পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

ধরুন আমি যে আরিম্যাক্স মডেলটি বিকাশ করছি তাতে সম্ভাব্য অন্তর্ভুক্তির জন্য আমি কয়েকটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল বিবেচনা করছি। বিভিন্ন ভেরিয়েবল ফিট করার আগে, আমি গ্রেঞ্জার পরীক্ষা ব্যবহার করে বিপরীত কার্যকারিতা প্রদর্শন করে এমন ভেরিয়েবলগুলি স্ক্রিন করতে চাই (আমি আর- granger.testএর MSBVARপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটি ব্যবহার করছি , যদিও আমি বিশ্বাস করি যে …

11 lags  granger-causality 

মিথ্যা সনাক্তকরণের জন্য রিগ্রেশন ব্যবহার করা যেতে পারে। আমি বুঝতে পারি যে বিদেশীদের অপসারণ করে একটি রিগ্রেশন মডেল উন্নত করার উপায় রয়েছে। তবে এখানে প্রাথমিক লক্ষ্যটি কোনও রিগ্রেশন মডেল ফিট করা নয় তবে রিগ্রেশন ব্যবহার করে মিথ্যাবাদী খুঁজে বের করা

11 regression  outliers 

আমি যে কাগজটি পড়ছি তার মতে, জেফরিস এবং মতুসিতা দূরত্ব সাধারণত ব্যবহৃত হয়। তবে নীচের সূত্রটি ব্যতীত আমি এটিতে বেশি তথ্য খুঁজে পাইনি জেএমডি (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} এটি বর্গমূল ব্যতীত ইউক্যালিডিয়ান দূরত্বের সমান E (x, y) =∑(xi−yi)2−−−−−−−−−−√2∑(xi−yi)22\sqrt[2]{\sum(x_i-y_i)^2} শ্রেণিবিন্যাসের শর্তে জেএম দূরত্ব ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য বলে দাবি করা হয়। …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

আমার অবস্থা: ছোট নমুনার আকার: 116 বাইনারি ফলাফল পরিবর্তনশীল ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের দীর্ঘ তালিকা: 44 ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীলগুলি আমার মাথার শীর্ষ থেকে আসে নি; তাদের পছন্দ সাহিত্যের উপর ভিত্তি করে ছিল। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে নমুনা এবং বেশিরভাগ ভেরিয়েবলের মান অনুপস্থিত missing বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের পন্থা বেছে নেওয়া হয়েছে: লাসো আর এর গ্ল্যামনেট প্যাকেজটি আমাকে …

11 r  spss  lasso  data-imputation 

সমস্যার সমাধান: minmE[|m−X|]minmE[|m−X|] \min_{m} \; E[|m-X|] এক্স এর মিডিয়ান হিসাবে সুপরিচিত XXX, তবে লোকসান ফাংশনটি অন্যান্য পারসেন্টাইলের মতো দেখতে কেমন? উদাহরণস্বরূপ: এক্স এর 25 তম পার্সেন্টাইল এর সমাধান: minmE[L(m,X)]minmE[L(m,X)] \min_{m} \; E[ L(m,X) ] এই ক্ষেত্রে এল কি LLL?

11 expected-value  loss-functions 

আমাকে মারকভ চেইন মন্টি কার্লো পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করতে হবে, আরও নির্দিষ্ট হওয়ার জন্য আমাকে মেট্রোপলিস হেস্টিংস অ্যালগরিদম এবং এগুলি সম্পর্কে সবগুলি রূপান্তর মানদণ্ডের মতো অধ্যয়ন করতে হবে। কারা আমাকে এমন কোনও বই, বা একটি কাগজ, বা কোনও ওয়েবসাইট লিখে দিতে পারে যা এই শব্দটিকে সাধারণ পদ ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করে …

11 references  mcmc 

আমি Rব্যবহারে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ দিতে পারি glm(y ~ x, family=binomial(logit))) কিন্তু, আইআইইউসি, এটি লগ সম্ভাবনার জন্য অনুকূল করে। রৈখিক ( ) ক্ষতির ফাংশন (যা এক্ষেত্রে মোট ভিন্নতার দূরত্বের সমান) ব্যবহার করে মডেলটিকে প্রশিক্ষণের কোনও উপায় আছে ?L1L1L_1 অর্থাত, দেওয়া একটি সাংখ্যিক ভেক্টর এবং একটি বিট (লজিক্যাল) ভেক্টর , …

11 logistic 

আমি দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের কোভারিয়েন্সকে আরও ভালভাবে বুঝতে এবং বোঝার চেষ্টা করছিলাম যে প্রথম ব্যক্তি যিনি এটি সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করেছিলেন, সেই সংজ্ঞাটিতে পৌঁছেছিলেন যা নিয়মিতভাবে পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যবহৃত হয়। আমি আরও ভাল করে বুঝতে উইকিপিডিয়ায় গিয়েছিলাম । নিবন্ধটি থেকে মনে হচ্ছে ভাল প্রার্থীর পরিমাপ বা পরিমাণের নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে:সিও ভি …

11 correlation  covariance 

লজিস্টিক রিগ্রেশনে ক্রমাগত ভেরিয়েবলের জন্য বৈষম্যের অনুপাতটি ব্যাখ্যা করার বিষয়ে আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন ছিল। আমি মনে করি এগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন (এবং সম্ভবত সাধারণভাবে রিগ্রেশন সম্পর্কে) সম্পর্কে প্রাথমিক প্রশ্ন এবং আমি উত্তরগুলি জানি না বলে আমি কিছুটা লজ্জা পেয়েছি, তবে আমি আমার গর্ব গিলে ফেলে জিজ্ঞাসা করব তাই আমি এগুলিতে …

11 regression  logistic 

আমি কোন ধরণের ডেভিসের জন্য কোন এসভিআর উপযোগী তা অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি। আমি 4 ধরণের এসভিআর জানি: Epsilon নিউ সর্বনিম্ন স্কোয়ার এবং রৈখিক। আমি বুঝতে পারছি এল 1 রেগের সাথে লিনিয়ার এসভিআর কমবেশি লাসোর মতো, তবে বাকি 3 টি কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

11 regression  svm 

আমি একটি বীমা ঝুঁকিপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল বিকাশ নিয়ে কাজ করছি। এই মডেলগুলি "বিরল ঘটনা" যেমন বিমানের নো-শো পূর্বাভাস, হার্ডওয়্যার ত্রুটি সনাক্তকরণ ইত্যাদির মতো I । হাই স্কুল পরিসংখ্যান কোর্সের বাইরে পরিসংখ্যান এবং মডেলিংয়ের ডেটা সম্পর্কে আমার খুব বেশি অভিজ্ঞতা নেই, তাই আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়ছি। প্রথম চিন্তা হিসাবে, আমি একটি …

11 classification  predictive-models  scikit-learn  poisson-process 

আমার 1000 টি ধনাত্মক সহ 100,000 পর্যবেক্ষণ (9 ডামি সূচক ভেরিয়েবল) রয়েছে। লজিস্টিক রিগ্রেশন এই ক্ষেত্রে ভাল কাজ করা উচিত তবে কাটফফ সম্ভাব্যতা আমার ধাঁধা দেয়। সাধারণ সাহিত্যে, আমরা 1s এবং 0 এর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য 50% কাটঅফ বেছে নিই। আমার মডেল ~ 1% এর সর্বোচ্চ মূল্য দেয় বলে আমি …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

আমি গত দুই বছর ধরে পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করছি। আমি যা শিখেছি তার প্রায় সব কিছুই প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যান সম্পর্কে। এখন আমি প্যারামিমেটিকবিহীন পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও জানতে চাই। কেউ কি এই অঞ্চলে কিছু সংক্ষিপ্ত (সম্ভবত পঠনযোগ্য) পরিচয় দেওয়ার পরামর্শ দিতে পারেন?

11 self-study  nonparametric  references 

আমার কাছে বাইনারি ডেটার একটি বৃহত (650 কে সারি * 62 কলাম) ম্যাট্রিক্স (কেবলমাত্র 0-1 টি এন্ট্রি) রয়েছে। ম্যাট্রিক্স বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিরল: প্রায় 8% ভরা হয়। আমি এটি 5 টি গ্রুপে ক্লাস্টার করতে চাই - 1 থেকে 5 পর্যন্ত নাম বলুন I আমি শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং চেষ্টা করেছি এবং এটি আকারটি …

11 clustering  dataset  k-means  binary-data 

আমি কোথাও স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি অর্জন করার জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতি খুঁজে পাচ্ছি না। আমি গুগল, এই ওয়েবসাইট এবং এমনকি পাঠ্য পুস্তকেও দেখেছি তবে যা আমি খুঁজে পেতে পারি তা হল গড়, বৈকল্পিকতা, অনুপাত, ঝুঁকি অনুপাত ইত্যাদির জন্য স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির সূত্র এবং কীভাবে এই সূত্রগুলি এসেছিল তা নয়। যদি কোনও সংস্থা …

11 standard-error