষ্ট্য উত্পন্ন করে। অথবা ১৫ টি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকারী গড়ে তুলুন, বলুন: সিনেমা …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

আসুন কিছু রৈখিক মডেল আসুন, উদাহরণস্বরূপ কেবল সহজ আনোভা: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) ফলাফলগুলি নিম্নরূপ: Call: lm(formula = data ~ 0 …

18 r  regression  confidence-interval 

এটি একটি খুব সাধারণ প্রশ্ন তবে আমি ইন্টারনেট বা কোনও বইয়ের কোথাও এই উত্স খুঁজে পেতে পারি না। আমি একজন বায়সিয়ান কীভাবে একটি বহুবিধ সাধারণ বিতরণ আপডেট করে তা আবিষ্কার করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ: এটি কল্পনা করুন P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

বেশ কয়েকটি কাগজপত্র, বই এবং আমি যে নিবন্ধগুলি পড়েছি তার উপর ভিত্তি করে আমি যে ধারণাটি পেয়েছি তা হ'ল ডেটা সংকলনে সম্ভাব্যতা বন্টন ফিট করার প্রস্তাবিত উপায়টি সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন (এমএলই) ব্যবহার করে। তবে, একজন পদার্থবিজ্ঞানী হিসাবে, আরও স্বজ্ঞাত উপায় হ'ল মডেলের পিডিএফটিকে কেবলমাত্র সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি ব্যবহার করে ডেটার এমেরিকাল …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

শ্রেণীবদ্ধ SVM এর সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি যে আমাকে অন্য শ্রেণিবদ্ধকারীদের থেকে আলাদা করে, সেগুলি কি আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারে?

18 machine-learning  svm 

সাম্প্রতিক ডাউন ভোটের পরে আমি পিয়ারসন চি স্কোয়ার্ড পরীক্ষাটি সম্পর্কে আমার বোঝার চেষ্টা করার চেষ্টা করছি। আমি ফলস্বরূপ ফিটগুলিকে ফিট করার জন্য বা পরীক্ষার জন্য সাধারণত চি স্কোয়ার স্ট্যাটিস্টিক (বা হ্রাস চি চি স্কোয়ার স্ট্যাটিস্টিক) ব্যবহার করি। এক্ষেত্রে বৈকল্পিকতা সাধারণত কোনও টেবিল বা হিস্টগ্রামে প্রত্যাশিত সংখ্যার সংখ্যা নয় তবে কিছু …

18 chi-squared  histogram 

আমার নিম্নলিখিত সম্ভাবনা কার্যকারিতা রয়েছে: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} কোথায় z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. আমার মডেলটি দেখে মনে হচ্ছে Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(gender)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(gender)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)} ইন্টারসেপ্ট (3.92) এর অর্থ আমি বুঝতে পেরেছি তবে 0.014 এর ব্যাখ্যা কীভাবে দেওয়া যায় তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত। …

18 probability  logistic  logit 

আমি জানি যে এসভিএম একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকারী। আমি এটি মাল্টি-ক্লাস এসভিএম পর্যন্ত প্রসারিত করতে চাই। এটি সম্পাদন করার জন্য সবচেয়ে ভাল এবং সম্ভবত সবচেয়ে সহজ উপায়? কোড: ম্যাটল্যাবে in u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c 1 -g 0.00154'); …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

আমি ব্ল্যাকআউটে ভুগছি লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রসঙ্গে পক্ষপাতিত্ব-বৈচিত্র্য ট্রেড অফকে প্রদর্শন করার জন্য আমাকে নীচের ছবিটি উপস্থাপন করা হয়েছিল: আমি দেখতে পাচ্ছি যে দুটি মডেলের কোনওটিই উপযুক্ত ফিট নয় - "সিম্পল" এক্সওয়াই সম্পর্ক সম্পর্কিত জটিলতার প্রশংসা করছে না এবং "জটিল" কেবলমাত্র অত্যধিক মাননীয়, মূলত হৃদয় দিয়ে প্রশিক্ষণের ডেটা শিখছে। তবে আমি …

18 regression  variance  bias 

পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণের জন্য একটি পরীক্ষার সময়, আমি রিজ শ্রেণিবদ্ধকারী ফলাফলগুলি পেয়েছি যা এই শ্রেণিবদ্ধদের মধ্যে নিয়মিত পরীক্ষাগুলি শীর্ষ করে থাকে যা সাধারণত দেখা হয় এবং এসভিএম, এনবি, কেএনএন ইত্যাদির মতো পাঠ্য খনির কাজগুলির জন্য প্রয়োগ করা হয় যদিও আমি বিশদ বিবরণ দিইনি প্যারামিটারগুলি সম্পর্কে কিছু সাধারণ টুইট বাদে এই নির্দিষ্ট …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

নিম্নলিখিত শর্ত দিয়ে 0 এ শুরু করে একটি পূর্ণসংখ্যার এলোমেলো পদক্ষেপ বিবেচনা করুন: প্রথম ধাপটি সমান সম্ভাবনা সহ প্লাস বা বিয়োগ 1। ভবিষ্যতের প্রতিটি পদক্ষেপ হ'ল: পূর্ববর্তী পদক্ষেপের মতো একই দিকে 60% সম্ভবত, 40% বিপরীত দিকে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এই ফলন কি ধরণের বিতরণ? আমি জানি যে একটি গতিবিহীন এলোমেলো …

18 stochastic-processes  randomness  random-walk 

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান সম্পর্কে আমার দুটি প্রশ্ন রয়েছে: স্পষ্টতই একটি সংকীর্ণ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি বোঝায় যে সেই ব্যবধানের মধ্যে একটি পর্যবেক্ষণ পাওয়ার আরও কম সুযোগ রয়েছে, সুতরাং আমাদের নির্ভুলতা বেশি। এছাড়াও একটি 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি 99% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের চেয়ে সংকীর্ণ যা বিস্তৃত। 99% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান 95% এর চেয়ে বেশি সঠিক। কেউ কি …

18 confidence-interval