পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

মার্জিনাল সাধারণত এমন একটি জিনিসকে বোঝায় যা একটি ছোট প্রভাব, একটি বড় সিস্টেমের বাইরের কিছু। এটি "প্রান্তিক" হিসাবে বর্ণিত যা কিছুটির গুরুত্ব হ্রাস করে। সুতরাং এটি কীভাবে এলোমেলো ভেরিয়েবলের সাবসেটের সম্ভাবনার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য? তাদের অর্থের কারণে শব্দটি ব্যবহার করা হয়েছে বলে ধরে নেওয়া গণিতে একটি ঝুঁকিপূর্ণ প্রস্তাব হতে পারে, সুতরাং …

15 probability  terminology 

রৈখিক রিগ্রেশনের মডেল অনুমানের একটি গুচ্ছ করে নির্মিত হয় সমাংশক রিগ্রেশন এবং যদি রৈখিক নির্ভরণ অনুমানের পূরণ করা, তারপর আমার সংস্কার (এবং কিছু খুব সীমিত অভিজ্ঞতা) হল এই নয় যে মধ্যমা রিগ্রেশন রৈখিক রিগ্রেশনের প্রায় অভিন্ন ফলাফল দিতে হবে। সুতরাং, লিনিয়ার রিগ্রেশন এর কি সুবিধা রয়েছে? এটি অবশ্যই আরও পরিচিত, …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

সাধারণ প্রশ্ন বলুন যে আমাদের কাছে আইডির ডেটা রয়েছে x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... স্ট্রিমিং। আমরা পুনরাবৃত্তভাবে the এর সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানটি গণনা করতে চাই । এটি হ'ল, গণনা করা আমরা একটি নতুন x_n পর্যবেক্ষণ করি এবং একরকমভাবে আমাদের অনুমান \ টুপি sy \ বোল্ডসাইম্বল {\ থিতা} update আপডেট করতে …

15 maximum-likelihood  online 

জিএলএম-তে 'অতি-ছড়িয়ে পড়ার' ঘটনাটি ঘটে যখনই আমরা যখন এমন কোনও মডেল ব্যবহার করি যা প্রতিক্রিয়াশীল ভেরিয়েবলের বৈকল্পিকতা সীমাবদ্ধ করে এবং মডেল সীমাবদ্ধতার চেয়ে ডেটা আরও বেশি বৈকল্পিকতা প্রদর্শন করে। এটি সাধারণত ঘটে যখন কোনও পইসন জিএলএম ব্যবহার করে গণনার ডেটা মডেলিং করা হয় এবং এটি সুপরিচিত পরীক্ষাগুলির দ্বারা নির্ণয় করা …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

আমি এমন একটি চিত্র তৈরির চেষ্টা করছি যা ভাইরাল অনুলিপি এবং জিনোম কভারেজ (জিসিসি) এর মধ্যে সম্পর্ককে দেখায়। এটি আমার ডেটা দেখতে দেখতে: প্রথমদিকে, আমি কেবল একটি রৈখিক প্রতিরোধের পরিকল্পনা করেছিলেন তবে আমার তত্ত্বাবধায়করা আমাকে বলেছিলেন যে এটি ভুল ছিল এবং একটি সিগময়েডাল বক্ররেখার চেষ্টা করতে। তাই আমি জিওম_স্মোথ ব্যবহার …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

ধরুন আমরা দুটি রিগ্রেশন গাছ (গাছ A এবং গাছ বি) যে মানচিত্র ইনপুট আছে আউটপুট Y ∈ আর । যাক Y = চ একজন ( এক্স ) গাছ একটি এবং চ বি ( এক্স ) গাছ বি প্রতিটি গাছ বাইনারি টুকরা ব্যবহার করে, পৃথক ফাংশন হিসাবে hyperplanes সঙ্গে।x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dy^∈Ry^∈R\hat{y} …

15 regression  machine-learning  cart 

গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যানগুলিতে এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর (আরএনজি) কীভাবে এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? আমি বুঝতে পারি যে অনুমানের প্রতি পক্ষপাতিত্ব এড়াতে অনেক পরিসংখ্যান পরীক্ষার জন্য নমুনাগুলি বেছে নেওয়ার সময় এলোমেলোতা গুরুত্বপূর্ণ, তবে গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যানের অন্যান্য ক্ষেত্রগুলি যেখানে এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর গুরুত্বপূর্ণ?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

আমি মনে করি P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) সঠিক, যদিও P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B) = P(A | B,C) + P(A|B,\neg C) ভুল. তবে আমি পরবর্তী একটি সম্পর্কে একটি "স্বজ্ঞাত" পেয়েছি, এটি হ'ল আপনি দুটি কেস (সি বা নট সি) কে বিভক্ত করে সম্ভাব্যতা পি (এ …

15 probability  bayesian 

আমি অনেকবার পড়েছি যে র্যান্ডম এফেক্টস (বিএলইউপিএস / শর্তসাপেক্ষ মোডগুলি, বলুন, বিষয়গুলি) কোনও রৈখিক মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলির পরামিতি নয় তবে পরিবর্তে আনুমানিক বৈকল্পিকতা / কোভারিয়েন্স প্যারামিটার থেকে নেওয়া যেতে পারে। যেমন রিইনহোল্ড ক্লিগল এট আল al (২০১১) রাষ্ট্র: র্যান্ডম এফেক্টস হ'ল সাবজেক্টের গ্র্যান্ড মানে আরটি থেকে বিচ্যুতি এবং ফিক্স-এফেক্ট প্যারামিটারগুলি …

15 mixed-model  intuition  blup 

আমি কমপক্ষে একটি নিষ্পাপ উদাহরণটি ভাবতে পারি। ধরা যাক আমি এক্স এবং জেডের মধ্যে সম্পর্ক অধ্যয়ন করতে চাই। আমার সন্দেহও হয়েছিল যে ওয়াই জেডকে প্রভাবিত করে, তাই আমি ওয়াইয়ের জন্য নিয়ন্ত্রণ করি However তবে এটি যেমন জানা গেছে, এক্স আমার পক্ষে অজানা, এক্স এর ফলে ওয়াই জেড হয় এবং ওয়াই …

15 mediation  controlling-for-a-variable 

আমি কোনও টেস্ট সেট এবং একটি বৈধকরণ সেটগুলিতে ডেটা বিভক্ত করার পিছনে যুক্তিটি বুঝতে পারি। আমি আরও বুঝতে পারি যে বিভাজনের আকার পরিস্থিতিটির উপর নির্ভর করবে তবে সাধারণত 50/50 থেকে 90/10 পর্যন্ত পরিবর্তিত হবে। আমি বানানটি সংশোধন করতে এবং m 5m বাক্যগুলির ডেটা সেট দিয়ে শুরু করার জন্য একটি আরএনএন …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

আমি glm()আর ব্যবহার করে নাল হাইপোথেসিগুলি পরিবর্তন করতে আগ্রহী উদাহরণ স্বরূপ: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) অনুমানটি পরীক্ষা করে যে p=0.5p=0.5p = 0.5 । আমি যদি নালকে ppp = কিছু স্বেচ্ছাচারী মানতে পরিবর্তন করতে চাই তবে কী হবে glm()? আমি জানি যে এটি দিয়েও …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

একাধিক ধনাত্মক-নির্দিষ্ট ম্যাট্রিকের গড়টি কি ইতিবাচক-নির্দিষ্ট বা ধনাত্মক আধা-নিশ্চিত? গড়টি উপাদান-ভিত্তিক গড়।

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

আমি একাধিক অনুমানের পরে ক্রমাঙ্কন প্লট / পরিসংখ্যান পুল করার পরামর্শ চাই। ভবিষ্যতের কোনও ঘটনার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির বিকাশের ক্ষেত্রে (যেমন হাসপাতালের রেকর্ড থেকে ডেটা ব্যবহারের পরে হাসপাতালের স্রাবের বেঁচে থাকার বা ইভেন্টগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে), কেউ ধারণা করতে পারেন যে এখানে প্রচুর পরিমাণে অনুপস্থিত তথ্য রয়েছে। একাধিক অনুশাসন …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

আমি মনে করি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এ ফাংশনগুলি কীভাবে কাজ করে (বা সম্ভবত পুরোপুরি কেবল ফাংশন হয়) সে সম্পর্কে আমার কিছু মৌলিক বিভ্রান্তি রয়েছে। এটি কীভাবে h (x) ফাংশনটি চিত্রের বামদিকে প্রদর্শিত বাঁক তৈরি করে? আমি দেখতে পাচ্ছি যে এটি দুটি ভেরিয়েবলের প্লট তবে এর পরে এই দুটি ভেরিয়েবল (x1 এবং x2) …

15 logistic  data-visualization  function