পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

দুটি লাইন (কম বেশি) সমান্তরাল কিনা তা বোঝার কোনও পদ্ধতি আছে? লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি থেকে আমার দুটি লাইন উত্পন্ন হয়েছে এবং আমি বুঝতে চাই তারা সমান্তরাল কিনা। অন্য কথায়, আমি এই দুটি লাইনের opালুগুলির বিভিন্ন পেতে চাই। এটি গণনা করার জন্য কোনও আর ফাংশন আছে? সম্পাদনা: ... এবং আমি কীভাবে একটি …

12 r  regression  interaction  linear-model 

এটি বেশ কিছু সময়ের জন্যই জানা যায় যে কনিষ্ঠ বয়সে দাবা খেলোয়াড়রা 1950 এর দশকের পর থেকে গ্র্যান্ডমাস্টার খেতাব অর্জন করতে সক্ষম হয়েছিলেন এবং বর্তমানে প্রায় 30 জন খেলোয়াড় রয়েছেন যারা তাদের 15 তম জন্মদিনের আগে গ্র্যান্ডমাস্টার হয়েছিলেন । তবে দাবা স্ট্যাক এক্সচেঞ্জে একটি প্রশ্ন রয়েছে যা জিজ্ঞাসা করে, গ্র্যান্ডমাস্টার …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

আমি মুখ / নন-ফেস বাইনারি সনাক্তকরণ প্রশিক্ষণের জন্য গভীর শিক্ষার ব্যবহার করতে চাই, আমার কী ক্ষতি ব্যবহার করা উচিত, আমি মনে করি এটি সিগময়েডক্রস এন্ট্রোপিওলস বা কব্জি -ক্ষতি । এটি কি ঠিক, তবে আমিও ভাবছি যে আমার সফটম্যাক্স ব্যবহার করা উচিত তবে কেবল দুটি ক্লাস?

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

আমরা দুটি ভেরিয়েবল পরিমাপ করেছি এবং স্ক্যাটারপ্লট মনে হয় একাধিক "লিনিয়ার" মডেল প্রস্তাব করে। এই মডেলগুলি ছড়িয়ে দেওয়ার চেষ্টা করার কোনও উপায় আছে কি? অন্যান্য স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি সনাক্ত করা কঠিন হয়ে দাঁড়িয়েছে। উভয় ভেরিয়েবলগুলি ভারী বাম-স্কিউড (ছোট সংখ্যার দিকে), এটি আমাদের ডোমেনে প্রত্যাশিত বিতরণ। বিন্দুর তীব্রতা এই < x , …

11 linear-model  scatterplot 

উভয়ের জন্য আর ডকুমেন্টেশন খুব বেশি আলো দেয় না। এই লিঙ্কটি থেকে আমি যা কিছু পেতে পারি তা হ'ল যে কোনও একটি ব্যবহার করা ভাল। আমি যা পাই না তা কেন তারা সমান নয়। ঘটনা: আরে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ফাংশন step()ব্যবহার করে extractAIC()। মজার বিষয় হল, আর এর 'এম্টকার্স' ডেটা …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

আমি আর এর মতো সমীকরণের সাথে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমান করার চেষ্টা করছি: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) জিজ্ঞাসা এবং প্রশ্নগুলি ত্রৈমাসিক ডেটা টাইম-সিরিজ, দিয়ে নির্মিত askings <- ts(...)। এখন সমস্যাটি হ'ল আমি স্ব-সংযুক্তিযুক্ত অবশিষ্টাংশ পেয়েছি। আমি জানি যে জিএলএস ফাংশনটি ব্যবহার করে রিগ্রেশনটি …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

একটি পরামিতি এবং পরিসংখ্যান সংজ্ঞা অনেকটা সম্মত: পরামিতি এবং পরিসংখ্যান একটি নির্দিষ্ট অধ্যয়নের জন্য যথাক্রমে একটি জনসংখ্যা এবং নমুনার সংখ্যাগত বৈশিষ্ট্য বা সংখ্যার সারসংক্ষেপ। আমি মনে করি না এটি সাধারণ ব্যবহার, তবে ... জনসংখ্যার আকার এনএনN কে পরামিতি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে? নমুনা আকার এনএনn একটি পরিসংখ্যান হিসাবে বিবেচনা …

11 terminology  definition 

আমি এখন পিএমটি এডুকেশন দ্বারা রচিত বায়োস্ট্যাটাস্টিকসের উপর একটি নোট পড়ছি এবং বিভাগ ২.7 এ নিম্নলিখিত বাক্যগুলি লক্ষ্য করছি: ভর জন্য 50 তম শতাংশে জন্মগ্রহণকারী শিশু 50% শিশুর চেয়ে বেশি ভারী। ভর জন্য 25 তম শতাংশে জন্মগ্রহণকারী একটি শিশু 75% শিশুর চেয়ে বেশি ভারী। ভর জন্য 75 তম শতাংশে জন্মগ্রহণকারী …

11 mathematical-statistics  quantiles  definition 

গভীর শিক্ষার বিষয়ে গুডফেলিজ (২০১ 2016) বইয়ে তিনি এল 2 নিয়মিতকরণের ( https://www.DPlearningbook.org/contents/regulariization.html পৃষ্ঠা 247) এর দিকে দ্রুত থামার সমতুল্যতার বিষয়ে কথা বলেছেন talked চার্জ ক্রম এর চতুর্ভুজ অনুমান দেওয়া হয়েছে:jjj জে^( θ ) = জে( ডাব্লু*) + 12( ডাব্লু - ডাব্লু)*)টিএইচ( ডাব্লু - ডাব্লু)*)J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)\hat{J}(\theta)=J(w^*)+\frac{1}{2}(w-w^*)^TH(w-w^*) যেখানে হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স (সম। 7.33)। …

11 neural-networks  deep-learning  loss-functions  derivative 

আমরা যখন কোনও রিগ্রেশন সহগের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করি, তখন আমরা নকশার ম্যাট্রিক্স এর এলোমেলোতার জন্য অ্যাকাউন্ট করি না । উদাহরণস্বরূপ OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে, আমরা নিরূপণ হিসাবেXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} যদি এলোমেলো বিবেচনা করা হয়, তবে সম্পূর্ণ ভিন্নতার আইনটি এক অর্থে, ভিন্নতার অতিরিক্ত অবদানেরও দাবি করবে। অর্থাতXXXXXX var ( β^) = …

11 regression  probability  variance  inference 

আমি একটি সম্ভাবনা কার্যকারিতা থাকতে আমার ডেটা সম্ভাবনা জন্য কিছু মডেল পরামিতি দেওয়া , যা আমি অনুমান করার জন্য চাই। পরামিতিগুলিতে ফ্ল্যাট প্রিয়ার ধরে নেওয়া, সম্ভাবনা উত্তরোত্তর সম্ভাবনার সাথে সমানুপাতিক। আমি এই সম্ভাবনার নমুনা নিতে একটি এমসিএমসি পদ্ধতি ব্যবহার করি।এল (ডি| θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta)ঘddθ ∈ আরএনθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N ফলাফল রূপান্তরিত …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

আপনি সিএলটি না শিখলে সাধারণ বিতরণটি অপ্রচলিত মনে হয়, যা এটি বাস্তব জীবনে কেন এতটা প্রচলিত তা ব্যাখ্যা করে। তবে কি কখনও কিছু পরিমাণে "প্রাকৃতিক" বিতরণ হিসাবে উত্থিত হয়?

11 normal-distribution  central-limit-theorem 

আমি বেয়েস ফ্যাক্টর (বিএফ) বোঝার চেষ্টা করছি। আমি বিশ্বাস করি যে তারা 2 অনুমানের সম্ভাবনা অনুপাতের মতো। সুতরাং বিএফ যদি 5 হয় তবে এর অর্থ এইচ 1 এর চেয়ে এইচ 0 এর চেয়ে 5 গুণ বেশি। এবং 3-10 এর মান মাঝারি প্রমাণকে নির্দেশ করে, যখন> 10 টি দৃ strong় প্রমাণ …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

পটভূমি : আমার সামাজিক মনোবিজ্ঞানে পিএইচডি আছে, যেখানে তাত্ত্বিক পরিসংখ্যান এবং গণিত সীমাবদ্ধভাবে আমার পরিমাণগত পাঠ্যক্রমের মধ্যে আবৃত ছিল। আন্ডারগ্র্যাড এবং গ্রেড স্কুলের মাধ্যমে, "ক্লাসিকাল" ঘন ঘন ঘন কাঠামোর মাধ্যমে আমাকে শেখানো হয়েছিল (আপনার অনেকের মতো সামাজিক বিজ্ঞানেও সম্ভবত) was এখন, আমি আর কেও পছন্দ করি এবং পদ্ধতিগুলি যেভাবে কাজ …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

যদি ইউনিফর্ম , এবং বিন , তারপর এর অবর গড় দেওয়া হয় ।p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} এই অনুমানের জন্য একটি সাধারণ নাম আছে? আমি এটি খুঁজে পেয়েছি যে এটি প্রচুর মানুষের সমস্যার সমাধান করে এবং আমি একটি রেফারেন্সে লোককে নির্দেশ করতে সক্ষম হতে চাই, তবে এর সঠিক নামটি খুঁজে পেতে …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing