পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ স্থানাঙ্কের একটি তালিকা থেকে আমাকে 2 ডি কার্নেল ঘনত্বের অনুমান (কেডি) গণনা করতে হবে। অক্ষাংশে একটি ডিগ্রি দ্রাঘিমাংশের এক ডিগ্রির সমান দূরত্ব নয়, এর অর্থ পৃথক কর্নেলগুলি ডিম্বাকৃতি হবে, বিশেষত আরও বিন্দু নিরক্ষীয় স্থান থেকে। আমার ক্ষেত্রে পয়েন্টগুলি একে অপরের নিকটবর্তী যে এগুলি সমতল পৃথিবীতে রুপান্তরিত করা …

11 spatial  kernel-smoothing  geostatistics  geography 

মনে করুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা সংখ্যার ভেক্টরকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসাবে একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল দেয়। আমার প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রচুর সংখ্যক ইনপুট-আউটপুট জোড়া থাকে। যাইহোক, যখন আমি কিছু নতুন ডেটা পরীক্ষা করতে আসি, তখন এই ডেটাটি সাধারণত আংশিকভাবে সম্পূর্ণ হয়। উদাহরণস্বরূপ যদি ইনপুট ভেক্টরটি …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

আমার ওএলএস রিগ্রেশন-এ কোলিনারিটি কোনও সমস্যা কিনা তা আমি সনাক্ত করতে চাই। আমি বুঝতে পারি যে বৈকল্পিক মূল্যস্ফীতি কারণ এবং শর্ত সূচক দুটি সাধারণত ব্যবহৃত ব্যবস্থাগুলি, তবে প্রতিটি পদ্ধতির যোগ্যতা বা স্কোরগুলি কী হওয়া উচিত তা সম্পর্কে নির্দিষ্ট কোনও সন্ধান করা আমার পক্ষে কঠিন। একটি বিশিষ্ট উত্স যা নির্দেশ করে …

11 multiple-regression  references  least-squares  multicollinearity  vif 

আমি একটি নিবন্ধ পড়ছি যার পদ্ধতিটি সম্ভাবনা অনুপাত পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণরূপে। লেখক বলেছেন যে একতরফা বিকল্পের বিরুদ্ধে এলআর পরীক্ষাটি হ'ল ইউএমপি। দাবি করেই তিনি এগিয়ে যান "... এমনকি যখন এটি [এলআর টেস্ট] একত্রে সর্বাধিক শক্তিশালী হিসাবে দেখা যায় না, এলআর পরীক্ষায় প্রায়শই কাঙ্ক্ষিত পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য থাকে।" আমি ভাবছি …

11 hypothesis-testing  power-analysis  power  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma 

একটি প্যারামিটারের এমএপি অনুমানের সূত্র দেওয়া কেন একটি এমসিসিএম (বা অনুরূপ) পদ্ধতির প্রয়োজন কেন, আমি কেবল ডেরাইভেটিভটি নিতে পারি না, এটি শূন্যে সেট করতে পারি এবং তারপরে প্যারামিটারটির সমাধান করতে পারি না?

11 bayesian  estimation  mcmc 

আমি রিগ্রেশনের জন্য গাউসিয়া প্রক্রিয়া (জিপি) ব্যবহার করছি। আমার সমস্যাটিতে এটি দুটি বা ততোধিক ডেটা পয়েন্টের জন্য একেবারেই সাধারণ একে অপরের সাথে অপেক্ষাকৃত দৈর্ঘ্যের কাছে সমস্যার স্কেল। এছাড়াও, পর্যবেক্ষণগুলি অত্যন্ত গোলমাল হতে পারে। গণনাগুলির গতি বাড়ানোর জন্য এবং পরিমাপের নির্ভুলতার উন্নতি করার জন্য, একে অপরের নিকটে থাকা পয়েন্টগুলির ক্লাস্টারগুলিকে একীভূত …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

আমি এখনই কিছু সময়ের জন্য কিছু ভাবছিলাম, এবং যেহেতু আমি সম্ভাবনা তত্ত্বের ক্ষেত্রে খুব দক্ষ নই, আমি ভেবেছিলাম এটি এই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার জন্য ভাল জায়গা হতে পারে। এটি এমন কিছু যা আমার কাছে পাবলিক ট্রান্সপোর্টের দীর্ঘ কাতারে এসেছিল। মনে করুন যে আপনি একটি বাস স্টেশনে রয়েছেন এবং আপনি জানেন …

11 probability 

আমি যখন স্নাতক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত অনুমানের ক্লাসে জেফরির সম্পর্কে জানতে পেরেছিলাম তখন আমার অধ্যাপকরা এটিকে এমন এক ধরণের শব্দ বানিয়েছিলেন যে এটি বেশিরভাগ historicalতিহাসিক কারণে আকর্ষণীয় ছিল, বরং যেহেতু কেউ কখনও এটি ব্যবহার করবে না। তারপরে যখন আমি বায়েশিয়ান ডেটা বিশ্লেষণ করলাম, আমাদের কখনই জেফ্রির প্রিরিয়ার ব্যবহার করতে বলা হয়নি। …

11 bayesian  prior  jeffreys-prior 

গবেষকদের একটি দল যদি কোনও প্রদত্ত ডেটা সেটটিতে একাধিক (হাইপোথিসিস) পরীক্ষা করে, সেখানে সাহিত্যের একটি ভলিউম রয়েছে যে তাদের একাধিক পরীক্ষার (বনফেরোনি ইত্যাদি) সংশোধন করার কিছু ফর্ম ব্যবহার করা উচিত, এমনকি যদি পরীক্ষাগুলি স্বতন্ত্র থাকে। আমার প্রশ্নটি হ'ল: এই একই যুক্তিটি কি একাধিক টিমের জন্য একই ডেটা সেটে হাইপোথেসিগুলি পরীক্ষা …

11 hypothesis-testing  multiple-comparisons 

আমি জানি যে আমরা 1 ব্যবহার করিজনসংখ্যা ভ্যারিয়েন্স অনুমান করার জন্য। আমার মনে আছে খান একাডেমির একটি ভিডিও যেখানে অন্তর্দৃষ্টি দেওয়া হয়েছিল যে আমাদের আনুমানিকসম্ভবতকিছুটা দূরে তাইtheআসলে আরও বেশি হবে, তাই আমরা কম দ্বারা বিভক্ত (পরিবর্তে)) একটি বৃহত্তর মান পেতে, যার ফলে আরও ভাল অনুমান হয়। আমি কোথাও পড়া মনে …

11 variance  sample 

আমি আমার ডেটাতে বায়েশিয়ান মডেলগুলি চালানোর জন্য পাইএমসি 3 ব্যবহার করছি। আমি বয়েসিয়ান মডেলিংয়ে নতুন তবে এই সাইট থেকে কিছু ব্লগ পোস্ট , উইকিপিডিয়া এবং কিউএ অনুসারে, কোন ডেটা আমার ডেটা উপস্থাপন করে তা সেরা চয়ন করতে সক্ষম হতে বায়েস ফ্যাক্টর এবং বিআইসির মানদণ্ড ব্যবহার করার জন্য এটি একটি বৈধ …

11 bayesian  model-selection  pymc 

আমাকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে আমি আমার ক্লাস, আন্ডারগ্রাড বা গ্রেডের কোনওটিতে আগে এই শব্দটির কথা শুনিনি। লজিস্টিক রিগ্রেশন বায়েশিয়ান হওয়ার অর্থ কী? আমি নিয়মিত লজিস্টিক থেকে নীচের মতো বায়েশিয়ান লজিস্টিকের দিকে রূপান্তর সহ একটি ব্যাখ্যা খুঁজছি: লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে এটি সমীকরণ: ।E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

আমি পাঠ্যপুস্তকের একাধিক জায়গা চিহ্নিত করেছি যেখানে জিএলএম 5 টি বিতরণ (যেমন, গামা, গাউসিয়ান, দ্বিপদী, বিপরীত গাউসিয়ান এবং পোইসন) দিয়ে বর্ণনা করা হয়েছে। এটি আর-তে পারিবারিক অনুষ্ঠানেও অনুকরণীয় is মাঝেমধ্যে আমি জিএলএম-এর উল্লেখগুলি দেখতে পাই যেখানে অতিরিক্ত বিতরণ অন্তর্ভুক্ত করা হয় ( উদাহরণস্বরূপ )। এই 5 টি বিশেষ কেন বা …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

জেমস, উইটেন, হাস্টি, তিবশিরানী (২০১৩) র র ' রেড রেজিস্ট্রেশন / ল্যাসো'র অ্যাপ্লিকেশন ইন স্ট্যাটাসটিকাল লার্নিং বইয়ের ল্যাব বিভাগ §§.। পেরিয়ে যাচ্ছি । আরও সুনির্দিষ্টভাবে, আমি Ridgeআর প্যাকেজ 'আইএসএলআর' থেকে 'হিট্টার্স' ডেটাসেটে বিজ্ঞান-বিজ্ঞান মডেলটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি । আমি আর কোডে প্রদর্শিত একই বৈশিষ্ট্যগুলির সেট তৈরি করেছি। যাইহোক, আমি …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

আমি একটি Brownian ট্যুরের প্রক্রিয়া (ক ব্রোমিন যে সবসময় ইতিবাচক হতে নিয়ন্ত্রিত হয় যখন ভান চাই থেকে এ )। যেহেতু একটি ব্রাউনিয়ান ভ্রমণের প্রক্রিয়াটি একটি ব্রাউনিয়ান সেতু যা সর্বদা ইতিবাচক হওয়ার শর্তযুক্ত, তাই আমি ব্রাউনিয়ান ব্রিজ ব্যবহার করে একটি ব্রাউনিয়ান ভ্রমণের গতি অনুকরণ করার আশা করছিলাম।0 টি = 10<t<10<t<10 \lt …

11 r  gaussian-process  brownian