পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি আমার গবেষণায় একটি বায়সিয়ান মডেল অ্যাভারেজিং (বিএমএ) পদ্ধতির অন্তর্ভুক্ত করছি এবং শীঘ্রই আমার সহকর্মীদের কাছে আমার কাজ সম্পর্কে একটি উপস্থাপনা দেব। যাইহোক, বিএমএ আমার ক্ষেত্রে এটি এতটা সুপরিচিত নয়, সুতরাং এগুলি সমস্ত তত্ত্বের সাথে উপস্থাপন করার পরে এবং এটি আমার সমস্যার সাথে প্রয়োগ করার আগে, কেন বিএমএ কাজ করে …

12 bayesian  data-visualization 

শ্রেণিবদ্ধ বলতে কী বোঝায় তার সাধারণ সংজ্ঞা আমি পাই না? আমি বুঝতে পারি এটি কীভাবে কাজ করতে পারে তবে আমি কোনও সংজ্ঞায় আসতে পারি না।

12 machine-learning  classification 

সেই পরামিতিটির এমএলই থেকে শুরু করে আমি কীভাবে সত্যিকারের প্যারামিটারের জন্য অ্যাসিম্পটোটিক কনফিডেন্স ব্যবধান তৈরি করতে পারি?

12 confidence-interval  mathematical-statistics  maximum-likelihood  inference 

আমি Yপ্রবেশের নির্দিষ্ট সময়কালের মধ্যে নার্সিংহোমে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল মৃত্যুর সাথে মাল্টিভারিয়েট লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পাদন করেছি এবং নিম্নলিখিত ফলাফল পেয়েছি (নোটগুলি যদি এর মধ্যে শুরু Aহয় তবে Bশ্রেণিবদ্ধ হয় তবে নোট করুন ) Call: glm(Y ~ A1 + B2 + B3 + B4 + B5 + A6 + A7 + A8 …

12 r  regression  logistic 

ত্রিভুজ বিতরণে সাধারণ এমএলই প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা কি সম্ভব? - আমি চেষ্টা করছি তবে বিতরণটি সংজ্ঞায়িত করার মাধ্যমে গণিতে আমি এক ধাপে বা অন্য এক ধাপে অবরুদ্ধ বলে মনে হচ্ছে। আমি এই সত্যটি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি যে আমি সি এর উপরে এবং নীচে নমুনাগুলির সংখ্যা জানি (সি না জেনে): …

12 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood  triangular-distribution 

পরামিতি কি কি start, etastart, mustartমধ্যে glm () ফাংশন ? আমি ডক্স এবং ইন্টারনেটে সন্ধান করছি তবে এর অর্থ কী তা আমি স্পষ্ট ব্যাখ্যা খুঁজে পাইনি। এটি শৃঙ্খলের জন্য বায়সিয়ান "প্রাথমিক মান" এর সাথে সাদৃশ্যযুক্ত, তবে আমি সন্দেহ করি এটি এর সাথে সম্পর্কিত, কারণ আর-তে গ্ল্যাম () ফাংশনটি ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যান …

12 r  generalized-linear-model  starting-values 

বাস্তবে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ প্যাকেজগুলি দ্বারা কীভাবে var / cov ত্রুটি ম্যাট্রিক্স গণনা করা হয়? এই ধারণাটি তাত্ত্বিকভাবে আমার কাছে স্পষ্ট। বাস্তবে নয়। আমি বলতে চাইছি, যদি আমার কাছে র্যান্ডম ভেরিয়েবলস ভেক্টর থাকে তবে আমি বুঝতে পারি যে বৈকল্পিক / কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স বিচ্যুতি-থেকে-গড় ভেক্টরগুলির বাহ্যিক পণ্য দেওয়া হবে: । Σ Σ …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

আমি খুব সাধারণ মডেলটি চেষ্টা করছি: এমন একটি নরমাল ফিটিং করছি যেখানে আমি অনুমান করি যে আমি নির্ভুলতা জানি, এবং আমি কেবল এটির সন্ধান করতে চাই। নীচের কোডটি স্বাভাবিকের সাথে সঠিকভাবে ফিট করে বলে মনে হচ্ছে। তবে ফিটিংয়ের পরে, আমি মডেল থেকে নমুনা নিতে চাই, অর্থাৎ নতুন ডেটা তৈরি করতে …

12 mcmc  pymc 

আমি জানি না নামমাত্র (আনর্ডার্ড শ্রেণীবদ্ধ) বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষেত্রে ব্যক্তিদের মধ্যে কোন দূরত্বের কার্যকারিতা ব্যবহার করতে হয়। আমি কিছু পাঠ্যপুস্তকটি পড়ছিলাম এবং সেগুলি সিম্পল ম্যাচিং ফাংশনটির পরামর্শ দেয় তবে কিছু বইয়ের পরামর্শ দেয় যে আমার নামমাত্র বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলিতে পরিবর্তন করা উচিত এবং জ্যাকার্ড সহগ ব্যবহার করা উচিত । তবে নামমাত্র বৈশিষ্ট্যটির …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

আমি পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলি পড়ছি এবং পৃষ্ঠা 12 (বিভাগ 2.3) এ একটি রৈখিক মডেল হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে: ওয়াইˆ= এক্সটিβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... যেখানে হ'ল ভবিষ্যদ্বাণীকারী / স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল / ইনপুটগুলির কলাম ভেক্টর স্থানান্তর। (এটি আগে বলেছে "সমস্ত ভেক্টর কলাম ভেক্টর হিসাবে ধরে নেওয়া হয়" সুতরাং এটি কি একটি …

12 regression  references  statistical-learning 

আমি কয়েকটি ক্লাস্টারিং কৌশল নিয়ে কাজ করছি, যেখানে ডি-ডাইমেনশন ভেক্টরগুলির প্রদত্ত ক্লাস্টারের জন্য আমি একটি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ অনুমান করি এবং নমুনা ডি-ডাইমেনশনাল গড় ভেক্টর এবং নমুনা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স গণনা করি। তারপরে যখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করা হচ্ছে যে কোনও নতুন, অদৃশ্য, ডি-ডাইমেনশনাল ভেক্টর এই ক্লাস্টারের অন্তর্ভুক্ত তবে আমি এই …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

ধরুন আমার কাছে একটি ম্যাট্রিক্স এক্স রয়েছে যা পি বাই এন, অর্থাৎ এটিতে এন পর্যবেক্ষণ রয়েছে, পি-ডাইমেনশনাল স্পেসে প্রতিটি পর্যবেক্ষণ রয়েছে। আমি কীভাবে এই এন পর্যবেক্ষণের বৈকল্পিকতা খুঁজে পাব? পি = 1 এর ক্ষেত্রে আমার নিয়মিত বৈকল্পিক সূত্রটি ব্যবহার করা দরকার। P> 1 এর ক্ষেত্রে কী হবে।

12 variance 

মোটামুটি মানসম্পন্ন - এমন পরিস্থিতিতে কলেজের প্রথম বর্ষের ক্লাসে কোনও গড় বা আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের জন্য রিপোর্ট করার জন্য উল্লেখযোগ্য অঙ্কের সংখ্যা নির্ধারণের আরও বৈজ্ঞানিক উপায় আছে কি? আমি একটি টেবিলে রাখার জন্য উল্লেখযোগ্য পরিসংখ্যানের সংখ্যা দেখেছি , আমরা চি চি স্কোয়ার ফিটে উল্লেখযোগ্য সংখ্যা এবং উল্লেখযোগ্য পরিসংখ্যান কেন ব্যবহার করি …

12 standard-deviation  error  reporting  communication 

কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে আমরা লগ লিনিয়ার মডেলগুলিকে খুব লে-ম্যান পদগুলিতে কেন ব্যবহার করি? আমি ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছি এবং এটি সত্যিই আমার পক্ষে একটি কঠিন বিষয় হিসাবে পরিণত হয়েছে, যা পরিসংখ্যান। আমি একটি প্রতিক্রিয়া জন্য কৃতজ্ঞ হবে।

12 modeling  log-linear 

ধরা যাক আমার কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে এবং আমি একটি রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছি: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) একদিকে, আয়ের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমি একটি রৈখিক মডেল চালাই: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) দ্বিতীয়ত, আমি জিতে থাকা ভেরিয়েবলটি সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি লগিট মডেল চালাই: md2 …

12 r