পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি রিজ, লাসো এবং ইলাস্টিক নেট দিয়ে নির্বাচিত মডেলগুলির সাথে তুলনা করতে চাই। চিত্র 3 নীচে সমস্ত 3 পদ্ধতি ব্যবহার করে সহগের পথ দেখায়: রিজ (চিত্র এ, আলফা = 0), লাসো (চিত্র বি; আলফা = 1) এবং ইলাস্টিক নেট (চিত্র সি; আলফা = 0.5)। অনুকূল সমাধান লাম্বদার নির্বাচিত মানের উপর …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

উপরের প্রশ্নটি সব বলে। মূলত আমার প্রশ্নটি জেনেরিক ফিটিং ফাংশনটির জন্য (নির্বিচারে জটিল হতে পারে) যা অনুমান করার চেষ্টা করছি সেই পরামিতিগুলিতে ননলাইন হবে, কীভাবে ফিটটি আরম্ভ করার জন্য কেউ প্রাথমিক মানগুলি বেছে নিতে পারে? আমি ননলাইনারে সর্বনিম্ন স্কোয়ার করার চেষ্টা করছি। কোন কৌশল বা পদ্ধতি আছে? এটি কি অধ্যয়ন …

13 least-squares  nonlinear-regression  starting-values 

আমি রব হেন্ডম্যানের পূর্বাভাস প্যাকেজটি ব্যবহার করে আর-তে কিছু পূর্বাভাস করছি । প্যাকেজের অন্তর্ভুক্ত কাগজগুলি এখানে পাওয়া যাবে । কাগজে, স্বয়ংক্রিয় পূর্বাভাস অ্যালগরিদমগুলি ব্যাখ্যা করার পরে, লেখকরা একই ডেটা সেটটিতে অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করে। তবে ক্ষতিকারক স্মুথিং এবং আরিমা মডেল উভয়ই অনুমান করার পরে তারা একটি বিবৃতি দেয় যা আমি বুঝতে …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

ফাই এবং ম্যাথিউসের পারস্পরিক সম্পর্কের সহগগুলি কি একই ধারণা? তারা দুটি বাইনারি ভেরিয়েবলের জন্য কীভাবে পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের সাথে সম্পর্কিত বা সমতুল্য? আমি ধরে নিই বাইনারি মানগুলি 0 এবং 1 হয়। দুটি বার্নোল্লি র্যান্ডম ভেরিয়েবল এবং এর মধ্যে পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক :xxxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - \mathbb{E}[x])(y …

13 correlation  contingency-tables  bernoulli-distribution  model-evaluation  confusion-matrix 

আমি সমান আকারের তিনটি গোষ্ঠীর মধ্যে অর্থের তুলনা করতে চাই (সমান নমুনার আকার ছোট, 21)। প্রতিটি গ্রুপ মাধ্যম হয় স্বাভাবিকভাবে বিতরণ, কিন্তু তাদের ভেরিয়ানস অসম (Levene এর মাধ্যমে পরীক্ষিত) হয়। একটি রূপান্তর কি এই পরিস্থিতিতে সেরা রুট? আমি আগে অন্য কিছু বিবেচনা করা উচিত?

13 anova  variance  heteroscedasticity 

আমি অনলাইনে প্রচুর সাহিত্যের সন্ধান করেছি, এতে কোনও ভাগ্য ছাড়াই এবং এই ফোরামটি সহ আশা করি যে বর্তমানে আমার যে পরিসংখ্যানগত সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছে কেউ সহায়তা করতে পারে: আমার কাছে র‌্যাঙ্ক করা তথ্যের পাঁচটি তালিকা রয়েছে, প্রতিটিতে 10 টি আইটেম রয়েছে যা অবস্থান 1 (সেরা) থেকে পজিশনে 10 (সবচেয়ে খারাপ) …

13 statistical-significance  ranking  valuation 

একাধিক রিগ্রেশনে স্বাধীনতার ডিগ্রি সমান , যেখানে হল ভেরিয়েবলের সংখ্যা।N−k−1N−k−1N-k-1kkk নেই প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল (অর্থাত, অন্তর্ভুক্ত )? উদাহরণস্বরূপ, , তারপরে (অর্থাত্, , , এবং জন্য প্রতিটি 1 ডিএফ ) থাকবে?kkkYYYY=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2k=3k=3k = 3YYYX1X1X_1X2X2X_2

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

মার্কোভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) কীভাবে কাজ করে তা আমি গত কয়েক দিন ধরে বোঝার চেষ্টা করছি। বিশেষত আমি মেট্রোপলিস-হেস্টিংস অ্যালগরিদম বোঝার এবং প্রয়োগ করার চেষ্টা করে যাচ্ছি। এখনও অবধি আমি মনে করি আমার কাছে অ্যালগরিদম সম্পর্কে সামগ্রিক ধারণা আছে তবে বেশ কয়েকটি জিনিস রয়েছে যা আমার কাছে এখনও পরিষ্কার …

13 mcmc  metropolis-hastings 

আমি কেবল কালেক্টিভ ইন্টেলিজেন্স (টবি সেগারান দ্বারা) বইটি নিয়ে কাজ করছি এবং ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের স্কোরটি পেরিয়ে এসেছি। বইটিতে লেখক দেখিয়েছেন যে কীভাবে দুটি প্রস্তাবনা অ্যারে (যেমন মধ্যে সাদৃশ্য গণনা করতে হয় ।ব্যক্তি × চলচ্চিত্র ↦ স্কোর )person×movie↦score)\textrm{person} \times \textrm{movie} \mapsto \textrm{score}) তিনি হিসাব করে দুই ব্যক্তিদের জন্য ইউক্লিডিয় দূরত্ব এবং …

13 distance-functions  similarities 

খয়রাত: সম্পূর্ণ অনুগ্রহ এমন কাউকে দেওয়া হবে যিনি নীচে অনুমানকারী uses ব্যবহার করে বা উল্লেখ করেছেন এমন কোনও প্রকাশিত কাগজের একটি রেফারেন্স সরবরাহ করে।F~F~\tilde{F} প্রেরণা: এই বিভাগটি সম্ভবত আপনার পক্ষে গুরুত্বপূর্ণ নয় এবং আমি সন্দেহ করি এটি অনুগ্রহ পেতে আপনাকে সহায়তা করবে না, তবে যেহেতু কেউ অনুপ্রেরণা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছেন, …

13 distributions  bernoulli-distribution  stratification  rejection-sampling  ecdf 

এলোমেলো ভেরিয়েবলের জন্য ( ) আমি স্বজ্ঞাতভাবে অনুভব করি যে সমান উচিত যেহেতু memoryless সম্পত্তি দ্বারা বিতরণের যে একই হয় কিন্তু দ্বারা ডানদিকে স্থানান্তরিত ।ই [ এক্স ] = 1X∼Exp(λ)X∼Exp(λ)X\sim \text{Exp}(\lambda) ই[এক্স| এক্স>এক্স]এক্স+ই[এক্স]এক্স| এক্স>এক্সএক্সএক্সE[X]=1λE[X]=1λ\mathbb{E}[X] = \frac{1}{\lambda}E[X|X>x]E[X|X>x]\mathbb{E}[X|X > x]x+E[X]x+E[X]x + \mathbb{E}[X]X|X>xX|X>xX|X > xXXXxxx যাইহোক, আমি একটি দৃ concrete় প্রমাণ দিতে স্মৃতিবিহীন …

13 random-variable  exponential  conditional-expectation 

গাউসিয়ান আরভি-র ডিফারেনশিয়াল এনট্রপি । এটি উপর নির্ভরশীল যা মানক বিচ্যুতি।σলগ2( σ)2 πই---√)log2⁡(σ2πe)\log_2(\sigma \sqrt{2\pi e})σσ\sigma যদি আমরা এলোমেলো পরিবর্তনশীলটিকে স্বাভাবিক করি যাতে এটির ইউনিট ভেরিয়েন্স থাকে তার ডিফারেন্সিয়াল এনট্রপি ড্রপস। আমার কাছে এটি পাল্টা স্বজ্ঞাত যেহেতু এন্ট্রপির হ্রাসের তুলনায় কোলমোগোরভ ধ্রুবককে স্বাভাবিক করার জটিলতা খুব কম হওয়া উচিত। এই এলোমেলো …

13 information-theory  entropy  randomness 

দুর্বল শর্ত [বেঁচে থাকার প্যাকেজ ব্যবহার করে] সহ কক্স আনুপাতিক ঝুঁকিপূর্ণ মডেলের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীিত বেঁচে থাকা ফাংশনটি গণনা করতে চাই। দেখা যাচ্ছে যে যখন দুর্বল শর্তাবলী মডেলটিতে থাকে, তখন ভবিষ্যদ্বাণী করা বেঁচে থাকা ফাংশনটি গণনা করা যায় না। ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox …

13 r  survival  cox-model  frailty 

আমি কোনও সাইটে কোনও প্রদত্ত ব্যবহারকারীর পরিদর্শন সংখ্যা ব্যবহার করে একটি ধ্রুপদী মন্থন ভবিষ্যদ্বাণী সমস্যা নিয়ে কাজ করছি এবং আমি ভেবেছিলাম যে সেই ব্যবহারকারীর ভবিষ্যতের ব্যস্ততার মডেলিংয়ের জন্য পইসন রিগ্রেশনই সঠিক সরঞ্জাম। তখন আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ এবং হ্যাজার্ড মডেলিং সম্পর্কে একটি বইটি পেয়েছিলাম এবং কোন কৌশলটি সেরা তা আমি …

13 survival  hazard  poisson-process 

বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে স্থিতির পরিবর্তন সনাক্ত করার জন্য আমি দুটি ভিন্ন পদ্ধতির তুলনা করতে চাই। একটি গ্রুপের বিষয়গুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য (বহু বছর) অনুসরণ করা হচ্ছে, এবং কোনও স্ট্যাটাস পরিবর্তন হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে দুটি পরীক্ষার পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে; একটি পদ্ধতি বছরে দু'বার প্রতিটি বিষয় পরীক্ষা করার জন্য …

13 survival  paired-data