পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা মাইনিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য প্রশ্নোত্তর

2
রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং কার্ভ ফিটিংয়ের মধ্যে পার্থক্য
যদি কেউ সম্ভব হয় তবে আমাকে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং বক্ররেখা ফিটিং (লিনিয়ার এবং ননলাইনার) এর মধ্যে বাস্তব পার্থক্য (গুলি) ব্যাখ্যা করতে পারেন, যদি সম্ভব হয় তবে একটি উদাহরণ দিয়ে? দেখে মনে হচ্ছে যে উভয়ই দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণের চেষ্টা করে (নির্ভর করে বনাম স্বতন্ত্র) এবং তারপরে মডেলগুলির সাথে সম্পর্কিত …

3
বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের কী পি-মান রয়েছে?
বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের জন্য আমাকে পি-মানগুলি খুঁজতে বলা হচ্ছে। যাইহোক, এটি আমার বুঝতে প-মানগুলি পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলির জন্য for যদি আমি ভুল না হয়ে থাকি তবে নাল অনুমানটি যদি সত্য হয় তবে একটি পি-মান হ'ল পরীক্ষার পরিসংখ্যানের মতো চরম মান পর্যালোচনা করার সম্ভাবনা।

1
অবিচ্ছিন্নভাবে এন্ড বিরতি অঙ্কন করা, সম্ভাবনা যে কমপক্ষে একটি অন্তর অন্য সকলের সাথে ওভারল্যাপ হয়
এলোমেলোভাবে আঁকুন nnn থেকে অন্তরগুলি , যেখানে প্রতিটি শেষ বিন্দু A, B মধ্যে অভিন্ন বিতরণ থেকে নির্বাচিত হয় ।[0,1][0,1][0,1][0,1][0,1][0,1] কমপক্ষে একটি বিরতি অন্য সকলের সাথে ওভারল্যাপ হওয়ার সম্ভাবনা কী?

1
LOESS এর পূর্বাভাস অন্তরগুলি কীভাবে গণনা করবেন?
আমার কাছে এমন কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি আর একটি লস মডেল ব্যবহার করে ফিট করেছিলাম, আমাকে এটি দিয়ে: ডেটাটির একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং একটি প্রতিক্রিয়া রয়েছে এবং এটি হিটারোসেসটেস্টিক। আমি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানও যুক্ত করেছি। সমস্যাটি হ'ল অন্তরগুলি হ'ল লাইনের জন্য আস্থা অন্তর, যেখানে আমি পূর্বাভাস অন্তরগুলিতে আগ্রহী। উদাহরণস্বরূপ, নীচের প্যানেলটি …

1
ব্যাগিংয়ের তাত্ত্বিক গ্যারান্টিগুলি কী
আমি (প্রায়) শুনেছি: ব্যাগিং হ'ল একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী / অনুমানক / লার্নিং অ্যালগরিদমের বৈকল্পিকতা হ্রাস করার কৌশল। যাইহোক, আমি এই বক্তব্যের কোনও গাণিতিক প্রমাণ কখনও দেখিনি। কেউ কি জানেন যে এটি গাণিতিকভাবে সত্য কেন? এটি কেবল এ জাতীয় বহুল স্বীকৃত / জ্ঞাত সত্য বলে মনে হচ্ছে, আমি এর প্রত্যক্ষ রেফারেন্স আশা …

2
এর বিতরণ কী
আমার চারটি স্বতন্ত্র অভিন্ন বিতরণযোগ্য ভেরিয়েবল a,b,c,da,b,c,da,b,c,d , প্রতিটি [0,1][0,1][0,1] । আমি এর বিতরণ গণনা করতে চাই (a−d)2+4bc(a−d)2+4bc(a-d)^2+4bc। আমি বিতরণের নির্ণিত u2=4bcu2=4bcu_2=4bc হতে f2(u2)=−14lnu24f2(u2)=−14ln⁡u24f_2(u_2)=-\frac{1}{4}\ln\frac{u_2}{4} (অতএবu2∈(0,4]u2∈(0,4]u_2\in(0,4]), এবংu1=(a−d)2u1=(a−d)2u_1=(a-d)^2হতেf1(u1)=1−u1−−√u1−−√.f1(u1)=1−u1u1.f_1(u_1)=\frac{1-\sqrt{u_1}}{\sqrt{u_1}}.এখন, একটি সমষ্টি বিতরণেরu1+u2u1+u2u_1+u_2আছে (u1,u2u1,u2u_1,\, u_2 এছাড়াও স্বতন্ত্র)fu1+u2(x)=∫+∞−∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫401−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy,fu1+u2(x)=∫−∞+∞f1(x−y)f2(y)dy=−14∫041−x−yx−y⋅ln⁡y4dy,f_{u_1+u_2}(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f_1(x-y)f_2(y)dy=-\frac{1}{4}\int_0^4\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy, because y∈(0,4]y∈(0,4]y\in(0,4]. Here, it has to be x>yx>yx>y so the integral is equal to fu1+u2(x)=−14∫x01−x−y−−−−√x−y−−−−√⋅lny4dy.fu1+u2(x)=−14∫0x1−x−yx−y⋅ln⁡y4dy.f_{u_1+u_2}(x)=-\frac{1}{4}\int_0^{x}\frac{1-\sqrt{x-y}}{\sqrt{x-y}}\cdot\ln\frac{y}{4}dy. Now I …

2
ইকো স্টেট নেটওয়ার্কগুলির একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা কী?
আমি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এ নতুন এবং এখনও ধারণাগুলি শিখছি। আমি একটি বিমূর্ত স্তরে বুঝতে পারি যে কোনও ইকো স্টেট নেটওয়ার্ক (ইএসএন) ইনপুট সরিয়ে ফেলার পরেও ইনপুটগুলির ক্রম , অর্থাৎ একটি সিগন্যাল তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে (পুনরায়) । যাইহোক, আমি স্কলার্পিডিয়া নিবন্ধটি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করা এবং বুঝতে খুব অসুবিধা …

2
পূর্বের উদাহরণ, যা জেফরির মতো নয়, এমন একটি উত্তরোত্তর দিকে নিয়ে যায় যা অচেনা নয়
আমি কয়েক সপ্তাহ আগে এখানে যে প্রশ্নের উত্তর দিয়েছিলাম তার একটি "উত্তর" পোস্ট করছি: কেন আগে দরকারী? যদিও এটি সত্যই একটি প্রশ্ন ছিল (এবং আমার কাছে তখন মন্তব্য পোস্ট করার অধিকারও ছিল না) তবে আমি আশা করি এটি করা ঠিক হবে: উপরের লিঙ্কে এটি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে যে জেফরির …


2
কীসের জন্য (প্রতিসামগ্রী) বন্টন বলতে নমুনাটির চেয়ে বেশি নমুনা গড়ের তুলনায় আরও কার্যকর অনুমানক হয়?
আমি এই বিশ্বাসের অধীনে পরিশ্রম করেছি যে নমুনা মিডিয়ান মধ্য প্রবণতার চেয়ে বেশি দৃ rob়তর পরিমাপ, তার চেয়ে বেশি যেহেতু এটি বিদেশীদের অগ্রাহ্য করে। তাই আমি জানতে পেরে ( অন্য প্রশ্নের উত্তরে ) অবাক হয়েছি যে একটি সাধারণ বিতরণ থেকে প্রাপ্ত নমুনাগুলির জন্য, নমুনার গড়ের প্রকরণটি নমুনার মধ্যকের পরিবর্তনের চেয়ে …

3
আমরা কেন পিসিএ করার আগে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এবং অন্য কোনও মানক কারণের দ্বারা ভাগ করব না?
আমরা কেন কাঁচা তথ্যটিকে তার মানক বিচ্যুত করে বিভক্ত করে তা সম্পর্কে (সিএস 229 কোর্স নোটগুলি থেকে) নীচের ন্যায়সঙ্গততাটি পড়ছিলাম: যদিও ব্যাখ্যাটি কী বলছে তা আমি বুঝতে পেরেছি, কেন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা বিভাজন এই ধরনের লক্ষ্য অর্জন করবে তা আমার কাছে স্পষ্ট নয়। এটি বলছে যাতে সবাই একই "স্কেল" এ …

2
ডেটা রেশিও এবং প্লটের পটভূমিতে কালি
আমি লক্ষ্য করেছি যে অনেকগুলি "শিল্পের স্টেট" প্লট করার প্যাকেজ এবং থিম এবং অনেক বিশিষ্ট ডেটা লোকেরা তাদের প্লটের জন্য ধূসর ব্যাকগ্রাউন্ড ব্যবহার করে। এখানে বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে: ggplot2: নাট সিলভার পঞ্চম নাইট ডটকম: উপরের প্রথম উদাহরণে (ggplot2) থাকা অবস্থায়, কেউ যুক্তি দেখাতে পারে যে ধূসর ব্যাকগ্রাউন্ড ব্যবহার করে …

1
সম্ভাব্যতার বনাম সম্ভাবনা লগ করুন
এই অনুযায়ী Wikipedia নিবন্ধটি , এক সম্ভাব্যতা গুণফল উপস্থাপন করতে পারেন x⋅yহিসাবে -log(x) - log(y)আরো গণনা অনুকূল গণনার করে। তবে যদি আমি উদাহরণ চেষ্টা করি তবে বলুন: p1 = 0.5 p2 = 0.5 p1 * p2 = 0.25 -log(p1) - log(p2) = 2 p3 = 0.1 p4 = 0.1 p3 …

3
কাঠামোগত একনোমেট্রিক্সের ভূমিকা পাঠ্য
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে হ্রাস ফর্ম একনোমেট্রিক্সের তুলনায় একনোমেট্রিক্সের কাঠামোগত পদ্ধতি আরও জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে। এতে আগ্রহের পরামিতিগুলি অনুমান করার জন্য তাত্ত্বিক অর্থনৈতিক মডেলগুলি এবং পরিসংখ্যানগুলির শক্ত সংমিশ্রণ জড়িত। আমরা ডেটা এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি যেভাবে ব্যবহার করি তাতে আরও তাত্ত্বিক কাঠামো চাপিয়ে দেওয়া বোঝানো হচ্ছে গাইডেন্স প্রদান করা এবং কখনও কখনও এমন …

1
আমরা কি বিদেশীদের প্রকাশ করার জন্য এক ছাড়ের গড় এবং মানক বিচ্যুতি ব্যবহার করতে পারি?
মনে করুন আমি সাধারণত ডেটা বিতরণ করেছি। ডেটার প্রতিটি উপাদানের জন্য আমি এটি দেখতে চাই না যে এটি কতগুলি এসডি থেকে দূরে রয়েছে। ডেটাতে একটি আউটলেটর থাকতে পারে (সম্ভবত কেবলমাত্র একটি, তবে দুটি বা তিনটিও হতে পারে) বা নাও হতে পারে তবে এই আউটলেটটি মূলত আমি যা খুঁজছি তা। আমি …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.