পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

এটা যে asymptotic আপেক্ষিক দক্ষতা (হয়) সুপরিচিত হয় Wilcoxon স্বাক্ষরিত র্যাঙ্ক পরীক্ষা স্টুডেন্টস তুলনায় টন -test, ডাটা একটি স্বাভাবিকভাবে বিতরণ জনসংখ্যা থেকে টানা হয় পারেন। এটি প্রাথমিক এক-নমুনা পরীক্ষা এবং দুটি স্বতন্ত্র নমুনার (উইলকক্সন-মান-হুইটনি ইউ) উভয়ের জন্য সত্য। এটি একটি আনোভা এফ -টেষ্টের সাথে তুলনামূলকভাবে সাধারণ তথ্যের জন্য একটি ক্রুসকল-ওয়ালিস …

13 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  asymptotics  efficiency  wilcoxon-signed-rank 

ফ্রিটজ, মরিস এবং Richler মতে (2011; নীচে দেখুন), সূত্র ব্যবহার করে মান-হুইটনি ইউ-পরীক্ষার জন্য একটি প্রভাব আকার গণনা করা যায় এই সুবিধাজনক আমাকে, আমি রিপোর্ট অন্যান্য অনুষ্ঠান এছাড়াও। আমি প্রভাবের আকারের পরিমাপের পাশাপাশি এর জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি জানাতে চাই ।r = zRrr আরআরr = zএন--√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} RrrRrr …

13 confidence-interval  effect-size  wilcoxon-mann-whitney  spearman-rho 

প্রায় students০০ শিক্ষার্থীর মূল্যায়নের বিস্তৃত অংশের স্কোর রয়েছে, যা ভাল নির্ভরযোগ্যতা / বৈধতা বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে। মূল্যায়ন 100 এর মধ্যে স্কোর হয় এবং এটি কম্পিউটার দ্বারা চিহ্নিত একাধিক-পছন্দ পরীক্ষা। এই students০০ শিক্ষার্থীর মূল্যায়নের দ্বিতীয়, নাবালিকাগুলির স্কোরও রয়েছে। এই দ্বিতীয় পর্যায়ের মূল্যায়নে এগুলিকে ১১ টি পৃথক গ্রেডারের সাথে ১১ …

13 agreement-statistics 

স্বাভাবিকতা যাচাই করার জন্য আমি একটি শ্যাপিরো উইলকের ডাব্লু টেস্ট এবং কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষা করতে চাই normal আমি কেবল ভাবছিলাম যে এর জন্য কী কী অবশিষ্টাংশগুলি ব্যবহার করা উচিত - কাঁচা অবশিষ্টাংশ, পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশ, স্টাডিটেড রেসিডুয়াল বা মানকৃত অবশিষ্টাংশ? শাপিরো-উইলকের ডাব্লু পরীক্ষার জন্য এটি কাঁচা ও পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশগুলির ফলাফল একইরকম তবে …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

আমি প্রাথমিক পরিসংখ্যানগুলিতে শিখেছি যে সাধারণ রৈখিক মডেল সহ, সূত্রগুলি বৈধ হওয়ার জন্য, পর্যবেক্ষণগুলি অবশ্যই স্বাধীন হতে হবে। যখন ক্লাস্টারিং ঘটে তখন স্বতন্ত্রতা আর অবৈধ অনুক্রমের দিকে পরিচালিত করতে পারে যদি না এটির জন্য অ্যাকাউন্ট করা হয়। এই জাতীয় ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অ্যাকাউন্ট করার একটি উপায় হ'ল মিশ্র মডেলগুলি ব্যবহার করে। …

13 r  mixed-model  inference  independence 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল (মাধ্যমে প্রাপ্ত থাকেন train) একটি বাইনারি প্রতিক্রিয়ার জন্য, এবং আমি মাধ্যমে লজিস্টিক বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স প্রাপ্ত থাকেন confusionMatrixমধ্যে caret। এটি আমাকে লজিস্টিক মডেল কনফিউশন ম্যাট্রিক্স দেয়, যদিও আমি নিশ্চিত নই যে এটির প্রাপ্তির জন্য কি দোরের ব্যবহার করা হচ্ছে। আমি ব্যবহার নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড মানের জন্য বিভ্রান্তির …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

আমি একটি কাগজে একটি মন্তব্য পড়ছি, এবং লেখক বলেছেন যে কখনও কখনও, যদিও অনুমানকারীগুলি (এমএল বা সর্বাধিক কোয়াসেইলকোয়েন্সি দ্বারা পাওয়া) সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে, সম্ভাবনা অনুপাত বা আধ-সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষার শক্তি এখনও রূপান্তর করতে পারে 1 পর্যবেক্ষণ করা ডেটার সংখ্যা হিসাবে অনন্তের দিকে ঝোঁক (পরীক্ষার ধারাবাহিকতা)। এটি কখন এবং কখন …

13 mathematical-statistics  references  inference  power  consistency 

এটি আমার কাছে মনে হয় যে শেখানো পোশাকটি সর্বদা একটি একক শিক্ষার অনুমানের চেয়ে ভাল ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্স দেয়। সুতরাং, আমরা কেন তাদের সব সময় ব্যবহার করি না? আমার অনুমানটি সম্ভবত, গণনার সীমাবদ্ধতার কারণে? (তবুও, আমরা দুর্বল ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করি, তাই আমি জানি না)।

13 boosting  ensemble  bagging 

কতজন ব্যবহারকারী কতগুলি প্রশ্ন পোস্ট করে সে সম্পর্কে আমার কাছে ডেটা রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ, [UserCount, QuestionCount] [2, 100] [9, 10] [3, 80] ... ... এর অর্থ হ'ল 2 জন ব্যবহারকারী প্রতিটি 100 টি প্রশ্ন পোস্ট করেছেন, 9 জন ব্যবহারকারী প্রতিটি 10 ​​টি প্রশ্ন পোস্ট করেছেন। সুতরাং, UserCount, QuestionCountবিতরণটি কোনও পাওয়ার …

13 r  hypothesis-testing  goodness-of-fit  power-law 

আমি সবে "পরিসংখ্যান শিক্ষার একটি ভূমিকা" শেষ করেছি । আমি ভাবলাম যে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির জন্য সেরা টিউনিং পরামিতিগুলি সন্ধানের জন্য ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করা ডেটা স্নোপিংয়ের থেকে পৃথক কিনা? আমরা বারবার যাচাই করে দেখছি যে টিউনিং প্যারামিটারের মানটি পরীক্ষার সেটে সেরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ফলাফলের ফলাফল করে। যদি কেবলমাত্র পৌঁছে যাওয়া …

13 machine-learning  cross-validation 

পটভূমি আমি ফিটিং মডেলগুলির একটি কোর্সে প্রথম উদাহরণটি বোঝার চেষ্টা করছি (যাতে এটি হাস্যকরভাবে সহজ মনে হতে পারে)। আমি হাতে হাতে গণনা করেছি এবং সেগুলি উদাহরণের সাথে মেলে তবে আমি যখন আরগুলিতে তাদের পুনরাবৃত্তি করি তখন মডেল সহগগুলি বন্ধ থাকে। আমি ভেবেছিলাম পার্থক্যটি পাঠ্যপুস্তকের কারণে জনসংখ্যার বৈকল্পের ( ) ব্যবহারের …

13 r  regression  self-study  lm 

সাধারণভাবে, আমি ভাবছি যে উচ্চতর অর্ডার ভেরিয়েবলগুলির সাথে কোনও রিগ্রেশন ফিটিং করার সময় অরথোগোনাল বহুবর্ষগুলি ব্যবহার না করা আরও ভাল কিনা। বিশেষত, আমি আর এর ব্যবহার নিয়ে ভাবছি: তাহলে poly()সঙ্গে raw = FALSEহিসাবে একই লাগানো মান উৎপন্ন poly()সঙ্গে raw = TRUE, এবং polyসঙ্গে raw = FALSEসমাধান করে বহুপদী রিগ্রেশন সঙ্গে …

13 r  regression  polynomial 

আমার সবেমাত্র (বৌদ্ধিক) আতঙ্কের আক্রমণ হয়েছিল। একটি অবিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা একটি বদ্ধ বিরতি ইউনিফর্ম অনুসরণ করে : একটি স্বাচ্ছন্দ্যে পরিচিত পরিসংখ্যান ধারণা। ইউ( ক , খ )U(a,b)U(a,b) বর্ধিত বাস্তবের (অর্ধ বা পুরো) উপর নির্ভর করে একটি অবিচ্ছিন্ন ইউনিফর্ম আরভি: কোনও আরভি যথাযথ নয়, তবে একটি অনুচিত পূর্ব, কার্যকর এবং …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

আমি পিএলএস রিগ্রেশন (একক ) এর অনুমানগুলি সম্পর্কিত তথ্য অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি । আমি পিএলএস-এর অনুমানের সাথে ওএলএস-এর প্রতিবেদনগুলির সাথে তুলনা করতে বিশেষভাবে আগ্রহী। Yyy আমি পিএলএস বিষয়টিতে প্রচুর সাহিত্যের মাধ্যমে পড়েছি / স্কিম করেছি; ওল্ড (সান্তে এবং হারমান), আব্বী এবং আরও অনেকের কাগজপত্র কিন্তু সন্তোষজনক উত্স খুঁজে পায় …

13 regression  assumptions  partial-least-squares 

কেন্দ্রের পরে, এক্স এবং twox দুটি পরিমাপ সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন সহ একটি কাচী বিতরণ থেকে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে: 1চ( x : θ ) =f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞ ∞1π( 1 + ( এক্স - θ )2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) , - ∞ &lt; x &lt; ∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy