পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি এটিতে বেশ নতুন, তাই আমি আশা করি আপনি যদি প্রশ্নটি নির্লজ্জ হন তবে আপনি আমাকে ক্ষমা করবেন। (প্রসঙ্গ: আমি ডেভিডসন এবং ম্যাককিননের বই "একনোমেট্রিক থিওরি এবং পদ্ধতিগুলি" থেকে একনোমেট্রিকস শিখছি , এবং তারা এটার ব্যাখ্যা দেবে বলে মনে হয় না; আমি লুয়েনবার্গার অপটিমাইজেশন বইটিও দেখেছি যা কিছুটা আরও উন্নত …

16 regression  least-squares 

আমি ডেটা যেখানে প্রতিটি তথ্য গঠিত একটি সেট আছে এনএনn বিভিন্ন ব্যবস্থা। প্রতিটি পরিমাপের জন্য, আমার একটি মানদণ্ডের মান রয়েছে। আমি জানতে চাই যে প্রতিটি ডেটা মানদণ্ডের মানটির কতটা কাছাকাছি। আমি ওয়েট ইউক্লিডিয়ান দূরত্বটি এভাবে ব্যবহার করার কথা ভেবেছিলাম: ঘএক্স , খ= ( ∑)এনi = 1Wআমি( এক্সআমি- খআমি)2) )1 / …

16 distance-functions 

আমার কাছে একটি ক্লাসিক রৈখিক মডেল রয়েছে, যেখানে 5 টি সম্ভাব্য রেজিস্ট্রার রয়েছে। তারা একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়, এবং প্রতিক্রিয়াটির সাথে বেশ কম সম্পর্ক রয়েছে। আমি এমন একটি মডেল পৌঁছেছি যেখানে 3 জন রেজিস্ট্রারদের তাদের টি স্ট্যাটিস্টিক (পি <0.05) এর জন্য উল্লেখযোগ্য সহগ রয়েছে। বাকি 2 ভেরিয়েবলের দুটি বা …

16 r  regression  self-study  linear-model 

সাহায্য পাতা প্রিজম জন্য এটি কিভাবে অ রৈখিক রিগ্রেশনের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী ব্যান্ড নির্ণয় জন্য নিম্নলিখিত ব্যাখ্যা দেয়। দয়া করে দীর্ঘ উক্তিটি ক্ষমা করুন, তবে আমি দ্বিতীয় অনুচ্ছেদটি অনুসরণ করছি না (এটি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং গণনা করা হয় তা ব্যাখ্যা করে )। কোন সাহায্যের ব্যাপকভাবে প্রশংসা হবে।ডি ওয়াই / …

16 nonlinear-regression  prediction-interval 

এটি কিছুটা প্রাথমিকের প্রশ্ন, তবে কীভাবে একজন বহুজাতিক লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে 6.012 এর একটি এক্সপ (বি) ফলাফল ব্যাখ্যা করতে পারে? 1) এটি কি 6.012-1.0 = 5.012 = 5012% ঝুঁকি বৃদ্ধি? অথবা 2) 6.012 / (1 + 6.012) = 0.857 = 85.7% ঝুঁকি বৃদ্ধি? উভয় বিকল্প যদি ভুল হয় তবে কেউ …

16 multinomial 

আমাকে পরিসংখ্যানগুলির একটি ভূমিকা লিখতে বলা হয়েছে এবং পি-ভ্যালু এবং পাওয়ার সম্পর্কিত হওয়ার উপায়টি কীভাবে গ্রাফিকালি দেখাতে হবে তা নিয়ে আমি লড়াই করছি। আমি এই গ্রাফটি নিয়ে এসেছি: আমার প্রশ্ন: এটি প্রদর্শনের আরও ভাল উপায় আছে কি? এই আমার আর কোড x <- seq(-4, 4, length=1000) hx <- dnorm(x, mean=0, …

16 r  teaching  power 

আমি "চেঞ্জ পয়েন্ট" বিশ্লেষণ, বা nls()আর এর সাহায্যে একটি মাল্টিপেজ রিগ্রেশন বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি এখানে আমি তৈরি কিছু জাল তথ্য । ডেটা ফিট করার জন্য আমি যে সূত্রটি ব্যবহার করতে চাই তা হ'ল: Y= β0+ + β1এক্স + + β2সর্বোচ্চ ( 0 , এক্স - δ))Y=β0+ +β1এক্স+ +β2সর্বোচ্চ(0,এক্স-δ)y = \beta_0 …

16 r  regression  change-point  nls 

আমি একজন ফার্মাকোলজিস্ট এবং আমার অভিজ্ঞতায় বেসিক বায়োমেডিকাল রিসার্চের প্রায় সকল পেপারই স্টুডেন্টের টি-টেস্ট ব্যবহার করে (হয় অনুমানকে সমর্থন করার জন্য বা প্রত্যাশা মেনে চলার জন্য ...)। কয়েক বছর আগে আমার নজরে এলো যে শিক্ষার্থীর টি-টেস্ট সবচেয়ে কার্যকর পরীক্ষা নয় যা ব্যবহার করা যেতে পারে: অনুক্রমিক পরীক্ষাগুলি যে কোনও নমুনা …

16 hypothesis-testing  teaching  statistical-significance 

অনিয়মিত সময় সিরিজের (আদর্শভাবে ভিসিএমের সাথে জোহেনসেন পরীক্ষাটি ব্যবহার করে ) সমন্বয়কে কীভাবে গণনা করা যায় তা আমার কাছে পরিষ্কার নয় । আমার প্রাথমিক চিন্তাটি সিরিজটি নিয়মিত করা এবং নিখোঁজ মানগুলিকে বিভক্ত করা হবে, যদিও এটি অনুমানকে পক্ষপাত করতে পারে। এই বিষয়ে কোন সাহিত্য আছে?

16 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

কোলমোগোরভ – স্মিমনভ বিতরণ কোলমোগোরভ – স্মিমনভ পরীক্ষা থেকে জানা যায় । তবে এটি ব্রাউনিয়ান ব্রিজের সুপ্রেম বিতরণও। যেহেতু এটি সুস্পষ্ট (আমার কাছে) থেকে অনেক দূরে, তাই আমি আপনাকে এই কাকতালীর একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা জিজ্ঞাসা করতে চাই। তথ্যসূত্রগুলিও স্বাগত।

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

আমি আর্থিক সময়-সিরিজ ডেটা (অর্থাত্ টিকডাটা) থেকে আউটলিয়ার এবং ত্রুটিগুলি (কারণ যাই হোক না কেন) অপসারণের জন্য কিছু শক্ত কৌশল খুঁজছি। টিক-টু-টিক আর্থিক সময়-সিরিজের ডেটা খুব অগোছালো। এক্সচেঞ্জটি বন্ধ হয়ে গেলে এতে বিশাল (সময়ের) ফাঁকগুলি থাকে এবং এক্সচেঞ্জ আবার খোলে যখন বিশাল লাফ দেয়। যখন এক্সচেঞ্জটি খোলা থাকে, সমস্ত ধরণের …

16 time-series  outliers 

আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই, তবে আমি পরিসংখ্যানগুলিতে খুব আগ্রহী এবং উল্লেখ হিসাবে আমি একটি বই কিনতে চাই। আমার নির্দিষ্ট বিষয়ের উপর কয়েকটি বই রয়েছে (যেমন মেশিন লার্নিংয়ের জন্য স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ের উপাদান বা বায়েশিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য ... ভাল, বয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস :) আমি আরও জেনেরিক বইটি সন্ধান করছিলাম। ফ্রিডম্যানের বইগুলি …

16 references 

আমি বুঝি P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A\cap B)/P(B) = P(A|B) । শর্তসাপেক্ষ হ'ল বি এবং এর পুরো অঞ্চলটি বিভাজিত A এবং B এর ছেদ is তবে কেন P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A\cap B|C)/P(B|C) = P(A|B \cap C) ? আপনি কিছু অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারেন? এটি হওয়া উচিত নয়: P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A\cap B \cap C)/P(B,C) = P(A|B \cap C) ?

16 probability  conditional-probability 

আমার ইনপুট ভেরিয়েবলগুলির বিভিন্ন মাত্রা রয়েছে। কিছু ভেরিয়েবল দশমিক এবং কিছু কয়েকশ হয়। এলোমেলো বন ব্যবহার করার সময় ডেটাকে মাত্রাবিহীন করতে এই ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি কেন্দ্র (বিয়োগের গড়) বা স্কেল (স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা বিভাজন) করা কী প্রয়োজনীয়?

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering 

আমি ভাবছি এই 3 টি ব্যবস্থার মধ্যে কোনও সম্পর্ক আছে কিনা। আমি সংজ্ঞাগুলি উল্লেখ করে তাদের মধ্যে কোনও সংযোগ স্থাপন করতে পারি না বলে মনে হয় (সম্ভবত কারণ আমি এই সংজ্ঞাগুলিতে নতুন এবং এগুলি ধরতে মোটামুটি সময় নিচ্ছি)। আমি জানি যে কোজিনের মিলের পরিধি 0 - 1 হতে পারে এবং …

16 correlation  z-score  cosine-similarity