পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

দুটি অর্ডিনাল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক চিত্রিত করার জন্য উপযুক্ত গ্রাফটি কী? আমি কয়েকটি বিকল্পের কথা ভাবতে পারি: একে অপরের লুকিয়ে থাকা পয়েন্টগুলি থামানোর জন্য যুক্ত র্যান্ডম জিটার সহ স্কেটার প্লট। দৃশ্যত একটি স্ট্যান্ডার্ড গ্রাফিক - মিনিতাব এটিকে একটি "স্বতন্ত্র মানের প্লট" বলে plot আমার মতে এটি বিভ্রান্তিকর হতে পারে কারণ …

46 data-visualization  categorical-data  ordinal-data  scatterplot 

টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে আমি কেবল স্ব-শিক্ষার সূচনা করছি। আমি লক্ষ করেছি যে অনেকগুলি সম্ভাব্য সমস্যা রয়েছে যা সাধারণ পরিসংখ্যানের জন্য প্রযোজ্য নয়। সুতরাং, উপর ভিত্তি করে সাধারণ পরিসংখ্যান পাপ কি? , আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই: সময় সিরিজ বিশ্লেষণে সাধারণ সমস্যা বা পরিসংখ্যানীয় পাপগুলি কী কী? এটি একটি সম্প্রদায়ের উইকি হিসাবে …

46 time-series  self-study 

স্টেইন এর উদাহরণ দেখায় যে সর্বোচ্চ সম্ভাবনা অনুমান মানে সঙ্গে স্বাভাবিকভাবে বিতরণ ভেরিয়েবল এবং ভেরিয়ানস অগ্রহণীয় আছে (একটি বর্গক্ষেত্র হ্রাস ফাংশন অধীনে) iff । ঝরঝরে প্রমাণের জন্য, বৃহত্তর স্কেল অনুক্রমের প্রথম অধ্যায়টি দেখুন : ব্র্যাডলি এফ্রন দ্বারা অনুমান, পরীক্ষার জন্য এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এমিরিকাল বেইস পদ্ধতিগুলি ।nnnμ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n111n≥3n≥3n\ge 3 এটি …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

আমি ভাবছিলাম দেওয়া দুই স্বাভাবিক ডিস্ট্রিবিউশন এবংσ 2 , μ 2σ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 আমি দুটি বিতরণের ওভারল্যাপিং অঞ্চলের শতাংশকে কীভাবে গণনা করতে পারি? আমি মনে করি এই সমস্যার নির্দিষ্ট নাম রয়েছে, আপনি কি এই সমস্যাটি বর্ণনা করে কোনও নির্দিষ্ট নাম সম্পর্কে অবগত আছেন? আপনি কি …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

আর-তে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত ক্রিস্টোফার ম্যানিংয়ের রচনাটি আর-তে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশনটি দেখায়: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) কিছু আউটপুট: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family = binomial("logit")) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.24384 -1.34325 0.04954 1.01488 …

46 r  logistic  log-likelihood 

আপনি যে ফাংশনটির জন্য প্যারামিটারগুলি পাওয়ার চেষ্টা করছেন তা যদি না জানেন তবে কোনও রিগ্রেশন মডেল কীভাবে ব্যবহার করতে পারে? আমি একটি গবেষণার অংশ দেখেছি যেখানে বলা হয়েছে যে মায়েরা যারা তাদের বাচ্চাদের বুকের দুধ খাওয়ান তাদের পরবর্তী জীবনে ডায়াবেটিসে আক্রান্ত হওয়ার সম্ভাবনা কম থাকে। গবেষণাটি প্রায় 1000 টি মায়েদের …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

কনট্রাস্ট ম্যাট্রিক্স ঠিক কী (এক শব্দ, শ্রেণীবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্কিত) এবং বিপরীতে ম্যাট্রিক্সকে ঠিক কীভাবে নির্দিষ্ট করা হয়? অর্থাৎ কলামগুলি কী, সারিগুলি কী, সেই ম্যাট্রিক্সের সীমাবদ্ধতাগুলি কী এবং কলাম jএবং সারিতে সংখ্যার iঅর্থ কী? আমি ডক্স এবং ওয়েবে সন্ধান করার চেষ্টা করেছি তবে মনে হচ্ছে সবাই এটি ব্যবহার …

46 regression  categorical-data  definition  contrasts  categorical-encoding 

একটি সাম্প্রতিক ব্লগ পোস্ট Rong থেকে Ge দ্বারা, এটা যে বলা হলোঃ এটি বিশ্বাস করা হয় যে গভীর জাল শেখার সহ অনেক সমস্যার জন্য, প্রায় সমস্ত স্থানীয় নূন্যতমের বৈশ্বিক সর্বোত্তমের সাথে একই রকম ফাংশন মান রয়েছে এবং তাই স্থানীয় নূন্যতম সন্ধান করা যথেষ্ট ভাল। এই বিশ্বাসটি কোথা থেকে আসে?

46 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

দু'টি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ ধরে ধরে কেএল ডাইভারজেন্সি সূত্রটি গ্রহণ করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি ইউনিভারিয়েট কেস মোটামুটি সহজেই সম্পন্ন করেছি যাইহোক, আমি গণিতের পরিসংখ্যান নেওয়ার পরে বেশ কিছুক্ষণ হয়ে গেছে, তাই মাল্টিভারিয়েট ক্ষেত্রে এটি প্রসারিত করতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আমি নিশ্চিত যে আমি সাদামাটা কিছু মিস করছি। আমার …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

উদাহরণস্বরূপ, আমার কাছে historicalতিহাসিক ক্ষতির ডেটা রয়েছে এবং আমি চরম কোয়ান্টাইল গণনা করছি (মান-ঝুঁকি বা সম্ভাব্য সর্বোচ্চ ক্ষতি)। প্রাপ্ত ফলাফলগুলি ক্ষতির অনুমান করার জন্য বা তাদের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য? কোথায় রেখা আঁকতে পারে? আমি দ্বিধান্বিত.

46 estimation  predictor  prediction-interval 

আমি ভাবছি অজগরটির জন্য এমন কোনও প্যাকেজ রয়েছে যা বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে সক্ষম। আমি আর এ টিকে থাকার প্যাকেজটি ব্যবহার করছি তবে আমার কাজটি অজগরকে পোর্ট করতে চাই।

46 survival  python 

আমি উভয় সাধারণভাবে এবং বিশেষত লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রসঙ্গে, পক্ষপাত-বৈকল্পিক ট্রেড অফের একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা খুঁজছি।

46 regression  variance  bias 

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত লোকাল মিনিমা আটকে যাওয়ার সমস্যা আছে। গ্লোবাল মিনিমা খুঁজে পেতে আমাদের গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ঘন ঘন চালানো দরকার। নিউরাল নেটওয়ার্ক লার্নিংয়ে প্রয়োগকৃত গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত বিকল্পগুলির সাথে তাদের পক্ষে মতামত ও বারণ সহ কেউ কি আমাকে বলতে পারবেন?

46 machine-learning  svm  neural-networks 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

আপাতদৃষ্টিতে স্বনামধন্য সূত্রগুলি দাবি করে যে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি সাধারণত বিতরণ করা উচিত: মডেল অনুমান: YYY সাধারণত বিতরণ করা হয়, ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয়, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) , এবং স্বতন্ত্র এবং XXX স্থির থাকে, এবং ধ্রুব বৈকল্পিক σ2σ2\sigma^2 । পেন স্টেট, স্টেট 504 বিচ্ছিন্ন ডেটার বিশ্লেষণ দ্বিতীয়ত, লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণের …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable