পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি কীভাবে অডিও রেকর্ডিংয়ের একটি কর্পাসে সিলেবলের সংখ্যা সনাক্ত করতে পারি তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি মনে করি একটি ভাল প্রক্সি ওয়েভ ফাইলের শিখর হতে পারে। ইংরেজিতে কথা বলার একটি ফাইল দিয়ে আমি যা চেষ্টা করেছি তা এখানে রয়েছে (আমার আসল ব্যবহারের ঘটনা কিসওয়াহিলিতে রয়েছে)। এই উদাহরণ রেকর্ডিংয়ের প্রতিলিপিটি হ'ল: …

12 r  signal-processing 

আমি পইসন রেসপন্স ভেরিয়েবলের ওভারডিস্পেরেশন এবং সমস্ত স্থির-প্রতিক্রিয়া শুরুর মডেলটি মোকাবেলায় তিনটি প্রস্তাব পেয়েছি: একটি কোয়া মডেল ব্যবহার করুন; নেতিবাচক দ্বিপদী জিএলএম ব্যবহার করুন; বিষয়-স্তরের এলোমেলো প্রভাব সহ একটি মিশ্র মডেল ব্যবহার করুন। তবে আসলে কোনটি বেছে নেবে এবং কেন? এগুলির মধ্যে কি প্রকৃত মানদণ্ড রয়েছে?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

আমি উইকিপিডিয়ায় সূত্র দেখেছি । যা মহালানোবিসের দূরত্ব এবং উত্সাহ সম্পর্কিত: মহলানবিশ দূরত্ব ঘনিষ্ঠভাবে লিভারেজ পরিসংখ্যাত, সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত , কিন্তু একটি ভিন্ন স্কেল রয়েছে:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). একটি লিঙ্ক নিবন্ধ , উইকিপিডিয়া বর্ণনা এই শর্তাবলীতে:hhh লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে, ডেটা ইউনিটের লিভারেজের স্কোরটি এই হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

আমি বর্তমানে নিজেকে শ্রেণিবদ্ধকরণ কীভাবে করব তা শিখছি এবং বিশেষত আমি তিনটি পদ্ধতির দিকে নজর দিচ্ছি: ভেক্টর মেশিন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন সমর্থন করুন। আমি যা বোঝার চেষ্টা করছি তা হ'ল লজিস্টিক রিগ্রেশন অন্য দু'জনের তুলনায় আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে। লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার বোঝাপড়া থেকে ধারণাটি হ'ল …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

আমি তৈরি দুই ভেরিয়েবল পরিমাপ এক্স এবং ওয়াই । তারা উভয়ই তাদের সাথে যুক্ত ncertain x এবং σ y সম্পর্কিত অনিশ্চয়তাগুলি জানেছে । আমি এক্স এবং y এর মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে পেতে চাই । আমি এটা কিভাবে করবো?nnnxxxyyyσxσx\sigma_xσyσy\sigma_yxxxyyy সম্পাদনা : প্রতিটি একটি ভিন্ন হয়েছে σ এক্স , আমি এর সাথে …

12 r  regression  deming-regression 

আমি আমার মডেলের দুটি ফ্যাক্টরের স্তরের মধ্যে পূর্বাভাসের গড় গণনাগুলির তুলনা (এবং এর পার্থক্য নিয়ে) শেষ লক্ষ্য নিয়ে একটি পয়সন রিগ্রেশন চালিয়ে যাচ্ছি: , ধরে রেখে অন্যান্য মডেল covariates (যা সমস্ত বাইনারি হয়) ধ্রুবক। আমি ভাবছিলাম যে কোনও পরিচয় লিঙ্ক বনাম লগ লিঙ্ক কখন ব্যবহার করতে হবে সে সম্পর্কে কেউ …

12 logistic  poisson-regression  link-function 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 4 বছর আগে বন্ধ ছিল । আমার এই সমস্যাটি রয়েছে যেখানে আমার অবশ্যই পিডিএফ খুঁজে পেতে হবে । আমি শুধু জানি যে এর …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

উইকিপিডিয়া থেকে আকাইকের তথ্য মানদণ্ড (এআইসি) এর হিসাবে সংজ্ঞা রয়েছে , যেখানে প্যারামিটারের সংখ্যা এবং মডেলের লগ-সম্ভাবনা।কে লগ লএ আইসি= 2 কে - 2 লগএলAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L টkkলগএলlog⁡L\log L তবে well-respected বিশ্ববিদ্যালয় রাষ্ট্র আমাদের অর্থনীতি নোট যে । এখানে হ'ল একটি এআরএমএ মডেলের ত্রুটির জন্য অনুমানিত …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

আমি ভেবেছিলাম আমি এই সমস্যাটি বুঝতে পেরেছি তবে এখন আমি তেমন নিশ্চিত নই এবং আমি এগিয়ে যাওয়ার আগে অন্যের সাথে চেক করতে চাই। আমার দুটি পরিবর্তনশীল আছে, Xএবং Y। Yএটি একটি অনুপাত, এবং এটি 0 এবং 1 দ্বারা আবদ্ধ হয় না এবং সাধারণত বিতরণ করা হয়। Xএটি একটি অনুপাত, এবং …

12 r  regression  data-transformation  nonlinear-regression  proportion 

পটভূমি এবং সমস্যা আমি রিগ্রেশন এবং পরবর্তী বায়েশিয়ান অপটিমাইজেশন (বিও) এর জন্য গাউসিয়ান প্রসেসেস (জিপি) ব্যবহার করছি। রিগ্রেশনের জন্য আমি বেশ কয়েকটি কাস্টম-মেড মডিফিকেশন সহ এমএটিএলবির জন্য জিপিএমএল প্যাকেজটি ব্যবহার করি , তবে সমস্যাটি সাধারণ। এটি একটি সুপরিচিত সত্য যে দুটি প্রশিক্ষণের ইনপুট যখন ইনপুট স্পেসের খুব কাছাকাছি থাকে, তখন …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

আমি এলোমেলো ইউটিলিটি মডেলগুলিতে ব্যবহৃত একটি নির্দিষ্ট ফলাফল সম্পর্কে অর্থনীতি জার্নালে পড়তে থাকি। একটি সংস্করণ হ'ল: যদি ( , তবে:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), যেখানে γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 হলেন এলিউর -মাসচেরনি ধ্রুবক। আমি পরীক্ষা করে দেখেছি যে …

12 expected-value  gumbel 

স্কেলগুলি আঁকানোর সময় আমি স্কোরগুলির সমষ্টিগুলির চেয়ে বেশি পরিমাণে " ফ্যাক্টর স্কোর " কীভাবে ব্যবহার করব সে সম্পর্কে পরামর্শ পেতে আগ্রহী । অর্থাৎ একটি উপাদানকে স্কোর করার "অ-পরিশোধিত" পদ্ধতির ওপরে "পরিমার্জিত"। ডিস্টেফানো এট আল থেকে। (২০০৯; পিডিএফ ), জোর যুক্ত করা হয়েছে: ফ্যাক্টর স্কোর গণনা পদ্ধতিগুলির দুটি প্রধান শ্রেণি রয়েছে: …

12 factor-analysis  sem  scales 

লিনিয়ার এবং অ-লিনিয়ার মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্যের গুরুত্ব কী? প্রশ্নটি ননলাইনার বনাম বনাম জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেল: আপনি কীভাবে লজিস্টিক, পোইসন ইত্যাদি রিগ্রেশনকে বোঝেন? এবং এর উত্তরটি সাধারণত রৈখিক মডেলগুলির লিনিয়ারিটি / অ-লৈখিকতার এক চূড়ান্ত সহায়ক ব্যাখ্যা ছিল। রৈখিকহীন মডেলগুলি থেকে রৈখিক পার্থক্য করা সমালোচনামূলকভাবে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে হচ্ছে তবে কেন এটি …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

স্লটস্কির উপপাদ্য সম্পর্কে কিছু বিবরণ নিয়ে আমি বিভ্রান্ত : যাক , স্কালে / ভেক্টর / ম্যাট্রিক্স র্যান্ডম উপাদানের দুই সিকোয়েন্স হও।{Xn}{Xn}\{X_n\}{Yn}{Yn}\{Y_n\} তাহলে একটি র্যান্ডম উপাদানে বিতরণে এগোয় এবং একটি ধ্রুবক থেকে সম্ভবত এগোয় , তারপর প্রদান করা হয়েছে যে বিবর্তনযোগ্য, যেখানে distribution বিতরণে রূপান্তরকে বোঝায়।XnXnX_nXXXYnYnY_ncccXn+Yn XnYn Xn/Yn →d X+c→d cX→d …

12 probability  random-variable  convergence  slutsky-theorem 

যদি p(x)p(x)p(x) একটি সম্ভাব্যতা উপর নন-জিরো মান বন্টন হয় [0,+∞)[0,+∞)[0,+\infty) এর জন্য কি ধরনের (গুলি) p(x)p(x)p(x) সেখানে বিদ্যমান একটি ধ্রুবক c>0c>0c\gt 0 যেমন যে ∫∞0p(x)logp(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2∫0∞p(x)log⁡p(x)(1+ϵ)p(x(1+ϵ))dx≤cϵ2\int_0^{\infty}p(x)\log{\frac{ p(x)}{(1+\epsilon)p({x}(1+\epsilon))}}dx \leq c \epsilon^2সমস্ত0<ϵ<10<ϵ<10\lt\epsilon\lt 1? উপরের অসমতাটি আসলে ডিস্ট্রিবিউশন p(x)p(x)p(x) এবং এর সংকোচিত সংস্করণ মধ্যে একটি কুলব্যাক-লেবেলার বিচ্যুতি (1+ϵ)p(x(1+ϵ))(1+ϵ)p(x(1+ϵ)){(1+\epsilon)}p({x}{(1+\epsilon)})। আমি জানতে পেরেছি যে এই বৈষম্যটি …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities