পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

tl; dr - ওএলএস প্রতিরোধের জন্য, একটি উচ্চতর আর-স্কোয়ার্ড উচ্চতর পি-মান বোঝায়? বিশেষত একক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের জন্য (Y = a + bX + e) ​​তবে n একাধিক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের জন্য জানতে আগ্রহী (Y = a + b1X + ... bnX + e)। প্রসঙ্গ - আমি বিভিন্ন ভেরিয়েবলের উপর ওএলএস রিগ্রেশন …

17 regression  modeling  p-value  r-squared 

মার্কোভ চেইনের পর্যায়ক্রমিকতা কী তা আমাকে কোনও স্বজ্ঞাত উপায়ে ব্যাখ্যা করতে পারেন? এটা অনুসরণ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: সব জন্য যুক্তরাষ্ট্রের iii এ SSS didid_i = gcd{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 আপনার প্রচেষ্টার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ!

17 stochastic-processes  markov-process 

আমি পড়েছি যে কে-মানে অ্যালগরিদম কেবল স্থানীয় সর্বনিম্নে রূপান্তর করে বিশ্বব্যাপী সর্বনিম্নে নয়। কেন? আমি যৌক্তিকভাবে ভাবতে পারি যে কীভাবে সূচনাটি চূড়ান্ত ক্লাস্টারিংয়ের উপর প্রভাব ফেলতে পারে এবং উপ-সর্বোত্তম ক্লাস্টারিংয়ের সম্ভাবনা রয়েছে, তবে আমি এমন কিছু পাইনি যা গাণিতিকভাবে এটি প্রমাণ করবে। এছাড়াও, কেন-কেন একটি পুনরাবৃত্তি প্রক্রিয়া? আমরা কেবল সেন্ট্রয়েডগুলিতে …

17 clustering  k-means  convergence  gradient-descent  minimum 

আমি টি-ডিস্ট্রিবিউশনের পরামিতিগুলি কীভাবে ফিট করব, অর্থাৎ সাধারণ বন্টনের 'গড়' এবং 'মানক বিচ্যুতি'র সাথে সম্পর্কিত পরামিতি। আমি ধরে নিই যে তাদের টি-বিতরণের জন্য 'গড়' এবং 'স্কেলিং / ডিগ্রি অফ স্বাধীনতার' বলা হয়? নিম্নলিখিত কোডটি প্রায়শই 'অপ্টিমাইজেশন ব্যর্থ' ত্রুটির ফলাফল করে। library(MASS) fitdistr(x, "t") আমাকে কি প্রথম x স্কেল করতে হবে …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

কোনও কক্সমোডেল লাগানোর পরে ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং নতুন ডেটার আপেক্ষিক ঝুঁকি পুনরুদ্ধার করা সম্ভব। আমি যা বুঝতে পারি না তা কীভাবে কোনও ব্যক্তির জন্য আপেক্ষিক ঝুঁকি গণনা করা হয় এবং এটি কী সম্পর্কিত (অর্থাৎ জনসংখ্যার গড়)? সংস্থাগুলি বুঝতে সহায়তা করার জন্য কোনও প্রস্তাবনা (বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে আমি এতটা উন্নত নই …

17 predictive-models  relative-risk  cox-model 

আমি মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন এবং চরিত্রগত ফাংশন মধ্যে লিঙ্ক বুঝতে চেষ্টা করছি। মুহূর্ত তৈরির ফাংশনটি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} এর সিরিজ সম্প্রসারণ ব্যবহার করে , আমি এলোমেলো ভেরিয়েবলের জন্য বিতরণের সমস্ত মুহুর্তগুলি খুঁজে …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

ধরুন আমরা পূরণবাচক প্রতিক্রিয়া আছে y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} এবং ভেরিয়েবল একটি সেট X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3] যে আমরা মনে করি ব্যাখ্যা করবে yyy । তারপরে আমরা y (প্রতিক্রিয়া) এর উপর XXX (ডিজাইন ম্যাট্রিক্স) এর একটি আদেশযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন করি ।yyy আনুমানিক সহগ ধরুন x1x1x_1 , কল এটা …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

আমি সম্প্রতি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির অভ্যন্তরীণ কাজগুলি সন্ধান করছি এবং আমি কীভাবে এটি কাজ করে তা বুঝতে সক্ষম হয়েছি to স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি সম্পর্কে আমার উপলব্ধি হ'ল এটি নমুনা মাধ্যমের বিতরণের মানক বিচ্যুতি। আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: Usually আমরা কীভাবে জানব যে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি হ'ল নমুনার মানক বিচ্যুতি মানে যখন আমরা সাধারণত একটি …

17 standard-error 

সংক্ষেপে ব্যাখ্যা কর অন্তরঙ্গকরণ বলতে কী বোঝায় itএটি রিগ্রেশন ধারণার সাথে কীভাবে সম্পর্কিত? ইন্টারপোলেশন হ'ল একটি টেবিলের রেখার মধ্যে পড়া এবং প্রাথমিক গণিতে শব্দটি সাধারণত সেই ফাংশনের প্রদত্ত বা টেবুলার মানগুলির একটি সেট থেকে কোনও ফাংশনের মধ্যবর্তী মানগুলি গণনার প্রক্রিয়া বোঝায়। আমি দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি না। সাহায্য করুন

17 regression  self-study  interpolation 

আমি একটি রুপান্তরিত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন করছি। নিম্নলিখিত রূপান্তরটি করা হয়েছিল যাতে অবশিষ্টাংশের স্বাভাবিকতা অনুমান করা যায়। অপরিকল্পিত নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটিকে নেতিবাচকভাবে স্কিউড করা হয়েছিল এবং নিম্নলিখিত রূপান্তরটি এটিকে স্বাভাবিকের নিকটে পরিণত করেছে: Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} যেখানে হ'ল মূল স্কেলের উপর নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল।YorigYorigY_{orig} আমি মনে করি যে আমাদের মূল স্কেলে ফিরে …

17 regression  data-transformation 

আমি একটি পরীক্ষা নিরীক্ষণ করছি যার মধ্যে নিম্নলিখিত রয়েছে: ডিভি: স্লাইস খরচ (ক্রমাগত বা শ্রেণিবদ্ধ হতে পারে) চতুর্থ: স্বাস্থ্যকর বার্তা, অস্বাস্থ্যকর বার্তা, কোনও বার্তা (নিয়ন্ত্রণ) (3 টি গ্রুপে মানুষ এলোমেলোভাবে নিযুক্ত করা হয় - শ্রেণিবদ্ধ) এটি ফালিটির স্বাস্থ্যকরতা সম্পর্কে ম্যানিপুলেটেড বার্তা। নিম্নলিখিত চতুর্থ ব্যক্তি পৃথক পার্থক্য ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচনা করা …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

আমি ভাবছি ত্রুটির মডেলিং করার সময় আমরা কেন গাউসি অনুমানটি ব্যবহার করি। ইন স্ট্যানফোর্ড এর এমএল অবশ্যই , প্রফেসর ড এনজি এটি মূলত বর্ণনা দুই বিনয় মধ্যে: এটি গাণিতিকভাবে সুবিধাজনক। (এটি সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলির সাথে সম্পর্কিত এবং সিউডোয়েন্টার সহ সমাধান করা সহজ) কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের কারণে, আমরা ধরে নিতে পারি যে …

17 regression  normality-assumption  pac-learning 

সাধারণ প্রশ্ন: আর-এ জিএলএম পরিবারের যুক্তিতে একটি লগনরমাল বিতরণ কীভাবে নির্দিষ্ট করা যায়? এটি কীভাবে অর্জন করা যায় তা আমি খুঁজে পাইনি। কেন পারিবারিক যুক্তিতে লগনরমাল (বা ঘৃণ্য) বিকল্প নয়? আর-আর্কাইভগুলির কোথাও আমি পড়েছি যে কোনও লোককে সাধারণভাবে নির্দিষ্ট করার জন্য জিএলএম-এ গাউসীয়দের জন্য সেট করা পরিবারের জন্য লগ-লিংকটি ব্যবহার …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

আমি অর্থের যথাযথ স্বরলিপিগুলি এবং সেই সাথে এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং তাদের বিতরণ সম্পর্কিত কিছু স্বীকৃতিগুলির অর্থগুলিতে বিভ্রান্ত হয়ে পড়ি। নীচে, আমি যে জিনিসগুলিকে সত্য বলে মনে করি ততগুলি সেইসাথে আমি বুঝতে পারি না এমন জিনিসগুলির তালিকা করব এবং আমি ইনপুট / সংশোধন পছন্দ করব। সহজ রেফারেন্সের জন্য আমি প্রতিটি পয়েন্ট …

17 probability  random-variable 

দ্রষ্টব্য: এক মাস পরে কোনও সঠিক উত্তর না দিয়ে, আমি এসও-তে পোস্ট করেছি পটভূমি আমার কাছে একটি মডেল রয়েছে, , যেখানেচচfওয়াই= চ( এক্স )ওয়াই=চ(এক্স)Y=f(\textbf{X}) এক্সএক্স\textbf{X} হ'ল প্যারামিটারগুলির নমুনাগুলির একটি ম্যাট্রিক্স এবং মডেল আউটপুটগুলির ভেক্টর।n × মিএন×মিn \times mমিমিmওয়াইওয়াইYn × 1এন×1n \times 1 চচf তাই আমি অনুমান করতে চাই, গণনা নিবিড় …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process