পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) বনাম লিনিয়ার মডেল (এলএম) ব্যবহার করার পিছনে দর্শনটি বোঝার চেষ্টা করছি। আমি নীচে সেট করে একটি উদাহরণ ডেটা তৈরি করেছি যেখানে: log(y)=x+εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon উদাহরণটির মধ্যে ত্রুটি নেই এর এর ফাংশন হিসাবে , তাই আমি ধরে নেব যে লগ-ট্রান্সফর্মড y এর লিনিয়ার মডেলটি …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

প্রারম্ভিক পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়ে বইয়ের সুপারিশের জন্য এই সাইটে বেশ কয়েকটি থ্রেড রয়েছে তবে আমি অগ্রাধিকারের ক্রম সহ অগ্রণী পরিসংখ্যানগুলির একটি পাঠ্যের সন্ধান করছি: সর্বাধিক সম্ভাবনা, সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেল, প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ, অ-লিনিয়ার মডেল । আমি এসি ডেভিসনের স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলগুলি চেষ্টা করেছি তবে সত্যি বলতে আমাকে এটি দুটি …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

আমি সম্প্রতি পরিমাপ করেছি যে কীভাবে নতুন শব্দটির অর্থ বারবার এক্সপোজারের মাধ্যমে অর্জিত হয় (অনুশীলন: দিন 1 থেকে দিন 10) যখন শব্দটি বিভিন্ন প্রসঙ্গে দেখা হত তখন ERPs (EEGs) পরিমাপ করে। আমি প্রসঙ্গের বৈশিষ্ট্যগুলিও নিয়ন্ত্রণ করেছিলাম, উদাহরণস্বরূপ, নতুন শব্দের অর্থ আবিষ্কারের জন্য এর উচ্চতা (উচ্চ বনাম কম)। আমি অনুশীলনের (দিনগুলির) …

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

2000 সালে, জুডিয়া পার্ল কার্যকারিতা প্রকাশ করেছিল । এই কাজটি নিয়ে কি বিতর্ক রয়েছে? এর বড় সমালোচনা কি?

55 causality 

আমাদের মধ্যে ইতিমধ্যে জিজ্ঞাসা করা একটি থ্রেড ছিল যে বেয়েসিয়ান এবং কে জিজ্ঞাসা করছে যে ঘন ঘনবাদীরা বায়েশিয়ান কিনা , তবে সরাসরি কোন থ্রেড ছিল না যে ঘনঘনবাদীরা কারা ? এটি এমন একটি প্রশ্ন যা @ শুভরা এই থ্রেডের জন্য একটি মন্তব্য হিসাবে জিজ্ঞাসা করেছিলেন এবং এটি উত্তর পেতে চায়। …

55 bayesian  frequentist 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন হিসাবে একই কাজ সম্পাদন করে এমন অনেক অ্যালগরিদম চাই। এটি হল অ্যালগরিদম / মডেল যা কিছু ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল (এক্স) সহ বাইনারি প্রতিক্রিয়া (ওয়াই) এর পূর্বাভাস দিতে পারে। আপনি যদি অ্যালগরিদমের নাম রাখেন, তবে আপনি এটি আর-তে কীভাবে প্রয়োগ করবেন তাও যদি দেখান তবে আমি খুশি হব other …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

আমার কাছে SPSSলজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের আউটপুট রয়েছে। আউটপুট মডেল ফিট করার জন্য দুটি পদক্ষেপের প্রতিবেদন করে Cox & Snellএবং Nagelkerke। সুতরাং থাম্বের একটি নিয়ম হিসাবে, এই পদক্ষেপের মডেল ফিট হিসাবে আপনি রিপোর্ট করবেন?R2R²R^² অথবা, সাধারণত কোন জার্নালে রিপোর্ট করা হয় এমন কোন সূচকগুলি সূচক হয়? কিছু পটভূমি: কিছুটা পরিবেশগত পরিবর্তনশীল …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

কেউ কী বিশ্বব্যাপী সর্বাধিক পুলিং স্তরটি ব্যাখ্যা করতে পারেন এবং কেন এবং কখন আমরা এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করি। সাধারণ সর্বোচ্চ পুলিং স্তরের কি তাদের কোনও সুবিধা আছে?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

আমি গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে নতুন এবং আমার জন্য প্রথম পদক্ষেপটি ছিল ডিপ্ল্রাইনিং.নেট সাইট থেকে আকর্ষণীয় নিবন্ধগুলি পড়া। গভীর শিক্ষার বিষয়ে গবেষণাপত্রগুলিতে, হিন্টন এবং অন্যান্যরা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এটি চিত্রের সমস্যায় প্রয়োগ করার বিষয়ে কথা বলেন। কেউ কি আমাকে উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করতে পারে এটি কী সময় সিরিজের মানগুলি (আর্থিক, ইন্টারনেট ট্র্যাফিক, …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

ঠিক আছে, এটি বেশ বেসিক প্রশ্ন, তবে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আমার থিসিসে আমি লিখি: (পর্যবেক্ষণ) ফিশার ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্সের তির্যক উপাদানগুলির বর্গমূলের বিপরীত গণনা করে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি পাওয়া যায়: যেহেতু দ অপ্টিমাইজেশান কমান্ড ছোট-লগ ইন করুনএল(উদযাপিত) ফিশার তথ্য ম্যাট্রিক্স চট বিপরীত গণনা করে পাওয়া যাবে: আমি(μ,σ2)=এইচ-1sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)−−−−−−√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*}−logL−log⁡L-\log\mathcal{L}I(μ^,σ^2)=H−1I(μ^,σ^2)=H−1\begin{align*} \mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)=\mathbf{H}^{-1} …

54 maximum-likelihood  fisher-information 

সময় সিরিজের কিছু বাস্তব জীবনের উদাহরণ দিতে পারি যার জন্য আদেশের একটি চলমান গড় প্রক্রিয়া , অর্থাত্ একটি ভাল মডেল হওয়ার জন্য কিছু প্রাথমিক কারণ রয়েছে? কমপক্ষে আমার জন্য, অটোরিগ্রেসিভ প্রক্রিয়াগুলি স্বজ্ঞাতভাবে বোঝা বেশ সহজ বলে মনে হয়, যখন এমএ প্রক্রিয়াগুলি প্রথম নজরে প্রাকৃতিক বলে মনে হয় না। মনে রাখবেন …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

নীচের লাইন , পরিসংখ্যান সম্পর্কে আমি যত বেশি শিখব, আমার ক্ষেত্রে প্রকাশিত কাগজপত্রের উপর আমি তত কম বিশ্বাস করি; আমি কেবল বিশ্বাস করি যে গবেষকরা তাদের পরিসংখ্যান যথাযথভাবে করছেন না। আমি একজন সাধারণ মানুষ, তাই কথা বলতে। আমি জীববিজ্ঞানে প্রশিক্ষিত কিন্তু পরিসংখ্যান বা গণিতে আমার কোনও আনুষ্ঠানিক শিক্ষা নেই। আমি …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling 

অনেক টিউটোরিয়াল বা ম্যানুয়ালগুলিতে বর্ণনাকে বোঝা যায় যে বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটির পরিপূরক উপাদান হিসাবে আর এবং পাইথন সহাবস্থান করে। আমার প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত চোখের কাছে অবশ্য মনে হয় উভয় ভাষা একই কাজ করে। সুতরাং আমার প্রশ্নটি হল যে দুটি ভাষার জন্য যদি সত্যিই বিশেষায়িত কুলুঙ্গি থাকে বা এটি কেবল একটি ব্যক্তিগত পছন্দ যদি …

54 r  python  software 

দ্রষ্টব্য: আমি আছি সচেতন দার্শনিক Bayesian এবং frequentist পরিসংখ্যান মধ্যে পার্থক্য। উদাহরণস্বরূপ, "টেবিলের মুদ্রাটি হ'ল যে সম্ভাবনা কী তা" ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে কোনও অর্থবোধ করে না, যেহেতু এটিতে ইতিমধ্যে মাথা বা লেজ অবতীর্ণ হয়েছে - এটি সম্পর্কে সম্ভাব্য কিছুই নেই। সুতরাং প্রশ্নটির ঘন ঘন পদগুলির কোনও উত্তর নেই। তবে এই ধরনের …

54 bayesian  frequentist 

আমি বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে নতুন এবং আমি ভাবছিলাম যে আপনি কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদনের জন্য পিসিএ ব্যবহার করবেন। পিসিএ প্রতিটি ইনপুট ভেরিয়েবলের জন্য আপেক্ষিক স্কোর গণনা করে যা আপনি নন-ইনফরমটিভ ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি ফিল্টার করতে ব্যবহার করতে পারেন? মূলত, আমি বৈকল্পিকতা বা উপস্থিত তথ্যের পরিমাণের দ্বারা ডেটাতে মূল বৈশিষ্ট্যগুলি অর্ডার করতে …

54 r  pca  feature-selection