পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

জিএলএম-তে, pdf f Y ( y | θ , τ ) = h ( y , τ ) exp ( θ y - A ( θ ) দিয়ে অন্তর্নিহিত বিতরণের জন্য একটি স্কেলারের এবং θ ধরে নেওয়াওয়াইYYθθ\theta এটি দেখানো যেতে পারে যেμ=E(Y)=A′(θ)। তাহলে লিংক ফাংশনছ(⋅)সন্তুষ্ট নিম্নলিখিত,ছ(μ)=θ=এক্স'βযেখানেএক্স'βরৈখিক predictor হয়, তাহলেগ্রাম(⋅)এই মডেল …

11 generalized-linear-model  exponential-family 

ধরে নিন যে যেখানে স্বতন্ত্র।X=X1+X2+⋯+XnX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) আমার প্রশ্ন, বিতরণ কি করে Z=X2X21+X22+⋯+X2nZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 + X_2^2 + \cdots + X_n^2} অনুসরণ করে? আমি এখান থেকে জানি যে দুটি চি-স্কোয়ার্ড এলোমেলো ভেরিয়েবলের অনুপাতটি as হিসাবে প্রকাশিত একটি বিটা বিতরণ অনুসরণ করে। আমি …

11 normal-distribution  chi-squared  beta-distribution  ratio 

প্রান্তিক মডেল এবং এলোমেলো-প্রভাবগুলির মডেল এবং তাদের মধ্যে কীভাবে চয়ন করবেন সে সম্পর্কে কোনও তথ্যের সন্ধান করতে আমি কিছু তথ্য পেয়েছি তবে এটি আরও কম-বেশি গাণিতিক বিমূর্ত ব্যাখ্যা ছিল (উদাহরণস্বরূপ এখানে: https: //stats.stackexchange .কম / এ / 68753/38080 )। কোথাও আমি দেখতে পেয়েছি যে এই দুটি পদ্ধতি / মডেলের ( …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model 

আমি ফ্র্যাঙ্কলিন এম ফিশারের লেখা ইকোনোমেট্রিক্সে আইডেন্টিফিকেশন প্রব্লেম বইটি পড়ছিলাম এবং সেই অংশটি নিয়ে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছিলাম যে সম্ভাবনা কার্যটি দেখে তাকে সনাক্তকরণটি প্রদর্শন করে। সমস্যাটিকে সরলীকৃত করা যেতে পারে: রিগ্রেশন , যেখানে আপনি ∼ i । i । d । এন ( 0 , σ 2 আই ) , …

11 mathematical-statistics  maximum-likelihood  geometry 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যা দুটি ইনপুট এক্স-রে চিত্রের মধ্যে মিলের মেট্রিককে গণনা করে। চিত্রগুলি একই ব্যক্তির হলে ('ডান' লেবেল), একটি উচ্চতর মেট্রিক গণনা করা হবে; দুটি পৃথক ব্যক্তির ইনপুট চিত্রগুলির ('ভুল' এর লেবেল) এর ফলে কম মেট্রিক হবে। আমি ভুল শ্রেণিবদ্ধের সম্ভাবনা গণনা করার জন্য একটি …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

আমি আমার বিশ্ববিদ্যালয়ে এমএল করছি, এবং প্রফেসর প্রত্যাশা (ই) শব্দটি উল্লেখ করেছিলেন, যখন তিনি গাউস প্রক্রিয়া সম্পর্কে কিছু বিষয় আমাদের ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছিলেন। তবে তিনি যেভাবে এটি ব্যাখ্যা করেছেন, সেখান থেকে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে E অর্থ হিসাবে একই μ μ আমি কি ঠিক বুঝতে পেরেছি? যদি এটি একই …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

দেখা যাচ্ছে যে দ্বি-দ্বি বিতরণ বিটা বিতরণের মতো আকারে এবং আমি পিডিএফ-তে কনস্ট্যান্টগুলি পুনরায় প্যারাম্যাট্রাইজ করতে পারি যাতে সেগুলি দেখতে একই রকম হয়। তাহলে, আমাদের কেন বিটা বিতরণ দরকার? এটি একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে? ধন্যবাদ!

11 bayesian  mathematical-statistics  binomial  beta-distribution 

আপনি কীভাবে এর নমুনা পথ (গুলি) থেকে প্রশস্ত-বুদ্ধি স্টেশনারী স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির অহংকার পরীক্ষা করতে পারেন? আমরা কি একটি একক নমুনা পথ থেকে অহংকার পরীক্ষা করতে পারি? অথবা আমাদের একাধিক নমুনা পথ প্রয়োজন? জনগণের অনুমানের অর্থ হিসাবে আপনি সময়ের সাথে একটি নমুনা গড়ের গড় ব্যবহার করতে পারবেন কিনা তা নিশ্চিত করার …

11 time-series  ergodic 

আমি একটি তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিং শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা মূল্যায়নের চেষ্টা করছি trying পর্যবেক্ষণগুলি নামমাত্র শ্রেণিতে পড়ে (আপাতত ২, তবে আমি এটি বহু শ্রেণীর সমস্যায় সাধারণীকরণ করতে চাই), এটি 99 টি বিষয়ের জনসংখ্যা থেকে প্রাপ্ত। আমি যে প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম হতে চাই তার মধ্যে একটি হল, যদি আলগরিদম ইনপুট …

11 r  hypothesis-testing  nonparametric 

কোনও গ্রাফের পরিমিতিটি তার উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে । একটি ভিন্ন পোস্টে , কেউ ব্যাখ্যা করেছেন যে ভারী নেটওয়ার্কগুলির জন্য মডুলারালিটি সহজেই গণনা করা যায় (এবং সর্বোচ্চ করা যায়) কারণ সংলগ্ন ম্যাট্রিক্স as পাশাপাশি মূল্যবান সম্পর্কগুলিও ধারণ করতে পারে। তবে, আমি জানতে চাই যে এটি স্বাক্ষরযুক্ত, মূল্যবান প্রান্তগুলি সহ, …

11 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

গড় এবং কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স সহ বিভাজনীয় সাধারণ বিতরণটি ব্যাসার্ধ এবং কোণ- সহ মেরু স্থানাঙ্কে পুনরায় লেখা যেতে পারে । আমার প্রশ্ন: নমুনা কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স প্রদত্ত এর নমুনা বিতরণ কী, যেটি অনুমানক কেন্দ্র a থেকে বিন্দু থেকে দূরত্বে ?Σμμ\muΣΣ\Sigmaθ দ এক্স ˉ এক্স এসrrrθθ\thetar^r^\hat{r}xxxx¯x¯\bar{x}SSS পটভূমি: সত্য দূরত্ব থেকে একটি বিন্দু গড় …

11 probability  normal-distribution  multivariate-analysis  rayleigh 

উপর উইকিপিডিয়ার নিবন্ধ Laplace মসৃণকরণ (অথবা যুত মসৃণকরণ) এর, এটা বলা হয় যে একটি দেখুন Bayesian বিন্দু থেকে, এটি পূর্ববর্তী হিসাবে প্যারামিটার সহ একটি প্রতিসাম্য ডিরিচলেট বিতরণ ব্যবহার করে উত্তরোত্তর বিতরণের প্রত্যাশিত মানের সাথে মিলে যায় ।αα\alpha আমি সত্যিই সত্য যে সম্পর্কে বিস্মিত। এই দু'টি জিনিস কীভাবে সমান? ধন্যবাদ!

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

আমি EM অ্যালগরিদম সম্পর্কিত খুব সহায়ক টিউটোরিয়াল পেয়েছি । টিউটোরিয়ালটির উদাহরণ এবং চিত্রটি কেবল উজ্জ্বল। সম্ভাবনার গণনা সম্পর্কিত সম্পর্কিত প্রশ্ন কীভাবে প্রত্যাশা সর্বাধিকীকরণ কাজ করে? উদাহরণের সাথে টিউটোরিয়ালে বর্ণিত তত্ত্বটি কীভাবে সংযুক্ত করবেন সে সম্পর্কে আমার আরও একটি প্রশ্ন রয়েছে। ই-পদক্ষেপের সময়, EM নীচে সীমা জন্য একটি ফাংশন বেছে নেয় …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

আমি ম্যানুয়ালি একটি নির্দিষ্ট ঠিক করতে চাই, , তারপরে রাখার পরে অন্য সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকের সাথে সহগের ফিট করুন ।β 1 = 1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 আমি কীভাবে আর ব্যবহার করে এটি অর্জন করতে পারি? আমি বিশেষত glmnetযদি সম্ভব হয় তবে লাসো ( ) এর সাথে কাজ করতে চাই । বিকল্পভাবে, আমি …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

মুহুর্তগুলির জেনারালাইজড পদ্ধতিগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করব এবং এটি কোনও অ-পরিসংখ্যানবিদকে কীভাবে ব্যবহার করা হয়? এখন পর্যন্ত আমি যাচ্ছি: এটি সংগ্রহ করা নমুনার উপর ভিত্তি করে গড় এবং প্রকরণের মতো পরিস্থিতি অনুমান করার জন্য আমরা ব্যবহার করি। আপনি পার্থক্যটি হ্রাস করে প্যারামিটার ভেক্টর যেখানে অনুমান করেন সেই অংশটি কীভাবে ব্যাখ্যা করব?

11 generalized-moments  method-of-moments