পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ধরুন আমার কাছে একটি মাত্রিক ডেটা সেট রয়েছে যেখানে মাত্রাগুলি মোটামুটি orthogonal (পারস্পরিক সম্পর্ক শূন্য আছে)।NNNNNN শর্তে কোন ইউটিলিটি আছে: কল্পনা প্রতিনিধিত্ব (শ্রেণিবদ্ধ দক্ষতার জন্য) বা অন্যান্য মানদণ্ড ডেটা উপর মাত্রা হ্রাস সম্পাদন করতে?

11 pca  dimensionality-reduction 

আমি একটি ওয়াশিংটনটাইমস / এবিসি পোলের দিকে চেয়ে ছিলাম এবং ফলাফলগুলি বিশেষত বয়স অনুসারে অবাক হয়ে যাওয়া আমার কাছে অবাক করে দিয়েছিল। তাই আমি পক্ষপাত খুঁজছিলাম। এতে বলা হয়েছে: "১১,০০০ প্রাপ্তবয়স্কদের এলোমেলো নমুনার মধ্যে ১১ ই ডিসেম্বর, ২০১৪ তারিখে টেলিফোনে জরিপ চালানো হয়েছিল। ল্যান্ডলাইন এবং সেল ফোনে ইংরেজি এবং স্প্যানিশ …

11 polling  politics 

আমি আসলে এটি জিজ্ঞাসা করতে দ্বিধা বোধ করছি, কারণ আমি আশঙ্কা করছি যে আমাকে গিবস স্যাম্পলিংয়ের অন্যান্য প্রশ্ন বা উইকিপিডিয়ায় উল্লেখ করা হবে, তবে তারা কী আছে তা বর্ণনা করার মতো অনুভূতি আমার নেই। শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা দেওয়া হয়েছে : p ( x | y ) y = y 0 y …

11 sampling  mcmc  gibbs 

আমি প্রতিক্রিয়াশীল বয়সের জন্য একটি হিস্টগ্রাম তৈরি করেছি এবং খুব সুন্দর বেল-আকৃতির বক্ররেখাটি পরিচালনা করতে সক্ষম হয়েছি, এখান থেকে আমি সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যে বিতরণটি স্বাভাবিক। তারপরে আমি এসপিএসএস-এ স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করেছি, এন = 169 দিয়ে । কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষার পি- ভ্যালু (সিগ।) 0.05 এর চেয়ে কম এবং সুতরাং ডেটা স্বাভাবিকতা অনুমানের …

11 normality-assumption  kolmogorov-smirnov  histogram  eda 

যেহেতু আমি ওয়াসেরম্যানের সমস্ত পরিসংখ্যান বইটি পড়ছি, আমি পি-মানগুলির সংজ্ঞায় একটি সূক্ষ্ম সূক্ষ্মতা লক্ষ্য করেছি, যা আমি বুঝতে পারি না। অনানুষ্ঠানিকভাবে, ওয়াসেরম্যান পি-ভ্যালু হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে [..] পরীক্ষার পরিসংখ্যানের মানটি যেমন পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে তার চেয়ে বেশি বা মতো পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা ( অধীনে )H0H0H_0 সামনে জোর দাও. একই আরও আনুষ্ঠানিকভাবে …

11 hypothesis-testing  chi-squared  p-value 

স্টক মূল্যে কোনও ইভেন্টের প্রভাব নির্ধারণের জন্য ইভেন্ট স্টাডিজ অর্থনীতি এবং অর্থের ক্ষেত্রে বিস্তৃত, তবে তারা প্রায়শই ঘন ঘনবাদী যুক্তির ভিত্তিতে থাকে are একটি ওএলএস রিগ্রেশন - একটি রেফারেন্স পিরিয়ড যা ইভেন্ট উইন্ডো থেকে পৃথক - সাধারণত কোনও সম্পত্তির জন্য সাধারণ রিটার্ন মডেল করার জন্য প্রয়োজনীয় পরামিতিগুলি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত …

11 bayesian  econometrics  finance 

আমার দুটি ডেটাসেট রয়েছে: আমার প্রথম ডেটাসেট হ'ল সময়ের বিপরীতে বিনিয়োগের মূল্য (বিলিয়ন ডলারে), প্রতিটি ইউনিট সময়টি ১৯৪ of এর প্রথম প্রান্ত থেকে এক চতুর্থাংশ। আমার দ্বিতীয় ডাটাसेटটি হ'ল "[প্রথম ডেটাসেটে] বিনিয়োগের মানগুলিকে প্রায় স্থিতিশীল প্রক্রিয়াতে রূপান্তরিত করার ফলাফল"। প্রথম সেট ডেটা এবং দ্বিতীয় সেট ডেটা শ্রদ্ধেয় এসিএফ প্লট: আমি …

11 r  self-study  data-visualization  autocorrelation 

আমি ধারণা করি যে আপনার স্টাডিজ ডিজাইনে পরিবর্তনের জন্য নিয়ন্ত্রণ করা আপনার রিগ্রেশন মডেল-পরবর্তী সময়ে নিয়ন্ত্রণের চেয়ে ত্রুটি হ্রাস করতে আরও কার্যকর at কেউ "আনুষ্ঠানিকভাবে" নিয়ন্ত্রণ "এই দুটি উদাহরণ পৃথকভাবে ব্যাখ্যা করতে মন চাইবেন? ত্রুটি হ্রাস এবং আরও সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী উত্পন্ন করতে তারা তুলনামূলকভাবে কার্যকর কী?

11 regression  experiment-design  controlling-for-a-variable 

আমি নিম্নলিখিত অনুশীলনটি সমাধান করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি শুরু করা যায় সে সম্পর্কে আমার আসলে কোনও ধারণা নেই। আমি আমার বইতে এমন কিছু কোড খুঁজে পেয়েছি যা দেখতে দেখতে এটির মতো লাগে তবে এটি সম্পূর্ণ আলাদা অনুশীলন এবং কীভাবে এগুলি অন্যের সাথে সম্পর্কিত করতে হয় তা আমি জানি …

11 r  monte-carlo  queueing 

আমি সময়-সিরিজে আউটলেট সনাক্তকরণ স্বয়ংক্রিয় করার চেষ্টা করছি এবং আমি এখানে রব হ্যান্ডম্যান প্রস্তাবিত সমাধানটির একটি পরিবর্তন ব্যবহার করেছি । বলুন, আমি প্রতিদিন বিভিন্ন দেশ থেকে কোনও ওয়েবসাইটে ভিজিট পরিমাপ করি। এমন কয়েকটি দেশে যেখানে প্রতিদিনের পরিদর্শনগুলি কয়েক হাজার বা হাজার হাজার, আমার পদ্ধতিটি যুক্তিযুক্তভাবে কাজ করছে বলে মনে হয়। …

11 time-series  outliers  computational-statistics 

আর কেন এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটরগুলি runif()প্রতিবার একই ফলাফল তৈরি করে না? উদাহরণ স্বরূপ: X <- runif(100) X প্রতিবার বিভিন্ন আউটপুট জেনারেট করে। প্রতিবার বিভিন্ন আউটপুট উত্পন্ন করার কারণ কী? এটি করতে পটভূমিতে কোন কার্যকারিতা চলছে?

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

আমি একটি পূর্বাভাস অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করছি যার উদ্দেশ্য হ'ল একজন আমদানিকারককে তার সরবরাহকারীর গ্রাহক নেটওয়ার্ক থেকে তার পণ্যগুলির জন্য পূর্বাভাসের অনুমতি দেওয়া। চাহিদা পূরণের জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণ ইনভেন্টরি থাকার পরেও বিক্রয় পরিসংখ্যানগুলি চাহিদার জন্য বেশ ভাল প্রক্সি। ইনভেন্টরি যখন শূন্যে নেমে আসে, যদিও (পরিস্থিতি আমরা আমাদের গ্রাহকদের এড়াতে সাহায্য করতে …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

নিম্নলিখিত সমস্যা: আমি গ্ল্যামনেট () ব্যবহার করে একটি (বা আরও) শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের সাথে একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে চাই। তবে, আউটপুট গ্ল্যামনেট আমাকে দেয় তা আমি বুঝতে পারি না। ঠিক আছে, প্রথমে দুটি সম্পর্কিত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল উত্পন্ন করা যাক: ডেটা তৈরি করুন p <- 2 #number variables mu <- …

11 categorical-data  multinomial  glmnet 

আমি লসো রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি, যার নিম্নলিখিত রূপ রয়েছে: ছোট করুন মধ্যেwww(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 একটি , আমাকে চতুর্ভুজ প্রোগ্রামিংয়ের সাহায্যে অনুকূল সন্ধান করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল , যা নিম্নলিখিত ফর্মটি গ্রহণ করে:ডাব্লুλλ\lambdawww ছোট করুন মধ্যে , এর বিষয়1xxxএx≤বি।12x′Qx+c′x12x′Qx+c′x\frac{1}{2} x'Qx + c'xAx≤b.Ax≤b.Ax \le b. …

11 regression  lasso  quadratic-form 

আমি জেমস-স্টেইন অনুমানকারীর প্রত্যেকটি বিবৃতি অনুমান করি যে অনুমান করা যায় যে এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলির একই (এবং ইউনিট) ভেরিয়েন্স রয়েছে। তবে এই সমস্ত উদাহরণে আরও উল্লেখ করা হয়েছে যে জেএসের অনুমানকারীকে একে অপরের সাথে কিছুই করার মতো পরিমাণের অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উইকিপিডিয়া উদাহরণ তাইওয়ানের আলো, চা পান, এবং …

11 estimation  shrinkage  steins-phenomenon