পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার ডেটা এখানে বর্ণিত হয়েছে যখন কোনও পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা আনোভা ফিটিং করার সময় এওভের "ত্রুটি () মডেলটি একক ত্রুটি" সৃষ্টি করতে পারে? আমি lmerআমার বেস কেসটি ব্যবহার করে কোনও মিথস্ক্রিয়াটির প্রভাবটি দেখার চেষ্টা করছি : my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE) my.model <- lmer(value ~ Condition*Scenario+ …

12 r  lme4-nlme 

আমি ভাবছিলাম যে বুটস্ট্র্যাপ সিআই (এবং বার্টিকুলারে বিসিএ) সাধারণত বিতরণকৃত ডেটাতে কীভাবে সম্পাদন করে। বিভিন্ন ধরণের বিতরণে তাদের কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার মতো অনেক কাজ রয়েছে বলে মনে হয়, তবে সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটাতে কিছুই খুঁজে পেল না। যেহেতু প্রথমে অধ্যয়ন করা সুস্পষ্ট বিষয় বলে মনে হয়, তাই আমি মনে করি …

12 confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling 

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং পূর্বাভাস অন্তরগুলির ব্যাখ্যা সম্পর্কিত সাইটে আমি অনেক দুর্দান্ত আলোচনার মাধ্যমে পড়েছি, তবে একটি ধারণা এখনও কিছুটা বিস্মিত is ওএলএস ফ্রেমওয়ার্কটি বিবেচনা করুন এবং আমরা লাগানো মডেল পেয়েছি । আমাদের একটি এবং এর প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস দিতে বলেছে। আমরা গণনা করি এবং বোনাস হিসাবে আমরা আমাদের পূর্বাভাসের আশেপাশে একটি …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

step()ধাপে ধাপে সংক্ষিপ্তকরণের জন্য আর এ ফাংশন দ্বারা ব্যবহৃত সমালোচক পি-মানটি কী ? আমি ধরে নিলাম এটি 0.15, তবে আমার ধারণাটি কি সঠিক? আমি কীভাবে সমালোচনামূলক পি-মানটি পরিবর্তন করতে পারি?

12 r  regression  p-value  stepwise-regression 

আমরা বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান পরীক্ষার তদন্ত করছি, এবং একটি বিজোড় (আমার কাছে ন্যূনতম) কাছে আসি। নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন: কোন জনসংখ্যার A বা B উচ্চতর রূপান্তর হার রয়েছে তা পরিমাপ করতে আমরা আগ্রহী। স্যানিটি পরীক্ষা করার জন্য, আমরা সেট করেছি pA=pBpA=pBp_A = p_B, যা উভয় গ্রুপে রূপান্তর হওয়ার সম্ভাবনা সমান। আমরা …

12 hypothesis-testing  bayesian  binomial  python  beta-distribution 

রৈখিক মিশ্র-প্রভাবগুলির মডেলগুলি সাধারণত আমার জীববিজ্ঞানের কোণায় ব্যবহৃত হয় না এবং আমি যে কাগজে লেখার চেষ্টা করছি সে ক্ষেত্রে আমি যে পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার ব্যবহার করেছি তা রিপোর্ট করা দরকার। আমি জানি যে বায়োসায়েন্সগুলির কয়েকটি ক্ষেত্রে মাল্টিলেভেল মডেলিংয়ের সচেতনতা দেখা দিতে শুরু হয়েছে ( নির্ভরতার সমাধান: নেস্টেড ডেটা সমন্বিত করার জন্য …

12 mixed-model  repeated-measures  reporting 

ধরে নিন আমাদের কাছে একটি রৈখিক মডেল রয়েছে Model1এবং vcov(Model1)নিম্নলিখিত ম্যাট্রিক্সটি প্রদান করুন: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 এই উদাহরণস্বরূপ, এই ম্যাট্রিক্সটি আসলে কী প্রদর্শন করে? আমরা আমাদের মডেল এবং এটির …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

ইন্টেলিজেন্স স্কোয়ার্ড নামে একটি এনপিআর পডকাস্ট রয়েছে। প্রতিটি পর্ব হ'ল কিছু বিতর্কিত বক্তব্য যেমন "" দ্বিতীয় সংশোধন আর প্রাসঙ্গিক নয় "বা" কলেজ ক্যাম্পাসে অনুমানমূলক পদক্ষেপের চেয়ে ভাল ক্ষতি করে "এর সরাসরি বিতর্ক সম্প্রচারিত হয়। চারটি প্রতিনিধি বিতর্ক - দুইটির পক্ষে এই প্রস্তাব এবং দু'জনের বিরুদ্ধে। কোন পক্ষের বিজয় তা নির্ধারণ …

12 bayesian  rating 

আমার কাছে দুটি ভারী স্কিউল নমুনা রয়েছে এবং টি-স্ট্যাটিস্টিক ব্যবহার করে তাদের উপায়গুলির সাথে তুলনা করতে বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। এটি করার সঠিক পদ্ধতি কী? যে প্রক্রিয়াটি আমি ব্যবহার করছি আমি চূড়ান্ত পদক্ষেপে মূল / পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের মানক ত্রুটি ব্যবহারের যথাযথতা সম্পর্কে উদ্বিগ্ন যখন আমি জানি যে এটি …

12 hypothesis-testing  t-test  bootstrap 

সুতরাং আমি বুঝতে পারি যে আপনি যখন এইচএমএমকে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য প্রশিক্ষণ দেন তখন মানক পদ্ধতিটি হয়: প্রতিটি শ্রেণীর জন্য ডেটা সেটগুলিতে আপনার ডেটা সেটগুলি আলাদা করুন প্রতি ক্লাসে একজন করে এইচএমএম প্রশিক্ষণ দিন পরীক্ষার সেটটিতে প্রতিটি উইন্ডোকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য প্রতিটি মডেলের সম্ভাবনা তুলনা করুন তবে আমি কীভাবে প্রতিটি ক্লাসে …

12 classification  hidden-markov-model 

এটি একটি দার্শনিক প্রশ্নের সীমানা, তবে আমি আরও আগ্রহী অন্যরা কীভাবে বিতরণ বাছাই সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করে তা সম্পর্কে আগ্রহী। কিছু ক্ষেত্রে এটি স্পষ্ট বলে মনে হয় যে তত্ত্বটি সর্বোত্তমভাবে কাজ করতে পারে (ইঁদুরের লেজের দৈর্ঘ্য সম্ভবত সাধারণত বিতরণ করা হয়)। অনেক ক্ষেত্রে সম্ভবত কোনও উপাত্তের সেটকে বর্ণনা করার জন্য কোনও …

12 distributions  overfitting  heuristic 

এই কাগজটি তথ্য বিশ্লেষণের জন্য লাইনারি মডেলগুলি (দ্বি-দ্বি এবং নেতিবাচক দ্বি-দ্বি ত্রুটি বিতরণ উভয়) ব্যবহার করে। তবে তারপরে পদ্ধতিগুলির পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ বিভাগে এই বিবৃতিটি রয়েছে: ... এবং দ্বিতীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলি ব্যবহার করে উপস্থিতি ডেটা এবং জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) ব্যবহার করে ফোরেজিং ডেটা মডেলিংয়ের মাধ্যমে second একটি লগ লিঙ্ক …

12 generalized-linear-model  assumptions 

আমি ভাবছিলাম কীভাবে একটি বক্সপ্ল্যাট ব্যবহার করে ভেরিয়েবলের বৈকল্পিকতা হ্রাস করতে পারি। যদি দুটি ভেরিয়েবলের তাদের বক্সপ্লট পর্যবেক্ষণের একই বৈকল্পিক থাকে তবে এটি কি কমিয়ে আনা সম্ভব?

12 variance  boxplot 

ন-হাইপোথিসিসটি সত্য বলে ধরে নিলে কমপক্ষে যতটা পর্যবেক্ষণ করা হয় ততই পরীক্ষামূলক-পরিসংখ্যান প্রাপ্তির সম্ভাবনা পি-মান সংজ্ঞায়িত করা হয়। অন্য কথায়, তবে যদি পরীক্ষা-পরিসংখ্যান বিতরণে বিমোডাল হয়? পি-ভ্যালু কি এই প্রসঙ্গে কিছু বোঝায়? উদাহরণস্বরূপ, আমি আর-তে কিছু বাইমোডাল ডেটা অনুকরণ করতে যাচ্ছি:P(X≥t|H0)P(X≥t|H0)P( X \ge t | H_0 ) set.seed(0) # Generate …

12 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  descriptive-statistics  bimodal