পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি নিম্নলিখিত ডেটাসেটে 95 তম পার্সেন্টাইল গণনা করার চেষ্টা করছিলাম। আমি এটি করার কয়েকটি অনলাইন রেফারেন্স জুড়ে এসেছি। পদ্ধতির 1: নমুনা তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রথম এক আমাকে বলে প্রাপ্ত TOP 95 Percentডেটাসেটের এবং তারপর চয়ন MINবা AVGপরিসমাপ্তি সেটের। নিম্নলিখিত ডাটাসেটের জন্য এটি করা আমাকে দেয়: AVG: 29162 MIN: 0 …

17 r  dataset  quantiles  sql 

আমি যে প্রকল্পে কাজ করছি তার জন্য আমি বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতিগুলি অন্বেষণ করছি এবং র্যান্ডম অরণ্য চেষ্টা করতে আগ্রহী। আমি পাশাপাশি যাওয়ার সাথে সাথে নিজেকে শিক্ষিত করার চেষ্টা করছি এবং সিভি সম্প্রদায় দ্বারা প্রদত্ত যে কোনও সহায়তার প্রশংসা করব। আমি আমার ডেটা প্রশিক্ষণ / পরীক্ষা সেটগুলিতে বিভক্ত করেছি। আর এলোমেলো …

17 r  machine-learning  random-forest 

আমি জানি পারস্পরিক সম্পর্ক কার্যকারিতা বোঝায় না বরং পরিবর্তে সম্পর্কের শক্তি এবং দিক নির্দেশ করে। সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন কার্যকারণকে বোঝায়? নাকি এর জন্য কোনও অনুমানমূলক (টি-পরীক্ষা ইত্যাদি) পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা প্রয়োজন?

17 regression  correlation  causality 

আমি একটি মেডিকেল শিক্ষার্থী যা পরিসংখ্যানগুলি বোঝার চেষ্টা করছি (!) - সুতরাং দয়া করে নম্র হন! ;) আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ (ক্যাপলান-মিয়ার, লগ-র্যাঙ্ক এবং কক্স রিগ্রেশন) সহ পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের মোটামুটি পরিমাণ সহ একটি নিবন্ধ লিখছি। আমি আমার ডেটাতে একটি কক্স রিগ্রেশন চালিয়েছি তা জানতে চেষ্টা করেছিলাম যে দুটি গ্রুপের (উচ্চ …

17 regression  survival  hazard 

আমার কিছু সংখ্যক ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা রয়েছে। একটি লাইন দেখে মনে হচ্ছে এটি ডেটা অত্যন্ত ভাল ফিট করে তবে লাইনে চক্র / পর্যায়ক্রমিক উইগল রয়েছে। আমি অনুমান করতে চাই যে কখন ক্রমসংক্রান্ত ফ্রিকোয়েন্সি একটি নির্দিষ্ট মান সিতে পৌঁছাবে । যখন আমি অবশিষ্টাংশ বনাম ফিটেড মানগুলি প্লট করি তখন আমি একটি সুন্দর …

17 time-series  regression 

আমি এই জাতীয় "লুকানো মার্কোভ মডেলস" নামে অভিহিত জগতগুলি আবিষ্কার করছি, এটি "রেজিম স্যুইচিং মডেল" নামে পরিচিত। প্রবণতা এবং টার্নিং পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে আমি আর এইচএমএমকে মানিয়ে নিতে চাই। আমি যতটা সম্ভব মডেলটি তৈরি করতে চাই যাতে আমি এটি অনেক দামে পরীক্ষা করতে পারি। কেউ কি একটি কাগজ সুপারিশ করতে …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

দুটি টিকে থাকার কার্ভের তুলনা সংক্ষিপ্ত করার একটি উপায় হ'ল বিপদ অনুপাত (এইচআর) গণনা করা। এই মানটি গণনা করার জন্য দুটি (কমপক্ষে) দুটি পদ্ধতি রয়েছে। লোগ্র্যাঙ্ক পদ্ধতি। কাপলান-মায়ার গণনার অংশ হিসাবে, প্রতিটি দলের পর্যবেক্ষিত ইভেন্টগুলি (মৃত্যু, সাধারণত) সংখ্যা (গনা , এবং হে খ ), এবং বেঁচে থাকার কোন পার্থক্য একটি …

17 survival  hazard 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন (নাল হাইপোথিসিসের কোনও পারস্পরিক সম্পর্ক নেই) সম্পর্কে কিছু অনুমান পরীক্ষা করা কীভাবে কাজ করার চেষ্টা করছি। আমি যে বিষয়টিতে রইলাম তাতে প্রতিটি গাইড এবং পৃষ্ঠা টি-টেস্ট ব্যবহার করছে বলে মনে হচ্ছে। তবে আমি বুঝতে পারি না লিনিয়ার রিগ্রেশনটির টি-টেস্টের অর্থ কী। একটি টি-টেস্ট, যদি না আমার সম্পূর্ণ …

17 regression  t-test 

দ্বিপদী প্রক্রিয়া (হিট / মিস) এর সাথে কাজ করার জন্য আমি বিটা বিতরণের জন্য অপ্রাতিষ্ঠানিক প্রিয়ারদের সন্ধান করছি। প্রথমে আমি ব্যবহার করার কথা ভেবেছিলাম যা একটি অভিন্ন পিডিএফ তৈরি করে, বা জেফরি পূর্বে । তবে আমি প্রকৃতপক্ষে প্রিরিয়ারদের সন্ধান করছি যা উত্তরোত্তর ফলাফলের সর্বনিম্ন প্রভাব ফেলেছে এবং তারপরে আমি পূর্বে …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

অনুশীলনে, লিনিয়ার রিগ্রেশন সহগের তাত্পর্য পরীক্ষা করার জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড টি-টেস্ট ব্যবহার করা সাধারণ অভ্যাস। গণনার যান্ত্রিকতা আমাকে বোঝায়। কেন এটি টি-বিতরণ লিনিয়ার রিগ্রেশন হাইপোথিসিস টেস্টিংয়ে ব্যবহৃত স্ট্যান্ডার্ড টেস্টের পরিসংখ্যানকে মডেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে? স্ট্যান্ডার্ড পরীক্ষার পরিসংখ্যান আমি এখানে উল্লেখ করছি: T0=βˆ−β0SE(βˆ)T0=β^−β0SE(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

আমার 150 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং এগুলির মধ্যে অনেকগুলি একে অপরের সাথে অত্যন্ত সংযুক্ত। আমার লক্ষ্যটি হল একটি বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেওয়া, যার পরিসীমা 1-8 । আমার নমুনার আকার 550 এবং আমি 10-ভাঁজ ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করছি । এএফএআইআইকি, নিয়মিতকরণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে (লাসো, ইলাস্টিক নেট এবং রিজ) বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্কের …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

এমন কোন "নন-প্যারামেট্রিক" ক্লাস্টারিং পদ্ধতি রয়েছে যার জন্য আমাদের ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্দিষ্ট করার দরকার নেই? এবং অন্যান্য পরামিতিগুলি যেমন ক্লাস্টারে প্রতি পয়েন্টের সংখ্যা ইত্যাদি

17 clustering 

এন ডাটা পয়েন্টগুলি পর্যবেক্ষণ করার পরে আমরা কীভাবে পূর্ববর্তী N ~ (a, b) এর সাথে একটি পশ্চাদমূহ গণনা করব? আমি ধরে নিলাম যে আমাদের নমুনার অর্থের এবং নমুনার পয়েন্টগুলির বৈকল্পিক গণনা করতে হবে এবং পূর্ববর্তী সাথে উত্তরোত্তরকে একত্রিত করে এমন এক ধরণের গণনা করতে হবে, তবে সংমিশ্র সূত্রটি দেখতে কেমন …

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

যদি ডেটা 1 ডি হয়, ভেরিয়েন্সটি দেখায় যে পরিমাণে ডেটা পয়েন্টগুলি একে অপরের থেকে আলাদা। যদি ডেটা বহুমাত্রিক হয় তবে আমরা একটি সমবায় ম্যাট্রিক্স পাব। মাল্টি-ডাইমেনশনাল ডেটার জন্য কীভাবে ডেটা পয়েন্টগুলি একে অপরের থেকে পৃথক হয় তার একক সংখ্যা দেয় এমন কোনও পরিমাপ রয়েছে? আমি মনে করি ইতিমধ্যে অনেকগুলি সমাধান …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

আমার কাছে মাছের ঘনত্বের ডেটা রয়েছে যা আমি বিভিন্ন সংগ্রহের কৌশলগুলির মধ্যে তুলনা করার চেষ্টা করছি, তথ্যটিতে প্রচুর শূন্য রয়েছে এবং হিস্টোগ্রামটি ঘনত্ব হিসাবে, একটি পোষন বিতরণের জন্য উপযুক্ত মনে হয়, এটি পূর্ণসংখ্যার ডেটা নয়। আমি জিএলএমগুলিতে তুলনামূলকভাবে নতুন এবং কোন বিতরণটি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে বলতে হবে …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function