পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি একাডেমিক জার্নাল নিবন্ধ পর্যালোচনা করছি এবং লেখকরা কোনও অনুমানমূলক পরিসংখ্যান না জানার ন্যায়সঙ্গত হিসাবে নিম্নলিখিতটি লিখেছেন (আমি দুটি গ্রুপের প্রকৃতিটি সনাক্ত করেছি): মোট, 2,349 (1.1%) উত্তরদাতাদের 25 টি এক্স রিপোর্ট করেছেন । আমরা বিশ্লেষণ উপস্থাপনা থেকে যথাযথভাবে বিরত থাকি যে পরিসংখ্যানগতভাবে গ্রুপ এক্সকে গ্রুপ ওয়াইয়ের সাথে তুলনা করুন (অন্যান্য …

14 hypothesis-testing  sample-size  power-analysis  power  group-differences 

র্যান্ডম অরণ্যগুলি সিদ্ধান্ত গাছের একটি সংযুক্তি তৈরির মাধ্যমে কাজ করে যেখানে প্রতিটি গাছ মূল প্রশিক্ষণের ডেটার বুটস্ট্র্যাপ নমুনা (ইনপুট ভেরিয়েবল এবং পর্যবেক্ষণ উভয়ের নমুনা) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। লিনিয়ার রিগ্রেশন এর জন্য কি একই জাতীয় প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা যেতে পারে? প্রতিটি কে-রিগ্রেশনগুলির জন্য এলোমেলো বুটস্ট্র্যাপ নমুনা ব্যবহার করে কে …

14 regression  predictive-models  ensemble 

আমি নীচে আমার গ্রাফে যে ফলাফলটি দেখছি তা বোঝার চেষ্টা করছি। সাধারণত, আমি এক্সেল ব্যবহার করে একটি লিনিয়ার-রিগ্রেশন লাইন পাওয়ার প্রবণতা পাই তবে নীচের ক্ষেত্রে আমি আর ব্যবহার করি এবং কমান্ডটি দিয়ে আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন পাই: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() সুতরাং আমার প্রশ্নগুলি এই পর্যন্ত সিদ্ধ: নীল রিগ্রেশন …

14 r  regression  data-visualization  outliers 

আমি অংশগ্রহণকারীদের একটি ডেটাসেটে (প্রায়) সকলেই মারা গেছেন (উদাহরণস্বরূপ 1 বছর) শেষ হয়ে যাওয়ার কারণে সর্বজনীন মৃত্যুর জন্য একটি পূর্বাভাস মডেল (কক্স পিএইচ) বিকাশ করতে চাই। নির্দিষ্ট সময় পয়েন্টে মারা যাওয়ার নিখুঁত ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়ার পরিবর্তে, আমি প্রতিটি ব্যক্তির জন্য বেঁচে থাকার সময় (মাসগুলিতে) পূর্বাভাস দিতে চাই। আর (যেমন একটি …

14 survival  prediction  cox-model 

আজ আমাকে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, ০.০৫ (ঠিক) এর পি-মানটি উল্লেখযোগ্যভাবে বিবেচিত হয় (প্রদত্ত আলফা = ৫%) বা না। আমি উত্তরটি জানতাম না এবং গুগল উভয় উত্তর সন্ধান করল: (ক) পি ৫% এর চেয়ে কম এবং (খ) পি ৫% এর কম বা ৫% এর সমান হলে ফলাফলটি তাৎপর্যপূর্ণ। অবশ্যই, এই ওয়েবসাইটগুলির …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

আমি এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অনুমান করতে চাই: একটি নিয়মিত পরিবর্তনশীল: বিষয়গুলিকে 1-5 স্কেলের 6 প্রকারের ফলের জন্য তাদের পছন্দগুলি রেট করতে বলা হয় (অত্যন্ত বিরক্তিকর থেকে খুব সুস্বাদু থেকে শুরু করে) গড় বিষয়গুলিতে স্কেলের মাত্র 3 পয়েন্ট ব্যবহার করা হয়। একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল: একই বিষয়গুলি দ্রুত এই ফলগুলি সনাক্ত …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data 

সংক্ষিপ্ত সংস্করণ: আমি এমন একটি আর প্যাকেজ সন্ধান করছি যা সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করতে পারে যেখানে সিদ্ধান্ত গাছের প্রতিটি পাতা একটি সম্পূর্ণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল। আফাইক, গ্রন্থাগার rpartসিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করে যেখানে প্রতিটি পাতায় নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল স্থির থাকে। এমন কি অন্য কোনও গ্রন্থাগার আছে (বা একটি rpartসেটিং যা আমি অবগত …

14 r  regression  rpart  cart 

চারটি ভিন্ন সময় পয়েন্টে (চিকিত্সার আগে, দিনের চিকিত্সা শেষ হওয়ার পরে, চিকিত্সার 4 সপ্তাহ পরে, এবং চিকিত্সার 2-2 মাস পরে) লোহার স্তরে চিকিত্সার প্রভাবগুলি দেখে এক গবেষণার জন্য বিশ্লেষণের জন্য আমাকে ডেটা দেওয়া হয়েছিল। কোনও নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ নেই। তারা দেখতে চেয়েছেন যে চিকিত্সা (বেসলাইন) স্তরের স্তরের 3 চিকিত্সা সময় পয়েন্টগুলির …

14 repeated-measures  multiple-comparisons  wilcoxon-signed-rank 

ক্রোনবাচের আলফা মানগুলি নিম্নরূপে বর্ণনা করা মোটামুটি সাধারণ বলে মনে হচ্ছে: ≥ 9 0.9 দুর্দান্ত 0.7 ≤ α <0.9 ভাল 0.6 ≤ α <0.7 গ্রহণযোগ্য 0.5 ≤ α <0.6 দরিদ্র α <0.5 অগ্রহণযোগ্য এই মানগুলি কোথা থেকে আসে? আমি এগুলি বর্ণনা করে কোনও মূল গবেষণা নিবন্ধ পাই না। সম্পাদনা: আমি …

14 reliability  psychometrics  cronbachs-alpha 

নির্ভরশীল ভেরিয়েবল হিসাবে আমরা যে ডেটা ব্যবহার করতে চাই তা দেখতে এই জাতীয় দেখাচ্ছে (এটি গণনা ডেটা)। আমরা আশঙ্কা করি যেহেতু এটির একটি চক্রীয় উপাদান এবং প্রবণতা কাঠামো রয়েছে তাই প্রতিরোধটি কোনওভাবেই পক্ষপাতদুষ্ট বলে প্রমাণিত হয়। এটি যদি সহায়তা করে তবে আমরা নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন ব্যবহার করব। ডেটা একটি ভারসাম্য …

14 autocorrelation  panel-data  fixed-effects-model  trend  lags 

আমি জানি কে-মাধ্যমগুলি সাধারণত প্রত্যাশা ম্যাক্সিমাইজেশন ব্যবহার করে অনুকূলিত হয় । তবে আমরা এর ক্ষতির ক্রিয়াকে একইভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারি যেভাবে আমরা অন্য যে কোনওটিকে অনুকূল করি! আমি এমন কিছু কাগজপত্র পেয়েছি যা প্রকৃতপক্ষে বড় আকারের কে-অর্থের জন্য স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ব্যবহার করে তবে আমি আমার প্রশ্নের উত্তর পেতে পারি …

14 optimization  k-means  expectation-maximization  loss-functions 

একটি নিবন্ধে আমি একটি নমুনা আকার এন এর স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সূত্রটি পেয়েছিNNN σ=R¯¯¯¯2.534σ=R¯2.534\sigma=\frac{\overline{R}}{2.534} যেখানে হ'ল মূল নমুনা থেকে সাবমেলের (আকার ) গড় পরিসীমা । কীভাবে নম্বর গণনা করা হয়? এই সঠিক নম্বর?R¯¯¯¯R¯\overline{R}6662.5342.5342.534

14 standard-deviation  descriptive-statistics  range 

: উইকিপিডিয়া মতে বিটা সম্ভাব্যতা বিতরণের দুই আকৃতি প্যারামিটার আছে এবং β ।αα\alphaββ\beta আমি যখন scipy.stats.beta.fit(x)পাইথনে কল করি তখন [ 0 , 1 ]x পরিসীমাটিতে সংখ্যার একগুচ্ছ যেখানে 4 টি মান ফিরে আসে। এটি আমাকে বিজোড় হিসাবে আঘাত করে।[0,1][0,1][0,1] গুগল করার পরে আমি খুঁজে পেয়েছি যে রিটার্ন মানগুলির একটি অবশ্যই …

14 python  scipy  beta-distribution 

নিম্নলিখিতটি আমি কী সম্পাদন করার চেষ্টা করছি তা বর্ণনা করে তবে একটি বিকল্প সমস্যার বিবৃতি আমার লক্ষ্য বর্ণনা করতে পারে: আমি চাই নিম্নলিখিত সংখ্যাগুলিকে এমন গ্রুপগুলিতে বিভক্ত করুন যেখানে প্রতিটি গ্রুপের মধ্যে সংখ্যার বৈচিত্রগুলি খুব বেশি নয় এবং গ্রুপগুলির গড়ের মধ্যে পার্থক্য খুব কম নয় শেষে প্রাপ্ত বিতরণটিকে "নিখুঁত "গুলির …

14 clustering  relative-distribution 

আমি একটি বর্তমান জনস্বাস্থ্য ইস্যুতে একটি সাহিত্য পর্যালোচনা খসড়া তৈরি করছি যেখানে ডেটা বিভ্রান্ত হচ্ছে: জনস্বাস্থ্য / মহামারীবিজ্ঞানের শিক্ষায় সাধারণ historicalতিহাসিক কেস স্টাডিগুলি কী কী যেখানে অবৈধ বা বিভ্রান্তিকর সম্পর্ক বা সূত্রগুলি ইচ্ছাকৃতভাবে বা ভ্রান্তভাবে জনস্বাস্থ্য নীতি এবং আইনটিতে নিযুক্ত করা হয়েছিল? 1960 এবং পরবর্তী তথ্যপ্রমাণ ভিত্তিক সরকার নেতৃত্বাধীন অধ্যয়ন …

14 cross-validation  reliability  epidemiology  biostatistics