পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি জানি যে প্রমিতের পিয়ারসন অবশিষ্টাংশগুলি একটি traditionalতিহ্যগত সম্ভাব্য উপায়ে প্রাপ্ত হয়: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πআমিπআমি(1-πআমি) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} এবং ডিভায়েন্সের অবশিষ্টাংশগুলি আরও পরিসংখ্যানগত উপায়ে প্রাপ্ত হয় (সম্ভাবনার প্রতিটি পয়েন্টের অবদান): ঘআমি= এসআমি- 2 [ yআমিলগπআমি^+ + ( 1 - y)আমি)log( 1 - π)আমি) ]--------------------------√ঘআমি=গুলিআমি-2[Yআমিলগ⁡πআমি^+ +(1-Yআমি)লগ⁡(1-πআমি)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

আমি এখানে একটি টিউটোরিয়াল অনুসরণ করছি: পিসিএ সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা অর্জনের জন্য http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ টিউটোরিয়ালটি আইরিস ডেটাसेट ব্যবহার করে এবং পিসিএর পূর্বে লগ রূপান্তর প্রয়োগ করে: লক্ষ্য করুন যে নিম্নলিখিত কোডটিতে আমরা [1] এর পরামর্শ অনুসারে অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলিতে একটি লগ রূপান্তরকরণ প্রয়োগ করি এবং পিসিএ প্রয়োগের পূর্বে ভেরিয়েবলগুলি মানীকরণের জন্য …

16 r  pca  data-transformation  logarithm 

আমার কাছে মাসিক টাইম সিরিজের ডেটা রয়েছে এবং বিদেশীদের সনাক্তকরণের সাথে পূর্বাভাসটি করতে চাই। এটি আমার ডেটা সেটের নমুনা: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

এই প্রশ্নের শীর্ষ প্রশ্নের জবাবে এই দাবি উত্থাপিত হয়েছিল । আমি মনে করি যে 'কেন' প্রশ্নটি একেবারেই আলাদা যে এটি একটি নতুন থ্রেডের প্রেরণা দেয়। "সংঘবদ্ধকরণের পরিমাপক পরিমাপ" গুগলিং কোনও হিট তৈরি করতে পারেনি এবং এই বাক্যাংশটির অর্থ কী তা আমি নিশ্চিত নই।

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

আমি বর্তমানে ল্যারি ওয়াসারম্যানের "সমস্ত পরিসংখ্যান" পড়ছি এবং ননপ্যারমেট্রিক মডেলের পরিসংখ্যান সম্পর্কিত ফাংশন অনুমানের বিষয়ে অধ্যায়টিতে তিনি লিখেছেন এমন কিছু দেখে আশ্চর্য হয়েছি। সে লিখেছিলো "কখনও কখনও আমরা কিছু গণনা করে একটি পরিসংখ্যান ফাংশনের আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি খুঁজে পাই। তবে অন্য ক্ষেত্রে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কীভাবে অনুমান করা যায় তা স্পষ্ট …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

ধরুন আমার একটি ফাংশন যা আমি একীভূত করতে চাই অবশ্যই ধরে নিচ্ছি শেষ পয়েন্টগুলিতে শূন্যে যায়, কোনও ব্লুপআপস নেই, দুর্দান্ত ফাংশন। আমি যেভাবে মুগ্ধ করে চলেছি তা হ'ল মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম ব্যবহার করে নমুনা এর বিতরণ আনুপাতিক থেকে , যা স্বাভাবিককরণের ধ্রুবকটি অনুপস্থিত missing যাকে আমি বলব এবং তারপরে এই উপর …

16 simulation  monte-carlo  metropolis-hastings  numerical-integration 

আমি একটি মাসিক পূর্বাভাস গণনা স্বয়ংক্রিয় করতে আর এর একটি অ্যালগরিদমে কাজ করছি। পূর্বাভাস গণনা করার জন্য আমি পূর্বাভাস প্যাকেজ থেকে ets () ফাংশনটি ব্যবহার করছি। এটি খুব ভাল কাজ করছে। দুর্ভাগ্যক্রমে, কিছু নির্দিষ্ট সময় সিরিজের জন্য, আমি যে ফলাফল পেয়েছি তা অদ্ভুত। দয়া করে, আমি যে কোডটি ব্যবহার করছি …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

আমি এখনও এই বিষয়ে গতিতে এগিয়ে আসছি এই জন্য আমি আগাম ক্ষমা চেয়ে নিচ্ছি। আমি আমার নিউরন অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের জন্য তানহ (মানচিত্র -1 থেকে 1) বনাম সিগময়েড (মানচিত্র 0 থেকে 1) ব্যবহার করার পক্ষে এবং কৌশলগুলি বোঝার চেষ্টা করছি। আমার পড়া থেকে এটি প্রান্তিক পার্থক্য সহ একটি গৌণ জিনিস মত …

16 neural-networks 

যদি পিসিএ উপাদানগুলি (মূল উপাদান বিশ্লেষণে) পরিসংখ্যানগতভাবে স্বতন্ত্র থাকে তবে আমাদের ডেটাগুলি মাল্টিভারেট করে সাধারণত বিতরণ করা হয়? যদি তা হয় তবে কীভাবে এটি প্রদর্শিত / প্রমাণিত হতে পারে? আমি জিজ্ঞাসা করি কারণ আমি এই পোস্টটি দেখেছি , যেখানে শীর্ষ উত্তরগুলি বলে: পিসিএ একটি সুস্পষ্ট গাউসীয়ত্ব অনুমান করে না। এটি …

16 pca  independence  svd 

আংশিক সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স রিগ্রেশন (পিএলএসআর) বা আংশিক সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং (পিএলএস-এসইএম), "আংশিক" শব্দটি কী বোঝায়?

16 multiple-regression  least-squares  terminology  sem  partial-least-squares 

সাধারণ বিতরণের জন্য, দেওয়া স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটির একটি পক্ষপাতহীন অনুমানকারী রয়েছে: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})} \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2} এই ফলাফলটি এতটা সুপরিচিত না হওয়ার কারণ বলে মনে হচ্ছে যে এটি কোনও দুর্দান্ত আমদানির বিষয়টি না করে মূলত একটি কুরিও । প্রমাণ এই থ্রেড উপর আচ্ছাদিত করা হয় ; এটি সাধারণ বিতরণের একটি মূল সম্পত্তিটির …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখার সময় আমার নীচের চিত্রটি সম্পর্কে প্রশ্ন রয়েছে। 1) স্তর 1 এর সি 1 এর 6 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র রয়েছে, এর অর্থ কী ছয়টি সমাবর্তনীয় কার্নেল রয়েছে? প্রতিটি কনভোলজিনাল কার্নেল ইনপুট ভিত্তিক বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 2) লেয়ার 2 এ এস 1 এর 6 বৈশিষ্ট্য …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

আমি সম্প্রতি একটি কাগজ পড়ছিলাম যা তার আত্মবিশ্বাস এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলিতে এলোমেলোভাবে অন্তর্ভুক্ত করেছিল এবং আমি ভাবছিলাম যে এটি মানক (এবং যদি তাই হয় তবে এটি কেন যুক্তিসঙ্গত জিনিস)। স্বীকৃতি সেট করতে, ধরে নিই যে আমাদের ডেটা এ এবং আমরা a পরামিতিটির জন্য অন্তর তৈরি করতে আগ্রহী । আমি কোনও …

16 confidence-interval  credible-interval 

আনুমানিক বায়েশিয়ান গণনা মূলত কোনও স্টোকাস্টিক মডেল ফিটিংয়ের জন্য একটি দুর্দান্ত কৌশল, যেখানে সম্ভাবনাগুলি অক্ষম থাকে এমন মডেলগুলির জন্য উদ্দেশ্যে করা (বলুন, আপনি যদি পরামিতিগুলি ঠিক করেন তবে আপনি মডেল থেকে নমুনা নিতে পারেন তবে আপনি সংখ্যায়িকভাবে, অ্যালগোরিদমিক বা বিশ্লেষণীভাবে সম্ভাবনা গণনা করতে পারবেন না )। দর্শকদের কাছে আনুমানিক বায়েশীয় …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

আমরা মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি: একটি সম্ভাব্য দৃষ্টিভঙ্গি (কেভিন মারফি)। যদিও পাঠ্যটি প্রতিটি অ্যালগরিদমের তাত্ত্বিক ভিত্তি ব্যাখ্যা করে, এটি খুব কমই বলে যে কোন ক্ষেত্রে কোন অ্যালগরিদম ভাল, এবং যখন এটি হয়, তবে আমি বলব না যে আমি কোন ক্ষেত্রে আছি tell উদাহরণস্বরূপ, কার্নেল নির্বাচনের জন্য, আমাকে …

16 machine-learning  eda