পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি পরিসংখ্যান মোটামুটি নতুন। বুটস্ট্র্যাপিংয়ের ধারণাটি আমার কাছে বিভ্রান্তিকর হয়েছে। আমি জানি যে স্যাম্পলিং বিতরণের স্বাভাবিকতার জন্য টি-টেস্টের মতো নির্দিষ্ট পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করা প্রয়োজন। ক্ষেত্রে যখন তথ্যগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় না, এসপিএসএস-এর টি-পরীক্ষায় "বুটস্ট্র্যাপিং" এর অনুরোধের মাধ্যমে কি অ-স্বাভাবিকতার সমস্যাটি থেকে বাঁচতে পারে? যদি তা হয় তবে বুটস্ট্র্যাপযুক্ত স্যাম্পলিং …

15 nonparametric  bootstrap 

আমি যদি সঠিক হয় তবে "আনসারভিজড শ্রেণিবিন্যাস" ক্লাস্টারিংয়ের সমান। তারপরে কি "অব্যবহৃত রিগ্রেশন" আছে? ধন্যবাদ!

15 regression  unsupervised-learning 

আমি একটি নমুনার নমুনা কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স অনুমান করেছি CCCএবং একটি প্রতিসাম্য ম্যাট্রিক্স পাই। দিয়ে CCCআমি nnn ভারিটেট স্বাভাবিক বিতরণকৃত আরএন তৈরি করতে চাই তবে অতএব আমার কোলেস্কি পচন দরকার CCC। CCC ইতিবাচক নির্দিষ্ট না হলে আমার কী করা উচিত ?

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

পরিসংখ্যানের মডেলটি ঠিক কী তৈরি করছে? এই দিনগুলিতে আমি যখন গবেষণা চাকরির জন্য বা পরামর্শমূলক কাজের জন্য আবেদন করছি, "মডেল তৈরি করা" বা "মডেলিং" শব্দটি প্রায়শই আসে। শব্দটি দুর্দান্ত শোনাচ্ছে, তবে তারা ঠিক কী উল্লেখ করছে? আপনি কিভাবে আপনি আপনার মডেল গড়ে তুলতে? আমি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং সন্ধান করেছি , যার …

15 modeling 

আমি প্রতিদিনের ডেটা টাইম সিরিজ বিক্রয় ডেটা ব্যবহার করছি যাতে প্রায় 2 বছর দৈনিক ডেটা পয়েন্ট থাকে। কিছু অনলাইন-টিউটোরিয়াল / উদাহরণগুলির ভিত্তিতে আমি ডেটাতে seasonতুসত্তাকে সনাক্ত করার চেষ্টা করেছি। দেখে মনে হয় যে এখানে একটি সাপ্তাহিক, মাসিক এবং সম্ভবত একটি বার্ষিক পর্যায় / seasonতু রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, বেতন-বেতন রয়েছে, বিশেষত মাসের …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

সাহিত্যে র্যান্ডমাইজেশন এবং পারমুটেশন শব্দগুলি বিনিময়যোগ্য হিসাবে ব্যবহৃত হয়। "পেরমুটেশন (ওরফে র্যান্ডমাইজেশন) পরীক্ষা" বা তার বিপরীতে উল্লেখ করে অনেক লেখক With সর্বোপরি আমি বিশ্বাস করি যে পার্থক্যটি সূক্ষ্ম, এবং এটি অঙ্কন করা যায় এমন ডেটা এবং সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি সম্পর্কে তাদের অনুমানের মধ্যে রয়েছে। আমার বোঝাপড়াটি ঠিক আছে কিনা, বা আমি …

15 hypothesis-testing  sampling  terminology  permutation-test 

বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি বর্ণনা করে একটি গবেষণাপত্রে আমি একটি বিবৃতি পড়েছি যা করে যে হ্যাজার্ড অনুপাত (এইচআর) সূত্রটি ব্যবহার করে মধ্যম বেঁচে থাকার সময়ের ( এবং 2) অনুপাতে অনুবাদ করতে পারেন :এম1এম1M_1এম2এম2M_2 এইচআর = এম1এম2এইচআর=এম1এম2HR = \frac{M_1}{M_2} আমি নিশ্চিত যে যখন কেউ আনুপাতিক ঝুঁকিপূর্ণ মডেল ধরে নিতে না পারে …

15 survival  hazard 

যখন সরল নাল এবং একটি সহজ বিকল্প বিতরণের একই পরিবারের অন্তর্ভুক্ত না হয়, তখন কি নেমন-পিয়ারসন লেমা প্রয়োগ করতে পারে? এর প্রমাণ থেকে, আমি দেখতে পাচ্ছি না কেন এটি করতে পারে না। উদাহরণস্বরূপ, যখন সরল নালটি একটি সাধারণ বন্টন হয় এবং সহজ বিকল্পটি হ'ল ঘনঘন বিতরণ। যখন উভয়ই বিতরণের বিভিন্ন …

15 hypothesis-testing  mathematical-statistics 

আমার প্রায় 1000 টি মানের একটি নমুনা রয়েছে। এই তথ্য দুটি স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবল পণ্য থেকে পাওয়া যায় ξ∗ψξ∗ψ\xi \ast \psi । প্রথম এলোমেলো ভেরিয়েবলের অভিন্ন বিতরণ ξ∼U(0,1)ξ∼U(0,1)\xi \sim U(0,1) । দ্বিতীয় এলোমেলো ভেরিয়েবলের বিতরণ জানা যায়নি। আমি দ্বিতীয় ( ψψ \psi ) র্যান্ডম ভেরিয়েবলের বিতরণ কীভাবে অনুমান করতে পারি …

15 probability  distributions  mathematical-statistics 

ক্যানোনিকাল রিলেশনশিপ অ্যানালাইসিস (সিসিএ) লক্ষ্য দুটি সেট সেটগুলির রৈখিক সংমিশ্রণের স্বাভাবিক পিয়ারসন পণ্য-মুহুর্তের সম্পর্ক (অর্থাত্ লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক) e এই খুব কেন আমরা ব্যবহার, উদাহরণস্বরূপ, Spearman- হয় - এখন, এটা সত্য যে এই পারস্পরিক সম্পর্কের সহগের সমিতির রৈখিক শুধুমাত্র পরিমাপ করে বিবেচনা বা Kendall- τ (রেঙ্ক) পারস্পরিক সম্পর্ক কোফিসিয়েন্টস যা …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি, ব্যাখ্যা করেছেন যে মডেলটি পর্যবেক্ষণটির কতটা পূর্বাভাস দিয়েছেন। সমন্বিতR2R2R^2 হ'ল যা আরও বেশি পর্যবেক্ষণ (বা স্বাধীনতার ডিগ্রি) বিবেচনা করে। সুতরাং, অ্যাডজাস্টেড আর 2 মডেলটির আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করে? তাহলে কেন এটি আর 2 এর চেয়ে কম? এটি প্রায়শই বেশি হওয়া উচিত বলে মনে হয়।R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2

15 regression  r-squared 

ধরা যাক আমাদের নিম্নলিখিত সমস্যাটি দেওয়া হয়েছে: ভবিষ্যদ্বাণী করুন কোন ক্লায়েন্টরা সম্ভবত আগামী 3 মাসের মধ্যে আমাদের দোকানে কেনা বন্ধ করবে। প্রতিটি ক্লায়েন্টের জন্য আমরা মাসটি জানি যখন কেউ আমাদের দোকানে কেনা শুরু করে এবং অতিরিক্তভাবে আমাদের মাসিক সামগ্রীতে অনেকগুলি আচরণগত বৈশিষ্ট্য রয়েছে। 'প্রবীণ' ক্লায়েন্ট পঞ্চাশ মাস ধরে কিনছেন; আসুন …

15 logistic  survival  cox-model 

যেমনটি বর্তমানে দাঁড়িয়ে আছে, এই প্রশ্নটি আমাদের প্রশ্নোত্তর বিন্যাসের জন্য উপযুক্ত নয়। আমরা উত্তরগুলি তথ্য, তথ্যসূত্র বা দক্ষতার দ্বারা সমর্থন করা আশা করি তবে এই প্রশ্নটি সম্ভবত বিতর্ক, যুক্তি, পোলিং বা বর্ধিত আলোচনার জন্য অনুরোধ করবে। আপনি যদি মনে করেন যে এই প্রশ্নটি উন্নত এবং সম্ভবত পুনরায় খোলা যেতে পারে …

15 references  history 

আমাকে কয়েকটি নমুনা সহ বাইভেরিয়েট গাউসির বিতরণ "শিখতে" দরকার, তবে পূর্বের বিতরণে একটি ভাল অনুমান, সুতরাং আমি বায়সিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার করতে চাই। আমি আমার পূর্ব নির্ধারণ করেছি: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

আমার কাছে ইভেন্টগুলির একটি ডাটাবেস রয়েছে (অর্থাত্ তারিখের একটি পরিবর্তনশীল) এবং এর সাথে সংযুক্ত covariates। ইভেন্টগুলি অ-স্টেশনারি পোইসন প্রক্রিয়া দ্বারা উত্পন্ন হয় যার সাথে প্যারামিটারটি কিছু সংখ্যক কোয়ারিয়েটের অজানা (তবে সম্ভবত লিনিয়ার) ফাংশন হয়। আমি মনে করি NHPoisson প্যাকেজটি কেবল এই উদ্দেশ্যেই বিদ্যমান; তবে 15 ঘন্টা ব্যর্থ গবেষণার পরেও আমি …

15 r  poisson-distribution  poisson-process