পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ইদানীং, আমাকে অর্থনীতিতে বেশ কয়েকটি কাগজপত্র পড়তে হয়েছে (এমন ক্ষেত্র যার সাথে আমি খুব বেশি পরিচিত নই)। একটি জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি যে প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল বাইনারি হওয়ার পরেও ওএলএস ব্যবহার করে রৈখিক প্রতিরোধের মডেলগুলি সর্বব্যাপী। আমার প্রশ্ন তাই: অর্থনীতির ক্ষেত্রে লজিস্টিক রিগ্রেশন কেন লিনিয়ার রিগ্রেশনকে সমর্থন করা হয়? এটি কি …

13 regression  logistic  econometrics 

আমরা একটি ফিনান্স কোর্সে লগন্যালমাল ডিস্ট্রিবিউশন নিয়ে কাজ করছি এবং আমার পাঠ্যপুস্তকটি কেবলমাত্র এটি সত্য বলেছে যে আমার গণিতের পটভূমি খুব শক্তিশালী না হওয়ায় আমি হতাশার মতো দেখতে পাই তবে আমি অন্তর্দৃষ্টি চাই। কেহ আমাকে দেখাতে পারে কেন এই ঘটনা?

13 distributions  expected-value  lognormal 

ডগলাস বেটস বলেছেন যে নিম্নলিখিত মডেলগুলির সমতুল্য "যদি ভেক্টর-মূল্যবান র্যান্ডম এফেক্টগুলির জন্য ভেরিয়েন্স-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের একটি বিশেষ ফর্ম থাকে, যাকে যৌগিক প্রতিসাম্য বলা হয়" ( এই উপস্থাপনায় স্লাইড ৯১ ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) + (1|group:factor), data) বিশেষত …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

আমি এই প্রশ্নটি বড় আকারের রিগ্রেশন ( লিঙ্ক ) সম্পর্কিত পড়ছিলাম যেখানে হুবহু একটি আকর্ষণীয় বিষয় উল্লেখ করেছেন: "আপনার পরিচালিত প্রায় কোনও পরিসংখ্যান পরীক্ষা এতই শক্তিশালী হবে যে এটি একটি" উল্লেখযোগ্য "প্রভাব চিহ্নিত করতে প্রায় নিশ্চিত You --- কৌতুক আমি ভাবছিলাম যে এটি এমন কিছু যা প্রমাণিত হতে পারে বা …

13 regression  statistical-significance 

"সম্ভাব্যতা উত্পন্নকরণ ফাংশন" এবং "মুহূর্ত উত্পন্নকরণ কার্য" এই দুটি পদগুলির মধ্যে আমি বিভ্রান্ত। এই পদগুলি কীভাবে পৃথক হয়?

13 probability  distributions  terminology  intuition  mgf 

আমি জানতে চেয়েছিলাম মেশিন লার্নিংয়ের কতটা অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন। আমি পরিসংখ্যান যা শুনেছি তা থেকে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করা লোকদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ গাণিতিক বিষয়। একইভাবে উত্তাল বা নন-উত্তল অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে শিখতে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করা কারও পক্ষে কতটা গুরুত্বপূর্ণ?

13 machine-learning  optimization 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । এই লাইনটি ডেটাফ্রেমের combinedজন্য প্রথম 4 টি সারি দেয়feature_a combined.iloc[0:4]["feature_a"] প্রত্যাশিত হিসাবে, এই পরবর্তী লাইনটি কলামের জন্য ডেটাফ্রেমে …

13 python  pandas 

আমার নিয়োগকর্তা বর্তমানে অফিসের প্রতি মনোভাব বা সেন্টিমেন্টের বিষয়ে একটি সংস্থা বিস্তৃত সমীক্ষা চালাচ্ছেন। অতীতে, তারা ব্যবসায়ের সমস্ত ক্ষেত্রে জরিপটি খোলে (আসুন 10 খুব আলাদা বিভাগ বিবেচনা করুন) এবং তাদের মধ্যে থাকা সমস্ত কর্মচারী (পুরো সংস্থায় মোট 1000 কর্মচারী ধরুন) প্রতিটি বিভাগের কর্মীদের পরিমাণ সমান নয় এবং এক বিশেষ বিভাগ …

13 survey  survey-sampling 

আমি এ জাতীয় প্রাথমিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেও সত্যিই বোবা বোধ করি তবে এখানে যায়: আমার কাছে যদি একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা এবং সহ এবং মান নিতে পারে , তবে আমি যদি এর বাইরে নমুনা আঁকি , আমি পাব একটি দ্বিপদী বিতরণ।XXX000111P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = pP(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-pnnn বিতরণ গড় হয় μ=np=E(X)μ=np=E(X)\mu = …

13 variance  binomial 

আমি নিশ্চিত যে এখানের প্রত্যেকে ইতিমধ্যে জানে, বিটা বিতরণের এর পিডিএফ X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b)দেওয়া হয়েছে f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} আমি এই সূত্রের উত্সের ব্যাখ্যার জন্য পুরো জায়গা জুড়ে শিকার করেছি, তবে এটি খুঁজে পাচ্ছি না। আমি বিটা বিতরণে পাওয়া প্রতিটি নিবন্ধে এই সূত্রটি মনে হচ্ছে, এর কয়েকটি আকারের চিত্র তুলে ধরেছে, …

13 probability  mathematical-statistics  pdf  beta-distribution  history 

আমি ARCH দ্বারা মডেলের বৈশিষ্ট্য যা বলছেন যে যদি এক জন্য একটি প্রমাণ জুড়ে এসেছিল , তারপর { এক্স টি } নিশ্চল iff হয় Σ পি আমি = 1 খ আমি &lt; 1 এবং arch মডেল:ই ( এক্স2টি) &lt; ∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty। এক্সটি}{Xt}\{X_t\}Σপিi = 1খআমি&lt; 1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 এক্সটি= σটিεটিXt=σtϵtX_t …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

একটি L1L1L_1 আদর্শ অনন্য (কমপক্ষে আংশিকভাবে) কারণ p=1p=1p=1 নন-উত্তল এবং উত্তলগুলির মধ্যে সীমাতে থাকে। একটি L1L1L_1 আদর্শ হ'ল 'সর্বাধিক বিরল' উত্তল আদর্শ (ডান?)। আমি বুঝতে পারি যে p=2p=2p=2 ইউক্যালিডিয়ান আদর্শের জ্যামিতিতে শিকড় রয়েছে এবং যখন মাত্রাগুলি একই ইউনিট থাকে তখন এর স্পষ্ট ব্যাখ্যা থাকে। তবে আমি বুঝতে পারি না কেন …

13 regression  regularization  sparse 

আমি জানি যে লিনিয়ার রিগ্রেশন এ রেসপন্স ভেরিয়েবল অবশ্যই অবিচ্ছিন্ন হতে পারে তবে কেন এটি এমন? আমি অনলাইনে এমন কিছু খুঁজে পাচ্ছি না যা ব্যাখ্যা করে যে আমি কেন প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের জন্য পৃথক ডেটা ব্যবহার করতে পারি না।

13 regression  linear 

আমার কাছে কাঁচা ডেটা রয়েছে যার প্রায় 20 টি কলাম রয়েছে (20 টি বৈশিষ্ট্য)। এর মধ্যে দশটি অবিচ্ছিন্ন ডেটা এবং তাদের 10 টি শ্রেণিবদ্ধ। কিছু শ্রেণিবদ্ধ ডেটাতে 50 টির মতো আলাদা মান (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) থাকতে পারে। আমি ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়া করার পরে 10 ধারাবাহিক কলামগুলি 10 প্রস্তুত কলাম হয়ে যায় এবং …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

গভীর শক্তিবৃদ্ধি শেখার বিষয়ে ডিপমাইন্ডের ২০১৫ সালের গবেষণাপত্রে এটি উল্লেখ করেছে যে "অস্থির শিক্ষার কারণে আরআরএলকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে একত্রিত করার আগের প্রচেষ্টাগুলি ব্যর্থ হয়েছিল"। কাগজটি পর্যবেক্ষণ জুড়ে পারস্পরিক সম্পর্কের ভিত্তিতে এর কয়েকটি কারণ তালিকাভুক্ত করে। দয়া করে কেউ কি এর অর্থ ব্যাখ্যা করতে পারেন? এটি কি ওভারফিটিংয়ের একটি রূপ, …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning