পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

সময় সিরিজের পূর্বাভাসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার শুরু করার জন্য আমার কিছু সংস্থান দরকার। আমি কিছু কাগজ বাস্তবায়নের বিষয়ে সতর্ক এবং তারপরে তারা জানতে পেরেছেন যে তারা তাদের পদ্ধতির সম্ভাবনাটি খুব বেশি বর্ণনা করেছেন। সুতরাং আপনার যদি পরামর্শ দেওয়া হয় যে পদ্ধতিগুলির সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করেন তবে এটি আরও দুর্দান্ত।

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

সাধারণভাবে, সহগের সাথে সঠিকভাবে তুলনা করার জন্য আমি আমার স্বাধীন পরিবর্তনশীলগুলিকে প্রমিতগুলিতে মানক করি (এইভাবে তাদের একই ইউনিট রয়েছে: মানক বিচ্যুতি)। যাইহোক, প্যানেল / দ্রাঘিমাংশীয় ডেটা সহ, আমি নিশ্চিত না যে আমার ডেটা কীভাবে প্রমিত করা উচিত, বিশেষত যদি আমি শ্রেণিবদ্ধ মডেলটি অনুমান করি। এটি কেন একটি সম্ভাব্য সমস্যা হতে …

16 r  regression  standardization 

যদি আমি দুই স্বাভাবিকভাবে বিতরণ স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবল আছে এবং উপায়ে সঙ্গে এবং এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এবং এবং আমি যে আবিষ্কার , তবে (অভিমানী আমি কোনো ত্রুটি করেননি) শর্তাধীন বিতরণ এর এবং দেওয়া স্বাভাবিক উপায়ে সঙ্গে বিতরণ করা হয় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ওয়াই μ এক্স μ ওয়াই σ এক্সXXXYYYμXμX\mu_XμYμY\mu_YσXσX\sigma_XσYσY\sigma_YX+Y=cX+Y=cX+Y=cXXXYYYcccμX|c=μX+(c−μX−μY)σ2Xσ2X+σ2YμX|c=μX+(c−μX−μY)σX2σX2+σY2\mu_{X|c} = …

16 normal-distribution  conditional-probability 

আমি একটি বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছি যার মধ্যে আমি বিভিন্ন বৈকল্পিক উপাদানকে মডেল করেছি। কোনও টেবিলে ফলাফলগুলি প্রতিবেদন করার সময়, বৈকল্পগুলির পরিবর্তে মানক বিচ্যুতিগুলি প্রতিবেদন করা আরও বেশি সংক্ষিপ্ত। সুতরাং, এটি আমাকে প্রশ্নে নিয়ে আসে - প্রমিত বিচ্যুতির পরিবর্তে পরিবর্তনের রিপোর্ট করার কোনও কারণ আছে কি? একের পর এক রিপোর্ট করা …

16 standard-deviation  variance  tables 

আমি কোহেনের ডিটিকে রিগ্রেশন কোঅফিসিয়েন্টগুলির জন্য গণনা করেছি (টি স্ট্যাটিস্টিকস থেকে), মতবিরোধের অনুপাত এবং মানে পার্থক্যগুলি, মেটা-বিশ্লেষণে ফলাফলগুলি সজ্জিত করার এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখার আশা করে। যাইহোক, স্টাটাতে, আপনি কোহেনের ডি'র জন্য আত্মবিশ্বাসের বিরতি ছাড়াই এই ফলাফলগুলি পোল করতে সক্ষম হবেন বলে মনে হয় না, তাই আমার …

16 cohens-d 

প্রাথমিক প্রশ্নের জন্য ক্ষমা, আমি বিশ্লেষণের এই ফর্মটিতে নতুন এবং এখন পর্যন্ত নীতিগুলির একটি খুব সীমিত ধারণা পেয়েছি। আমি কেবল ভাবছিলাম যে মাল্টিভারিয়েট / ইউনিভারিটি পরীক্ষার জন্য প্যারামেট্রিক অনুমানগুলি ক্লাস্টার বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োগ করে? ক্লাস্টার বিশ্লেষণ সম্পর্কিত যে তথ্যগুলির উত্স আমি পড়েছি তার অনেকগুলিই অনুমানগুলি নির্দিষ্ট করতে ব্যর্থ। আমি পর্যবেক্ষণের …

16 clustering  assumptions 

গণনার ডেটা সহ কোন মডেলটি ব্যবহার করবেন তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য উপযুক্ত কৌশল কী? আমার কাছে মাল্টিলেভেল মডেল হিসাবে মডেল করার প্রয়োজনীয় ডেটা রয়েছে এবং এটি আমার কাছে (এই সাইটে) সুপারিশ করা হয়েছিল যে এটি করার সর্বোত্তম উপায়টি বাগ বা এমসিএমসিজিএমএমএমের মাধ্যমে। তবে আমি এখনও বেইসিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে জানার চেষ্টা …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

আমি পরিসংখ্যান ক্ষেত্রে নেই। র‌্যাঙ্ক সহকারী সহগ সম্পর্কে পড়ার সময় আমি "বাঁধা ডেটা" শব্দটি দেখেছি। বাঁধা ডেটা কী? বাঁধা ডেটার উদাহরণ কী?

16 correlation  nonparametric  ranks 

পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ সাথে এবং স্বাভাবিক এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি দেওয়া , আমি নিম্নলিখিত এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক কীভাবে খুঁজে ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) এখন, যদি লিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন সম্পত্তি থেকে এবং , যেখানে এবং স্ট্যান্ডার্ড নরমাল, আমরা পাই:X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = …

16 correlation  random-variable  lognormal 

যেহেতু রিগ্রেশন মডেলিং প্রায়শই বিজ্ঞানের চেয়ে অনেক বেশি "আর্ট" থাকে তাই আমি প্রায়শই নিজেকে দেখতে পাই একটি রিগ্রেশন কাঠামোর অনেকগুলি পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা করে। "সেরা" মডেলটি সন্ধানের প্রয়াসে এই একাধিক মডেল থেকে প্রাপ্ত তথ্যের সংক্ষিপ্তসার করার কয়েকটি দক্ষ উপায় কী? আমি যে পদ্ধতির ব্যবহার করেছি তা হ'ল সমস্ত মডেলকে একটি তালিকায় …

16 r  regression 

আরে মডেল সূত্রটি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করব, যখন এক (বা আরও) সঠিক রৈখিক বিধিনিষেধগুলি সহগ কে বাঁধাই উপলব্ধ থাকে। উদাহরণ হিসাবে, বলুন যে আপনি জানেন যে একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে b1 = 2 * b0। ধন্যবাদ!

16 r  regression  modeling 

আমি মনে করি যে পরিসংখ্যানগুলি একটি প্রয়োগকৃত বিজ্ঞান, তাই যখন গড় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করা হয় তবে এটি কারণ যে কেউ এই সংখ্যার উপর ভিত্তি করে কিছু সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করছেন। একটি ভাল পরিসংখ্যানবিদ হওয়ার অংশটি আমি আশা করি যখন নমুনা ডেটা বিশ্বাস করা যায় এবং যখন কিছু পরিসংখ্যান …

16 references  inference  descriptive-statistics  history  fallacy 

আমি এসপিএসএস-এর মতো স্ট্যাটাস প্যাকেজগুলি থেকে আর-তে স্থানান্তরিত করতে সহায়তা করার উপায় হিসাবে আর এর জন্য ইজ প্যাকেজটি তৈরি করেছি AN এটি আনোভা-র বিভিন্ন স্বাদের স্পেসিফিকেশনকে সহজ করে এবং এসপিএসএস-এর মতো আউটপুট সরবরাহ করে (প্রভাবের আকার এবং অনুমান সহ) পরীক্ষা), অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে। ezANOVA()ফাংশন বেশিরভাগই করার জন্য একটি মোড়কের …

16 r  anova  sums-of-squares 

আমি হিট বাস্তবায়ন এবং এমসিসিএম অ্যালগরিদম চালানোর চেষ্টা করছি, তবে কীভাবে এটি করা যায় তা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। সাধারণ ধারণাটি নিম্নরূপ: এমএইচে একটি প্রস্তাব লাফ উত্পন্ন করতে, আমরা: ইউনিট গোলকের surface of পৃষ্ঠের বিতরণ থেকে একটি দিক তৈরি করুনdddOO\mathcal{O} সীমাবদ্ধ স্থান সহ একটি স্বাক্ষরিত দূরত্ব উত্পন্ন করুন ।λλ\lambda …

16 r  bayesian  mcmc 

লজিস্টিক রিগ্রেশন-এ, আপনি কীভাবে ওএলএস-এর প্রত্যক্ষ আপ হিসাবে সরাসরি থাকবেন এমন বহুবিশ্বের বিষয়ে উদ্বিগ্ন হওয়ার দরকার আছে? উদাহরণস্বরূপ, একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন সহ, যেখানে বহুবিশ্লেষের উপস্থিতি রয়েছে, সেখানে কি আপনাকে বিটা সহগের দিক থেকে অনুগ্রহ করে সতর্ক হওয়া দরকার (যেমন আপনি ওএলএস প্রতিরোধের মতোই হবেন)? ওএলএস-এর রিগ্রেশন-র জন্য একাধিক "বহুবিধ" উচ্চতর …

16 regression  logistic  multicollinearity