পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি মেশিন লার্নিংয়ে একজন নতুন আগত (কিছু পরিসংখ্যানও), জ্ঞান শিখছি (তদারকি / নিরীক্ষণযোগ্য শিখার অ্যালগরিদম, প্রাসঙ্গিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি, নিয়মিতকরণ, কিছু দর্শন (যেমন পক্ষপাত-বৈচিত্র্য বাণিজ্য-বন্ধ?)) শিখছি। আমি জানি যে কোনও বাস্তব অনুশীলন না করে, আমি সেই মেশিন লার্নিং স্টাফগুলি সম্পর্কে গভীর ধারণা অর্জন করতে পারি না। তাই আমি বাস্তব ডেটা দিয়ে …

11 machine-learning  algorithms 

একটি এলোমেলো ইন্টারসেপ্ট লিনিয়ার মডেল বিবেচনা করুন। এটি এক্সচেঞ্জেবল ওয়ার্কিং রিলেশনশিপ ম্যাট্রিক্স সহ জিইই লিনিয়ার রিগ্রেশনের সমতুল্য। ধরুন ভবিষ্যতবক্তা হয় এবং এবং এই ভবিষ্যতবক্তা জন্য কোফিসিয়েন্টস হয় , , এবং । র্যান্ডম ইন্টারসেপ্ট মডেলটিতে সহগের জন্য ব্যাখ্যা কী? এটি পৃথক স্তরের ব্যতীত জিআইই লিনিয়ার রিগ্রেশন এর সমান?এক্স1, এক্স2,এক্স1,এক্স2,x_1, x_2,এক্স3এক্স3x_3β1β1\beta_1β2β2\beta_2β3β3\beta_3

11 mixed-model 

আমি এআরএমএ (পি, কিউ) মডেলগুলির জন্য কীভাবে উপযুক্ত মানগুলি গণনা করা হচ্ছে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি ইতিমধ্যে এআরএমএ প্রক্রিয়াগুলির মানযুক্ত মান সম্পর্কে এখানে একটি প্রশ্ন পেয়েছি তবে এটি উপলব্ধি করতে সক্ষম হইনি। আমার কাছে যদি একটি এআরএমএ (1,1) মডেল থাকে, যেমন এক্সটি= α1এক্সটি - 1+ + εটি- β1εটি - …

11 arma 

আমার একটি হস্তক্ষেপের সাথে একটি মাসিক সময় সিরিজ রয়েছে এবং আমি ফলাফলের উপর এই হস্তক্ষেপের প্রভাবটি মাপ দিতে চাই। আমি বুঝতে পারি যে সিরিজটি বরং ছোট এবং এর প্রভাব এখনও শেষ হয় নি yet তথ্যটি cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, …

11 r  regression  arima  intervention-analysis 

এই প্রশ্নটি আমার কাছে তখন ঘটেছিল যখন আমি গণিতে অমীমাংসিত প্রশ্নাবলীর উপর প্রকাশ্য বক্তৃতায় বসেছিলাম। এটি সর্বজনবিদিত যে সেখানে এখনও অনেক অমীমাংসিত গাণিতিক প্রশ্ন রয়েছে। এটি আমাকে ভাবতে বাধ্য করেছে যে পরিসংখ্যানগুলিতে অমীমাংসিত সমস্যাগুলি কী। এই বিষয়টি গুগল করার জন্য কিছুটা সময় ব্যয় করার পরে, আমি মনে করি না যে …

11 self-study  philosophical 

এই প্রশ্নটি ".632 বিধি" সম্পর্কে এটি থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি ব্যবহারকারীর 3৩৩ এর উত্তর / স্বরলিপিটি নির্দিষ্ট করে রেখার সাথে লিখছি যা বিষয়গুলি সহজ করে reference এই উত্তরটি এর আকারের নমুনা দিয়ে শুরু হয় প্রতিস্থাপনের সাথে, সংগ্রহের পৃথক আইটেমগুলি থেকে (কল করুন) এটি এন নমুনা একটি নির্দিষ্ট উপাদান থেকে …

11 probability  sampling 

হোমওয়ার্ক প্রশ্ন: 1-ডি ইসিং মডেলটি বিবেচনা করুন। যাক । হয় -1 বা +1 হয়এক্স আমিx=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} লক্ষ্য বন্টন থেকে প্রায় নমুনা তৈরি করতে একটি গিবস স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম ডিজাইন করুন ।π( এক্স )π(এক্স)\pi(x) আমার প্রচেষ্টা: ভেক্টর পূরণ করার জন্য এলোমেলোভাবে মান (এক -1 বা 1 । তাই …

11 self-study  sampling  mcmc  gibbs 

এটি যদি একটি সদৃশ প্রশ্ন হয় তবে দয়া করে সঠিক উপায়ে নির্দেশ করুন তবে আমি এখানে যে অনুরূপ প্রশ্নগুলি পেয়েছি তা পর্যাপ্তরূপে মিলেনি। ধরুন আমি Y = α + β X + u মডেলটি অনুমান করিওয়াই= α + βএক্স+ ইউY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u এবং এটি খুঁজে নিন । …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

আমি ভাবছি কীভাবে একটি উপকরণের পরিবর্তনশীলটি রিগ্রেশন-এ নির্বাচনের পক্ষপাতাকে সম্বোধন করে। এখানে আমি যে চিবিয়ে নিচ্ছি তার উদাহরণ এখানে: বেশিরভাগ ক্ষতিগ্রস্থ একনোমেট্রিক্সে , লেখকরা সামরিক পরিষেবা এবং পরবর্তী জীবনে উপার্জন সম্পর্কিত আইভি রিগ্রেশন নিয়ে আলোচনা করেন। প্রশ্নটি হ'ল, "সামরিক বাহিনীতে চাকুরী করা কি ভবিষ্যতের আয় বৃদ্ধি বা হ্রাস করে?" তারা …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

পরের দিন একটি বি / টেস্টিং সংস্থার একজন ওয়েবিনারের কাছে তাদের বাসিন্দা "ডেটা সায়েন্টিস্ট" ব্যাখ্যা করেছিলেন যে পরীক্ষাটি পুনরায় চালিয়ে আপনার ফলাফলগুলি বৈধ করে তোলা উচিত। ভিত্তিটি ছিল, আপনি যদি 95% আত্মবিশ্বাস নির্বাচন করেন তবে ভ্রান্ত ইতিবাচক হওয়ার 5% (1/20) সম্ভাবনা রয়েছে। যদি আপনি একই পরীক্ষা-নিরীক্ষা নিয়ে আপনার পরীক্ষাটি আবার …

11 probability  hypothesis-testing  statistical-significance  ab-test 

ধরুন একটি স্কেলারের এলোমেলো ভেরিয়েবল পিডিএফ সহ ভেক্টর-প্যারামিটার এক্সফেনশনাল পরিবারের সাথে সম্পর্কিতXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) যেখানে θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^T হল প্যারামিটার ভেক্টর এবং T(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= \left(T_1(x), T_2(x), \cdots,T_s(x) \right)^T যৌথ পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান। এটি দেখানো যেতে …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

নিয়মিতকরণের কৌশলগুলি দ্বারা আমি লসো, রিজ রিগ্রেশন, ইলাস্টিক নেট এবং এর মতো উল্লেখ করছি। জনসংখ্যার উপাত্ত এবং ডায়াগনোসিস ডেটা সম্বলিত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সম্পর্কিত একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল বিবেচনা করুন যেখানে রোগীদের থাকার জন্য থাকার দৈর্ঘ্যের পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে। কিছু ব্যক্তির জন্য বেসলাইন সময়কালীন একাধিক লস পর্যবেক্ষণ (যেমন, একাধিক আইপি পর্ব) থাকে …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

যাক একটি অভিন্ন বন্টন অনুসরণ কর এবং ওয়াই একটি স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণ করুন। এক্স সম্পর্কে কী বলা যায়এক্সXXওয়াইYY ? এটির জন্য কোনও বিতরণ আছে?এক্সওয়াইXY\frac X Y আমি শূন্যের সাথে দুটি স্বাভাবিকের অনুপাত পেয়েছি কচী।

11 probability  normal-distribution  uniform  ratio 

জনমত জরিপের তথ্য ব্যবহার করে প্রার্থীর ভোটের মূল ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের সম্পর্কে আমার তথ্য উপস্থাপন করতে হবে। আমি যত্নশীল সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন চালিয়েছি, তবে এই তথ্য উপস্থাপনের জন্য আমি কোনও ভাল উপায় খুঁজে পাচ্ছি না। আমার ক্লায়েন্ট কেবল প্রভাবের আকারের বিষয়ে চিন্তা করে না, তবে এফেক্টের আকার এবং …

11 logistic  data-visualization  survey 

আমি আর আমি বহুস্তরীয় মডেলের সঙ্গে জটিল জরিপ তথ্য বিশ্লেষণ করতে কিভাবে পরামর্শ খুঁজছি ব্যবহার করেছি surveyএক পর্যায়ের মডেল নির্বাচনের অসম সম্ভাব্যতা জন্য ওজন প্যাকেজ, কিন্তু এই প্যাকেজ বহুস্তরীয় মডেলিং জন্য ফাংশন নেই। lme4প্যাকেজ বহুস্তরীয় মডেলিং জন্য মহান, কিন্তু একটি উপায় যে আমি ক্লাস্টারিং বিভিন্ন পর্যায়ে ওজন অন্তর্ভুক্ত করা জানেন …

11 r  mixed-model  weighted-sampling  cluster-sample