পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমাকে এই কাজটি দেওয়া হয়েছে এবং স্টাম্পড হয়েছিল। একজন সহকর্মী আমাকে নীচের চার্টের এবং অনুমান করতে :এক্সu পি পি ই আরএক্সতোমার দর্শন লগ করাপিপিইRx_{upper}এক্সl ও ডব্লু ই আর আরএক্সঠণWইRx_{lower} বক্ররেখাটি আসলে একটি ক্রমবর্ধমান বিতরণ এবং এক্স এক ধরণের পরিমাপ। যখন ক্রমসংক্রান্ত ক্রিয়াটি সোজা হয়ে উঠতে শুরু করে এবং সরল থেকে …

11 estimation  pdf  curve-fitting  logistic-curve 

আমি ভাবছি যদি ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান একই জিনিসটি মূল্যায়ন করে। লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন কোনও উপযুক্ত মানগুলির পূর্বাভাস ব্যবধানটি অনুমান করেন, আপনি আপনার ব্যবধানের সীমাটি অনুমান করেন যেখানে আপনি নিজের মানটি কমবে বলে আশা করছেন। একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের বিপরীতে, আপনি কোনও গড় মূল্য হিসাবে কোনও বিতরণ …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

জেরোম কর্নফিল্ড লিখেছেন: ফিশেরিয়ান বিপ্লবের অন্যতম সেরা ফলটি ছিল এলোমেলোকরণের ধারণা এবং পরিসংখ্যানবিদরা যারা অন্যান্য কয়েকটি বিষয়ে একমত হন তারা অন্তত এ বিষয়ে একমত হয়েছিলেন। তবে এই চুক্তি সত্ত্বেও এবং ক্লিনিকাল এবং পরীক্ষার অন্যান্য ধরণের এলোমেলোভাবে বরাদ্দকরণ পদ্ধতিগুলির ব্যাপক ব্যবহার সত্ত্বেও এর যৌক্তিক স্থিতি, অর্থাৎ এটি সম্পাদন করে সঠিক কাজটি …

11 small-sample  random-allocation 

আর-তে টিএসবুট কলটির ব্যাখ্যা সংক্রান্ত আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে I যখন আমি উদাহরণস্বরূপ কেন্ডাল প্যাকেজটিতে উদাহরণস্বরূপ বুটস্ট্র্যাপ চালনা করি, যেখানে পরীক্ষার পরিসংখ্যানটি কেন্ডালের টাউ: library(Kendall) # Annual precipitation entire Great Lakes # The Mann-Kendall trend test confirms the upward trend. data(PrecipGL) MannKendall(PrecipGL) যা wardর্ধ্বমুখী প্রবণতাটিকে নিশ্চিত করে: tau = 0.265, …

11 r  bootstrap 

আমি একটি প্রোবিট মডেল ফিট করতে নিম্নলিখিত আর কোড ব্যবহার করেছি: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') আমি জানতে চাই stepwiseএবং backward/forwardঠিক কী করে এবং কীভাবে ভেরিয়েবল নির্বাচন করে?

11 r  probit  stepwise-regression 

আর-তে অ্যামেলিয়া ব্যবহার করে আমি একাধিক অভিযুক্ত ডেটাসেট পেয়েছি। এর পরে, আমি এসপিএসএসে একটি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা পরীক্ষা করেছি। এখন, আমি পরীক্ষার ফলাফল পুল করতে চাই। আমি জানি যে আমি রুবিনের নিয়মগুলি (আরে কোনও একাধিক অভিবাসন প্যাকেজের মাধ্যমে প্রয়োগ করা) পুলের অর্থ এবং মানগত ত্রুটিগুলি ব্যবহার করতে পারি, তবে আমি কীভাবে …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling 

পুরো শর্তসাপেক্ষ মতো মনে হয় প্রায়শই অর্জন করা বেশ কঠিন, তবুও জেএজিএস এবং বিজিজি এর মতো প্রোগ্রামগুলি সেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রাপ্ত হয়। কেউ কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে যে তারা কীভাবে কোনও স্বেচ্ছাসেবী মডেলের নির্দিষ্টকরণের জন্য পূর্ণ শর্ত তৈরি করে?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

আমি 2-শ্রেণীর লেবেলযুক্ত ডেটার জন্য একাধিক শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদন করেছি এবং আমি 5-पट ক্রস বৈধতা ব্যবহার করেছি। প্রতিটি ভাড়ার জন্য আমি tp, tn, fp, এবং fn গণনা করেছি। তারপরে আমি প্রতিটি পরীক্ষার জন্য নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, পুনরায় কল এবং এফ-স্কোর গণনা করেছি আমার প্রশ্নটি হল, যখন আমি ফলাফলগুলি গড় …

11 classification  cross-validation  precision-recall 

কোনও জিবিএমে গাছের সংখ্যা বাছাই করার কৌশল আছে কি? বিশেষত: এর কার্যকারিতাতে ntreesযুক্তি ।Rgbm কেন আপনি ntreesসর্বোচ্চ যুক্তিসঙ্গত মান সেট করা উচিত নয় তা আমি দেখতে পাচ্ছি না । আমি লক্ষ করেছি যে বিপুল সংখ্যক গাছ স্পষ্টতই একাধিক জিবিএম থেকে ফলাফলের পরিবর্তনশীলতা হ্রাস করে। আমি মনে করি না যে প্রচুর …

11 r  machine-learning  gbm 

একটি ব্লগ পোস্টে , আমি দাবিটি পেয়েছি "আমি বিশ্বাস করি যে ডাব্লুজি কোচরান প্রথম পয়েন্ট আউট (প্রায় ১৯′০ এর দশকে) যে একটি পর্যবেক্ষণমূলক সেটিংয়ে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের সাথে ছোট ছোট নমুনার আকারের ফলে শূন্য কভারেজের কাছাকাছি পর্যাপ্ত পরিমাণে যথেষ্ট পরিমাণে নমুনা সরবরাহ করা ভাল কভারেজের ফলস্বরূপ!" এখন আমি ধরে নিয়েছি যে …

11 confidence-interval  t-test  simulation 

আমি একটি টাইম সিরিজের শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে সেল ফোন অ্যাকাউন্টের প্রথম 21 দিনের জন্য ইনপুট টাইম সিরিজ ভয়েস ব্যবহারের ডেটা (সেকেন্ডে) হয়। সংশ্লিষ্ট টার্গেট ভেরিয়েবল হ'ল 35-45 দিনের পরিসরে যে অ্যাকাউন্টটি বাতিল হয়েছে তা নয়। সুতরাং এটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধার সমস্যা is আমি এখন পর্যন্ত যে পদ্ধতি ব্যবহার …

11 time-series  classification 

আমার একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যেখানে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল লগ হয় এবং একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল লিনিয়ার হয়। একটি মূল স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের সহগ negative : । কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন তা নিশ্চিত নয়।−.0564−.0564-.0564 আমি কি পরম মানটি ব্যবহার করি তবে এটিকে একে নেতিবাচক হিসাবে রূপান্তর করব: (exp(0.0564)−1)⋅100=5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = 5.80 অথবা …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

আমি সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান এবং সর্বাধিক উত্তরোত্তর অনুমান সম্পর্কে পড়ছি এবং এখন পর্যন্ত আমি সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের সাথে কংক্রিটের উদাহরণগুলি পেয়েছি। সর্বাধিক পোস্টেরিয়েরি অনুমানের কয়েকটি বিমূর্ত উদাহরণ আমি পেয়েছি, তবে এটির সংখ্যার সাথে এখনও কংক্রিটের কিছু নেই: এস এটি খুব বিস্ময়কর হতে পারে, কেবল বিমূর্ত পরিবর্তনশীল এবং ফাংশনগুলির সাথে কাজ …

11 bayesian  estimation  posterior 

আমি পূর্বাভাসের জন্য আর এর neuralnetপ্যাকেজ ( এখানে ডকুমেন্টেশন ) ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । এখানে আমি যা করার চেষ্টা করছি: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% …

11 r  neural-networks  prediction  error 

এটি এই সাইটের জন্য উপযুক্ত কিনা তা নিশ্চিত না, তবে আমি কম্পিউটার বিজ্ঞানে এমএসই শুরু করছি (প্রয়োগিত গণিতে বিএস) এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি শক্তিশালী পটভূমি পেতে চাই (আমি সম্ভবত পিএইচডি করতে যাচ্ছি)। আমার উপ-স্বার্থের একটি হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্ক। এএনএনগুলির জন্য একটি ভাল গাণিতিক পটভূমি কী? মেশিন লার্নিংয়ের অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির মতো, …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references