পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি জানি যে প্রথাগত পরিসংখ্যানের মডেলগুলি যেমন কক্স প্রপোরেনশনাল হ্যাজার্ডস রিগ্রেশন এবং কিছু কাপলান-মেয়ার মডেলগুলি কোনও ইভেন্টের ব্যর্থতা ইত্যাদি হওয়ার আগ মুহুর্ত পর্যন্ত দিনের ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে অর্থাৎ বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ প্রশ্নাবলি জিবিএম, নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো মেশিন লার্নিং মডেলের রিগ্রেশন সংস্করণ কীভাবে ঘটনার আগ পর্যন্ত দিনের …

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

রিচার্ড ডকিনস রোনাল্ড ফিশারকে "আধুনিক পরিসংখ্যান এবং পরীক্ষামূলক ডিজাইনের জনক" হিসাবে বর্ণনা করেছেন , যা ফিশারের উইকিপিডিয়া জীবনীতে উদ্ধৃত হয়েছে । এবং এন্ডার্স হাল্ড তাকে "এমন এক প্রতিভা বলেছিলেন যিনি প্রায় একা হাতে আধুনিক পরিসংখ্যান বিজ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করেছিলেন" তাঁর বইয়ের ইতিহাস সম্পর্কিত গণিত সংক্রান্ত পরিসংখ্যান । আমি কেবল অবাক …

13 history  ronald-fisher 

যখন আমরা একটি র‌্যান্ডম ফরেস্টের গুণমানকে মূল্যায়ন করি, উদাহরণস্বরূপ, এটিসি ব্যবহার করে, কী পরিমাণ ব্যাগের নমুনাগুলির উপর বা ক্রস বৈধতার সেটটি ধরে রেখে এই পরিমাণগুলি গণনা করা আরও উপযুক্ত? আমি শুনেছি ওওবি নমুনাগুলিতে এটি কম্পিউটিং করা আরও একটি নিরাশাবাদী মূল্যায়ন দেয়, তবে কেন তা আমি দেখছি না।

13 cross-validation  random-forest  auc 

সেন্সরিং কী এবং কীভাবে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে এটি হিসাব করা দরকার তা আমি পড়েছি তবে আমি এর কম গাণিতিক সংজ্ঞা এবং আরও স্বজ্ঞাত সংজ্ঞা শুনতে চাই (ছবিগুলি দুর্দান্ত হবে!)। কেহ আমাকে ১) সেন্সরিং এবং ২) ক্যাপলান-মিয়ার কার্ভস এবং কক্স রিগ্রেশন সম্পর্কিত জিনিসগুলিকে কীভাবে প্রভাবিত করে তার ব্যাখ্যা দিতে পারে?

13 survival  cox-model  censoring 

আমি নিম্নলিখিত প্রমাণকে ঘিরে আমার মাথা নেওয়ার চেষ্টা করছি যে গাউসের সর্বোচ্চ এনট্রপি রয়েছে। তারকাযুক্ত পদক্ষেপটি কীভাবে বোঝায়? একটি নির্দিষ্ট কোভেরিয়েন্স কেবল দ্বিতীয় মুহূর্তটি ঠিক করে। তৃতীয়, চতুর্থ, পঞ্চম মুহূর্ত ইত্যাদির কী ঘটে?

13 entropy  information-theory  maximum-entropy 

বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিংয়ের ৩.২ ধারায় তিনি পক্ষপাত-প্রকরণের পচন নিয়ে আলোচনা করেছেন এবং উল্লেখ করেছেন যে একটি স্কোয়ার ক্ষতির ক্রিয়াকলাপের জন্য, প্রত্যাশিত ক্ষতিটিকে স্কোয়ার বায়াস পদে বিভক্ত করা যেতে পারে (যা বর্ণনা করে যে গড় পূর্বাভাসগুলি সত্য থেকে কতদূর দূরে রয়েছে) মডেল), একটি বৈকল্পিক শব্দ (যা গড়ের প্রায়শই …

13 self-study  variance  bias  regularization  loss-functions 

কোনও কাজ শেষ করতে আমার কাছে পৃথক 14 বারের একটি ছোট ডেটা সেট রয়েছে। তবে ডেটা গ্রাফ করার জন্য উপযুক্ত গ্রাফ খুঁজতে আমার অসুবিধা হচ্ছে। যদি নমুনাটি বড় হয় তবে আমি বাক্স প্লট বা হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করতাম তবে নমুনা এত ছোট হলে এই ক্ষেত্রে ব্যবহার করা উপযুক্ত কিনা তা আমি …

13 data-visualization  descriptive-statistics  small-sample 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে আউটিলার এবং অ্যানোমালির মধ্যে পার্থক্য কী। আমার বোঝা হচ্ছে যে উভয়ই একই জিনিসকে বোঝায় to

13 outliers  terminology  anomaly-detection 

আমি বিভিন্ন জায়গায় উল্লেখ করেছি যে আনোভা মুহুর্তের পদ্ধতিটি ব্যবহার করে এর অনুমান করে। আমি এই দৃser়তার সাথে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি কারণ, যদিও আমি মুহুর্তের পদ্ধতির সাথে পরিচিত নই, তবে আমার বোধগম্যতা এটি সর্বাধিক সম্ভাবনার পদ্ধতির তুলনায় আলাদা কিছু নয়; অন্য দিকে, ANOVA শ্রেণীগত ভবিষ্যতবক্তা এবং রিগ্রেশন প্যারামিটার OLS ঔজ্জ্বল্যের …

13 anova  mixed-model  maximum-likelihood  method-of-moments 

এই সমীকরণটি কীভাবে উত্পন্ন হয়েছিল তা আমি বুঝতে পারি না। পি( আমি| এম1। এম2) ≤ পি( আমি)পি( আমি')। পি( এম1| আমি) পি( এম2| আমি)পি(এম1|আমি')পি( এম2|আমি')P(I|M1∩M2)≤P(I)P(I′)⋅P(M1|I)P(M2|I)P(M1|I′)P(M2|I′)P(I|M_{1}\cap M_{2}) \leq \frac{P(I)}{P(I')}\cdot \frac{P(M_{1}|I)P(M_{2}|I)}{P(M_{1}|I')P(M_{2}|I')} এই সমীকরণটি "ট্রায়াল বাই প্রব্যাবিলিটি" পত্রিকা থেকে ছিল যেখানে ওজে সিম্পসন কে উদাহরণ হিসাবে সমস্যা হিসাবে দেওয়া হয়েছিল। আসামির বিরুদ্ধে দ্বৈত …

13 bayesian  conditional-probability  bayes 

ইন বায়ুমণ্ডলীয় বিজ্ঞান মধ্যে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি , ড্যানিয়েল Wilks নোট একাধিক রৈখিক রিগ্রেশনের সমস্যা হতে পারে যে, যদি ভবিষ্যতবক্তা মধ্যে খুব শক্তিশালী intercorrelations (3 য় সংস্করণ, পৃষ্ঠা 559-560) আছেন: একটি প্যাথলজি যা একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনে সংঘটিত হতে পারে তা হ'ল দৃ corre় পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত প্রেডিক্টর ভেরিয়েবলগুলির একটি সেট অস্থির রিগ্রেশন …

13 regression  pca  bias 

আমি গত উইকএন্ডে আর (1 ম সংস্করণ) সহ ফারাওয়ের পাঠ্যপুস্তকে রৈখিক মডেলগুলি পড়ছিলাম । ফারাওয়ের একটি "পরিসংখ্যান কৌশল এবং মডেল অনিশ্চয়তা" নামে একটি অধ্যায় ছিল। তিনি বর্ণনা করেছেন (পৃষ্ঠা 158) তিনি খুব জটিল মডেলটি ব্যবহার করে কৃত্রিমভাবে কিছু উপাত্ত তৈরি করেছেন, তারপরে তিনি তার ছাত্রদের ডেটা মডেল করতে এবং শিক্ষার্থীদের …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

একে অপরকে কেন বেছে নেওয়ার উদাহরণ কেউ দিতে পারে? তারা কি diferently গণনা করা হয়?

13 sem  psychometrics  psychology  scale-construction 

আমার প্রশ্নটি একটি গণনা প্রযুক্তির সাথে সম্পর্কিত geoR:::.negloglik.GRFবা এর সাথে সম্পর্কিত geoR:::solve.geoR। রৈখিক মিশ্র মডেল সেটআপে: যেখানে β এবং খ যথাক্রমে স্থির এবং এলোমেলো প্রভাব। এছাড়াও, Σ = কোভ ( ওয়াই )ওয়াই= এক্সβ+ + জেডখ + ইY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betaখbbΣ = কোভ ( ওয়াই)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) যখন প্রভাব আনুমানিক হিসাব, সেখানে গনা প্রয়োজন …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky 

প্রতিকূলতা বুঝতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে এবং আমি কীভাবে তাদের ব্যাখ্যা করব তার একটি প্রাথমিক ব্যাখ্যা চাই। আমি প্রতিকূলতার সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন পোস্ট পেয়েছি তবে সেগুলির বেশিরভাগই আমি বুঝতে চেষ্টা করছি তার চেয়ে জটিল। আমি কীভাবে প্রতিকূলতাকে ব্যাখ্যা করছি তার একটি উদাহরণ এখানে: ঘটছে এমন ইভেন্টের প্রতিক্রিয়া যদি 3 থেকে …

13 probability  intuition  odds