পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা মাইনিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য প্রশ্নোত্তর

1
হ্যামিলটন মন্টি কার্লো এবং পৃথক প্যারামিটার স্পেস
আমি সবে স্ট্যানে মডেলগুলি তৈরি করা শুরু করেছি ; সরঞ্জামটির সাথে পরিচিতি বাড়ানোর জন্য, আমি বয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিসের (দ্বিতীয় সংস্করণ) কয়েকটি অনুশীলনের মধ্য দিয়ে কাজ করছি। Waterbuck ব্যায়াম supposes যে তথ্য সঙ্গে, ( এন , θ ) অজানা। যেহেতু হ্যামিল্টনিয়ান মন্টে কার্লো বিযুক্ত পরামিতি অনুমতি দেয় না, আমি ঘোষণা করেছি …

2
সংক্ষেপে বিচ্ছুরণ
আমি একটি glm.nb দ্বারা পরিচালিত glm1<-glm.nb(x~factor(group)) গ্রুপটি একটি শ্রেণিবদ্ধ এবং এক্স একটি মেট্রিকাল ভেরিয়েবলের সাথে being আমি যখন ফলাফলগুলির সংক্ষিপ্তসারটি পাওয়ার চেষ্টা করি তখন আমি ব্যবহার করি summary()বা না হয় তার উপর নির্ভর করে কিছুটা আলাদা ফলাফল পাই summary.glm। summary(glm1)আমাকে দেয় ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …

4
মডেলগুলি অটো.রিমা () পার্সিমোনিয়াস দ্বারা চিহ্নিত?
আমি আরিমা মডেলগুলি শিখতে এবং প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি। আমি পঙ্ক্রাটস দ্বারা আরিমার উপর একটি দুর্দান্ত পাঠটি পড়ছি - ইউনিভারিটেড বক্সের সাথে পূর্বাভাস - জেনকিনস মডেলস: ধারণা এবং কেসগুলি । পাঠ্যটিতে লেখক বিশেষত এআরআইএমএ মডেলগুলি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে পার্সিমনি প্রিপেসলকে জোর দিয়েছিলেন। আর প্যাকেজ পূর্বাভাসেauto.arima() ফাংশন নিয়ে খেলতে শুরু করেছি …

3
বৈকল্পিক বিশ্লেষণে (আনোভা) আমরা কেন একটি লেজযুক্ত এফ-টেস্ট ব্যবহার করব?
আপনি বৈকল্পিক পরীক্ষার বিশ্লেষণে একটি লেজযুক্ত পরীক্ষা ব্যবহারের কারণ দিতে পারেন? আনোভাতে আমরা কেন একটি লেজ পরীক্ষা - এফ-পরীক্ষা ব্যবহার করব?

3
একটি এআরএমএ (২,১) প্রক্রিয়াটির স্বতঃআবর্তন - এর বিশ্লেষণাত্মক মডেলটির উত্স
আমাকে এআরএমএ (২,১) প্রক্রিয়াটির স্বতঃআবর্তন ফাংশন জন্য বিশ্লেষণাত্মক অভিব্যক্তি অর্জন করতে হবে :γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t সুতরাং, আমি জানি: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] সুতরাং আমি লিখতে পারি: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] তারপরে, অটোোকোরিয়েন্স ফাংশনের বিশ্লেষণযোগ্য সংস্করণটি পেতে, আমাকে - 0, 1, 2 এর মানগুলি প্রতিস্থাপন করতে হবে ... যতক্ষণ না আমি …


2
ভিন্ন ভিন্ন পরিমাপের ত্রুটি সহ এআর (1) প্রক্রিয়া
1. সমস্যা আমার কিছু পরিবর্তনশীল পরিমাপ রয়েছে , যেখানে , যার জন্য আমার এমসিএমসি এর মাধ্যমে প্রাপ্ত , যা সরলতার জন্য আমি ধরে নেব গড়ের গাউসিয়ান এবং বৈকল্পিক । টি = 1 , 2 , । । , n f y t ( y t ) μ t σ 2 …

2
মাল্টিক্লাস পার্সেপট্রন কীভাবে কাজ করতে পারে?
গণিতে আমার কোনও ব্যাকগ্রাউন্ড নেই, তবে আমি বুঝতে পেরেছি যে সহজ পারসেপ্ট্রন কীভাবে কাজ করে এবং আমি মনে করি যে আমি হাইপারপ্লেনের ধারণাটি উপলব্ধি করেছি (আমি এটি জ্যামিতিকভাবে 3 ডি স্পেসে প্লেন হিসাবে কল্পনা করি যা দুটি পয়েন্ট মেঘকে আলাদা করে দেয়, ঠিক যেমন একটি লাইন পৃথক হয়) 2 ডি …

2
"অনুমান" কি অনুমান বা কেবল পরীক্ষার অন্তর্ভুক্ত করে?
"পরিসংখ্যানগত অনুমান" শব্দটির মধ্যে কেবল অনুমানের পরীক্ষাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে বা এর মধ্যে বিন্দু অনুমান, অন্তর্বর্তী অনুমান ইত্যাদিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে does অনুমোদনের উল্লেখগুলি প্রশংসিত হবে।

3
সাধারণ বনাম লগনরমাল বিতরণ থেকে ডেটা নমুনাযুক্ত তুলনামূলক সম্ভাবনা গণনা করতে অ্যালগরিদম প্রয়োজন
আসুন ধরা যাক আপনার মানগুলির একটি সেট রয়েছে এবং আপনি জানতে চান যে এগুলি সম্ভবত গাউসীয় (সাধারণ) বিতরণ থেকে নমুনা দেওয়া হয়েছিল বা লগনরমাল বিতরণ থেকে নমুনা প্রাপ্ত হয়েছিল কিনা? অবশ্যই, আদর্শভাবে আপনি জনসংখ্যা সম্পর্কে বা পরীক্ষামূলক ত্রুটির উত্স সম্পর্কে কিছু জানতেন, সুতরাং প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য দরকারী অতিরিক্ত তথ্য …

4
জনসংখ্যার কোনও পরিমাণগত সম্পত্তি কি "প্যারামিটার"?
আমি পরিসংখ্যান এবং পরামিতি পদগুলির পার্থক্যের সাথে তুলনামূলকভাবে পরিচিত। নমুনার ডেটাতে কোনও ফাংশন প্রয়োগ করা থেকে প্রাপ্ত মান হিসাবে আমি একটি পরিসংখ্যান দেখতে পাচ্ছি। তবে প্যারামিটারগুলির বেশিরভাগ উদাহরণ প্যারামেট্রিক বিতরণ সংজ্ঞায়নের সাথে সম্পর্কিত। একটি সাধারণ উদাহরণ হ'ল সাধারণ বিতরণকে প্যারামিটারাইজ করার জন্য গড় এবং মান বিচ্যুতি বা রৈখিক প্রতিরোধের পরামিতি …

1
কে-ভাঁজ ক্রস-বৈধকরণের সাথে, আপনি চূড়ান্ত মডেলটি বানাতে সমস্ত
কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণ সম্পাদন করার সময়, আমি বুঝতে পারি যে আপনি সেই এক ভাঁজ বাদে সমস্ত ভাঁজগুলি নির্দেশ করে যথার্থতা মেট্রিকগুলি পেয়েছেন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করেন এবং তারপরে এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে । তারপরে আপনি আপনার সমস্ত দৃষ্টিতে যথার্থ মেট্রিকগুলি চালাতে পারেন (যথার্থতা, প্রত্যাহার,% সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ), যা আপনি প্রতিবার গণনা করে …

4
ভারী-লেজযুক্ত বিতরণের জন্য সমান বক্সপ্লট?
আনুমানিকভাবে বিতরণ করা ডেটার জন্য, বক্সপ্লটগুলি দ্রুত মিডিয়াকে দৃশ্যমান করার এবং ডেটা ছড়িয়ে দেওয়ার পাশাপাশি কোনও বিদেশী উপস্থিতির দুর্দান্ত উপায়। তবে বেশি ভারী-লেজযুক্ত বিতরণের জন্য, প্রচুর পয়েন্টগুলি আউটলিয়ার হিসাবে দেখানো হয়, যেহেতু বহিরাগতদের আইকিউআর স্থির ফ্যাক্টরের বাইরে হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এবং ভারী-লেজযুক্ত বিতরণগুলির সাথে এটি আরও অনেক ঘন ঘন …

1
এলোমেলো-প্রভাব লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য আইসিসি গণনা করা হচ্ছে
আমি ফর্মটিতে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছি: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) সাধারণত আমি ইন্টারসেপ্ট এবং রেসিডুয়াল ভেরিয়েন্সগুলি থেকে আইসিসি গণনা করব, তবে মডেলের সংক্ষিপ্তসারটিতে অবশিষ্ট বৈকল্পিকতা অন্তর্ভুক্ত নয়। আমি কীভাবে এটি গণনা করব?

3
ফিশারের জেড-ট্রান্সফর্ম কখন উপযুক্ত?
আমি একটি নমুনা পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা করতে চান তাত্পর্য জন্য, P-মান ব্যবহার করে, যে হয়Rrr এইচ0: ρ = 0 ,এইচ1: Ρ ≠ 0।H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. আমি বুঝতে পেরেছি যে এটিকে গণনা করার জন্য আমি ফিশারের জেড-ট্রান্সফর্ম ব্যবহার করতে পারি z- রও বি এস= এন …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.