পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

এই প্রশ্নটি খুব বেসিক হতে পারে। কোনও তথ্যের অস্থায়ী প্রবণতার জন্য, আমি "পঠন" পরিবর্তন ঘটে এমন পয়েন্টটি জানতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, নীচে দেখানো প্রথম চিত্রটিতে, আমি কিছু পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করে পরিবর্তন বিন্দুটি জানতে চাই। এবং আমি এই জাতীয় পদ্ধতিটি অন্য কয়েকটি উপাত্তে প্রয়োগ করতে চাই যার পরিবর্তনের বিষয়টি সুস্পষ্ট নয় …

13 time-series  trend  change-point 

কিছু পাইথন এবং স্ক্লার্ন শিখার চেষ্টা করছি, তবে আমার কাজের জন্য আমাকে এমন নিবন্ধগুলি চালনা করতে হবে যা পোইসন, গামা এবং বিশেষত টোয়েডি পরিবারগুলির ত্রুটি বিতরণ ব্যবহার করে। আমি তাদের সম্পর্কে ডকুমেন্টেশনে কিছু দেখতে পাচ্ছি না, তবে তারা আর বিতরণের বেশ কয়েকটি অংশে রয়েছে, তাই আমি ভাবছিলাম যে পাইথনের জন্য …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

আমি আর-তে লিনিয়ার মিশ্রিত প্রভাব মডেলিং ব্যবহার করে কিছু তথ্য বিশ্লেষণ করছি I'm মডেল. আমি অবশিষ্ট প্লট, ফিটেড ভ্যালু বনাম মূল মানের প্লট ইত্যাদি নিয়ে ভাবছিলাম etc. আমি জানি এটি আমার ডেটাগুলির উপর অনেক বেশি নির্ভর করবে তবে আমি কেবল রৈখিক মিশ্র প্রভাবের মডেলগুলির ফলাফল চিত্রিত করার সর্বোত্তম উপায়ে অনুভূতি …

13 r  data-visualization  mixed-model 

যদি কোনও ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল (উদাহরণস্বরূপ এম এবং এফ এর সাথে লিঙ্গ) গ্ল্যাম ফর্মুলায় ব্যবহার করা হয় তবে ডামি ভেরিয়েবল (গুলি) তৈরি হয় এবং তাদের সম্পর্কিত সহগের সাথে উদাহরণস্বরূপ গ্ল্যাম মডেল সংক্ষেপে পাওয়া যায় (যেমন লিঙ্গম) যদি, ফ্যাক্টরটিকে এভাবে বিভক্ত করার জন্য আর এর উপর নির্ভর না করে ফ্যাক্টরটি সংখ্যা 0/1 …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

বিভিন্ন নমুনার আকারে এপি মানের আপেক্ষিক আকারটি কীভাবে পরিবর্তিত হয়? যেমন আপনি যদি কোনও পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য এ পেয়ে থাকেন এবং তারপরে আপনি 0.20 এর একই পি মান পেয়েছেন তবে মূল পরীক্ষার পি এর তুলনায় দ্বিতীয় পরীক্ষার জন্য পি মানের তুলনামূলক আকার কত হবে কখন ?এন = 45 এন = …

13 p-value  sample-size 

প্রতিস্থাপনের সাথে স্যাম্পলিংয়ের প্রতিস্থাপন ছাড়াই নমুনা দেওয়ার চেয়ে দুটি সুবিধা রয়েছে কারণ আমি এটি দেখছি: 1) আপনার সীমাবদ্ধ জনসংখ্যা সংশোধন সম্পর্কে চিন্তা করার দরকার নেই। 2) এমন একটি সুযোগ রয়েছে যে জনসংখ্যার উপাদানগুলি একাধিকবার আঁকতে পারে - তারপরে আপনি পরিমাপগুলি পুনর্ব্যবহার করতে পারেন এবং সময় বাঁচাতে পারেন। অবশ্যই একাডেমিক পিওভের …

13 sampling  finite-population 

এমন কোনও সাহিত্য আছে যা স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হওয়ার সময় মিনিবেচের আকারের পছন্দটি পরীক্ষা করে? আমার অভিজ্ঞতাকে, এটি একটি অভিজ্ঞতাগত পছন্দ বলে মনে হয়, সাধারণত ক্রস-বৈধতা বা থাম্বের বিভিন্ন নিয়ম ব্যবহার করে পাওয়া যায়। বৈধতা ত্রুটি হ্রাস হওয়ায় আস্তে আস্তে মিনিব্যাচের আকার বাড়ানো কি ভাল ধারণা? এটি সাধারণকরণের ত্রুটিতে কী …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

সময় নির্ভর নির্ভর কক্স মডেলটিতে আমার বেসলাইন বিপজ্জনক ক্রিয়াকলাপ অনুমান করা দরকারλ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) আমি বেঁচে থাকার কোর্সটি গ্রহণ করার সময় আমার মনে আছে যে ক্রমবর্ধমান বিপদ ক্রিয়াকলাপের সরাসরি ডেরাইভেটিভ ( ) ভাল অনুমানকারী হবে না কারণ ব্রেসলো অনুমানকারী একটি পদক্ষেপ ফাংশন দেয়।λ0(t)dt=dΛ0(t)λ0(t)dt=dΛ0(t)\lambda_0(t) dt = d\Lambda_0(t) সুতরাং, আর-তে …

13 r  survival  cox-model 

জিপিএমএল ব্যবহার করে বহুমাত্রিক আউটপুটে (সম্ভবত পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত) গাউসীয় প্রক্রিয়া রিগ্রেশন করার কোনও উপায় আছে কি ? ইন ডেমো স্ক্রিপ্ট আমি তো 1D উদাহরণ খুঁজে পাইনি। সিভিতে একটি অনুরূপ প্রশ্ন যা বহুমাত্রিক ইনপুটটির ক্ষেত্রে কাজ করে। আমি কিছু খুঁজে পেতে পারি কিনা তা দেখতে তাদের বইটি দিয়ে গিয়েছিলাম। ইন 9th …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

আমি ভাবছিলাম যে তার "দ্বিতীয়-আদেশের স্টেশনারি প্রক্রিয়া" কীভাবে ব্রোকওয়েল এবং ডেভিসের টাইম সিরিজ এবং পূর্বাভাসের ভূমিকাতে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে : লিনিয়ার টাইম সিরিজ মডেলগুলির শ্রেণি, যার মধ্যে অটোরেগ্রেসিভ মুভিং-এভারেজ (এআরএমএ) মডেলগুলির ক্লাস অন্তর্ভুক্ত, স্থিতিশীল প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়নের জন্য একটি সাধারণ কাঠামো সরবরাহ করে। প্রকৃতপক্ষে, প্রতিটি দ্বিতীয়-আদেশের স্থিতিশীল প্রক্রিয়া হয় একটি লিনিয়ার …

13 time-series 

আমি মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি খোলার প্রতিটি বই আমি চি-স্কোয়ার ডিস্ট্রিবিউশন, গামা-ফাংশন, টি-ডিস্ট্রিবিউশন, গাউসিয়ান ইত্যাদি পড়ি ump আমি এ পর্যন্ত খোলার প্রতিটি বই কেবল বিতরণগুলি কী তা সংজ্ঞায়িত করে: ফাংশনগুলির জন্য নির্দিষ্ট সূত্রগুলি কোথা থেকে এসেছে সে সম্পর্কে তারা ব্যাখ্যা বা স্বজ্ঞাততা দেয় না। উদাহরণস্বরূপ, চি-স্কোয়ার বিতরণটি কেন …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  references 

আমার প্রশ্নটির সাথে আলফা এবং বিটার সম্পর্ক এবং পরিসংখ্যানগুলিতে তাদের সংজ্ঞা রয়েছে। আলফা = টাইপ আই ত্রুটির হার = তাত্পর্যপূর্ণ স্তরের বিবেচনাধীন যে NULL অনুমানটি সঠিক বিটা = টাইপ II ত্রুটির হার যদি আলফা হ্রাস করা হয় (আলফা = 1- নির্দিষ্টকরণ হিসাবে নির্দিষ্টতা বৃদ্ধি পায়), বিটা বৃদ্ধি পায় (সংবেদনশীলতা / …

13 statistical-significance  mathematical-statistics 

আমি যদি একটি লিনিয়ার ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং অন্য ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল মধ্যে দ্বিমুখী ইন্টারেক্টেশন ফিট করতে আগ্রহী যেটির সাথে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল সাথে চতুর্ভুজীয় সম্পর্ক রয়েছে তবে আমি কি চতুর্ভুজ উপাদানটির সাথে ইন্টারঅ্যাকশন এবং রৈখিকের সাথে মিথস্ক্রিয়া উভয়কেই অন্তর্ভুক্ত করব? মডেল মধ্যে উপাদান? উদাহরণস্বরূপ: আমার পূর্ববর্তী থ্রেডের পরিবর্তে বিল্ডিং: বক্ররেখা শর্তাবলী এবং …

13 r  regression  model-selection 

আমি কীভাবে প্রমাণ করতে পারি যে দুটি কার্নেল ফাংশনের পয়েন্টওয়াইজ পণ্যটি একটি কার্নেল ফাংশন?

13 machine-learning  kernel-trick 

আমার সময়-সিরিজের পূর্বাভাস স্বয়ংক্রিয় করতে হবে এবং আমি এই সিরিজের বৈশিষ্ট্যগুলি (মৌসুমতা, প্রবণতা, গোলমাল ইত্যাদি) আগে থেকে জানি না। আমার লক্ষ্য প্রতিটি সিরিজের জন্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য মডেল পাওয়ার নয়, তবে বেশ খারাপ মডেলগুলি এড়ানো। অন্য কথায়, প্রতিবার ছোট ত্রুটি পাওয়া সমস্যা নয়, তবে একবারে একবারে বড় ত্রুটি পাওয়া। আমি ভেবেছিলাম …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing