পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 6 বছর আগে বন্ধ ছিল । একটি ডেটা ফ্রেমে, আমি নামটি দিয়ে কলামের সূচি পেতে চাই। উদাহরণ স্বরূপ: x <- data.frame(foo=c('a','b','c'),bar=c(4,5,6),quux=c(4,5,6)) আমি "বার" …

11 r 

আমার এমন সিস্টেমগুলির একটি সেট রয়েছে যেখানে এটির মধ্যে অনিশ্চয়তা জমে। এগুলি সর্বদা নিখুঁতভাবে যুক্ত হয় না - কখনও কখনও তারা হয়, কখনও কখনও তা হয় না। একক আইটেম যোগাযোগের জন্য ফ্যান-চার্ট, আত্মবিশ্বাস-বিরতি সহ বার চার্ট এবং বাক্স প্লট ব্যবহার করতে আমার কিছুটা সাফল্য আছে। তবে আমি কীভাবে দেখাব যে …

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 7 বছর আগে বন্ধ ছিল । আমি একটি এক্সেল স্প্রেডশিটে ডেটা কলামের সেটকে সাধারণ করার চেষ্টা করছি। আমার মানগুলি পাওয়া দরকার যাতে একটি …

11 excel 

আমি আরিমা মডেলগুলিকে আসল টাইম সিরিজে ফিট করেছি এবং সেরা মডেলটি আরিমা (1,1,0)। এখন আমি সেই মডেল থেকে সিরিজটি অনুকরণ করতে চাই। আমি সাধারণ এআর (1) মডেলটি লিখেছি, তবে কীভাবে মডেল এআরআই (1,1,0) এর মধ্যে পার্থক্য সামঞ্জস্য করতে পারি তা বুঝতে পারি না। এআর (1) সিরিজের জন্য নিম্নলিখিত আর কোডটি …

11 r  time-series  arima 

দিন: এলোমেলো পরিবর্তনশীল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিএ = σ1= 5A=σ1=5A =\sigma_{1}=5 এলোমেলো পরিবর্তনীয় স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিখ = σ2= 4B=σ2=4B=\sigma_{2}=4 তারপরে A + B এর বৈকল্পিকতাটি হ'ল: ভীa r ( w1এ + ডাব্লু2খ ) = ডাব্লু21σ21+ ডাব্লু22σ22+ 2 ডাব্লু1W2পি১ , ২σ1σ2Var(w1A+w2B)=w12σ12+w22σ22+2w1w2p1,2σ1σ2Var(w_{1}A+w_{2}B)= w_{1}^{2}\sigma_{1}^{2}+w_{2}^{2}\sigma_{2}^{2} +2w_{1}w_{2}p_{1,2}\sigma_{1}\sigma_{2} কোথায়: পি১ , ২p1,2p_{1,2} হল দুটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক। …

11 random-variable 

দাবি অস্বীকার: আমি এই প্রশ্নটি স্ট্যাকওভারফ্লোতে পোস্ট করেছি, তবে আমি ভেবেছিলাম এটি সম্ভবত এই প্ল্যাটফর্মের জন্য উপযুক্ত। বহুমাত্রিক ডেটা সেটগুলির জন্য আপনি কীভাবে আপনার নিজের কী-মানে বাস্তবায়ন পরীক্ষা করেন? আমি ডেটাতে ইতিমধ্যে বিদ্যমান বাস্তবায়ন (অর্থাত্ মতলব) চালানোর কথা ভাবছিলাম এবং ফলাফলগুলিকে আমার অ্যালগরিদমের সাথে তুলনা করব। তবে এর জন্য উভয় …

11 clustering  algorithms 

আমার দুটি জনসংখ্যা রয়েছে, একটিতে এন = 38,704 (পর্যবেক্ষণের সংখ্যা) এবং অন্যটি এন = 1,313,662। এই ডেটা সেটগুলিতে continuous 25 ভেরিয়েবল থাকে, সমস্ত অবিচ্ছিন্ন। আমি প্রতিটি ডাটা সেটে প্রত্যেকটির গড় গ্রহণ করেছি এবং সূত্রটি ব্যবহার করে পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলি গণনা করেছি t = গড় পার্থক্য / স্ট্যান্ড ত্রুটি সমস্যাটি স্বাধীনতার ডিগ্রির। …

11 t-test 

কর্ণিশ-ফিশার সম্প্রসারণ একটি বিতরণ মুহূর্ত উপর ভিত্তি করে quantiles অনুমান করার জন্য একটি উপায় প্রদান করে। (এই অর্থে, আমি এটিকে এজওয়ার্থ সম্প্রসারণের পরিপূরক হিসাবে দেখছি যা মুহুর্তের উপর ভিত্তি করে ক্রমবর্ধমান বন্টনের একটি প্রাক্কলন দেয়।) আমি জানতে চাই কোন পরিস্থিতিতে কোনটি পরম্পরাগত কাজের জন্য কর্নিশ-ফিশার সম্প্রসারণকে পছন্দ করবে? নমুনা কোয়ান্টাইল, …

11 distributions  quantiles  finance 

আমি এক্সটেনশিয়াল স্মুথিং ব্যবহার করে খুচরা আইটেমগুলির (সপ্তাহে) পূর্বাভাস দিতে চাই। সেলোনালিটি সূচকগুলি কীভাবে গণনা, সঞ্চয় এবং প্রয়োগ করতে হয় সে সম্পর্কে আমি এখনই আটকে আছি। সমস্যাটি হ'ল আমি যে সমস্ত উদাহরণ পেয়েছি তা এক ধরণের সহজ মৌসুমতার সাথে ডিল করেছি। আমার ক্ষেত্রে আমার নিম্নলিখিত সমস্যাগুলি রয়েছে: ১. প্রতি বছর …

11 time-series  seasonality 

আমি উচ্চ-মাত্রিক ডেটা সেটগুলি দিয়ে মাল্টিভারিয়েট বিশ্লেষণে এখন পর্যন্ত যা বুঝলাম তার সংক্ষিপ্ত করার চেষ্টা করছি এবং আমি এখনও নরম-প্রান্তিকের বনাম লাসো (বা ) সঠিক সংজ্ঞা অর্জনের মাধ্যমে সংগ্রাম করছি ।L1L1L_1 আরও স্পষ্টভাবে, আমি জিনোমিক ডেটা সহ 2-ব্লক ডেটা স্ট্রাকচার বিশ্লেষণ করতে স্পার্স পিএলএস রিগ্রেশন ব্যবহার করেছি ( একক নিউক্লিওটাইড …

11 multivariate-analysis  lasso  feature-selection  genetics 

আমার দুটি পৃথক বিশ্লেষণী পদ্ধতি রয়েছে যা ম্যাট্রিক্সে একটি নির্দিষ্ট অণুর ঘনত্ব পরিমাপ করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ পানিতে লবণের পরিমাণ পরিমাপ করুন) দুটি পদ্ধতি পৃথক এবং প্রত্যেকটির নিজস্ব ত্রুটি রয়েছে। দুটি পদ্ধতি দেখানোর জন্য কী উপায় বিদ্যমান তা সমান (বা না)। আমি ভাবছি যে স্ক্যাটার গ্রাফের উভয় পদ্ধতি দ্বারা পরিমাপ করা …

11 hypothesis-testing  measurement-error  method-comparison  bland-altman-plot 

বিভিন্ন রিগ্রেশন সমস্যায় স্প্লাইজ ব্যবহার করার বিষয়ে আমি প্রচুর পড়ছি। কিছু বই (যেমন হজস রিচলি প্যারামিটারাইজাইজড লিনিয়ার মডেল ) দন্ডিত স্প্লাইনের প্রস্তাব দেয়। অন্যান্য (যেমন হ্যারেল রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি ) সীমাবদ্ধ ঘন স্প্লাইসগুলির পক্ষে নির্বাচন করে। বাস্তবে এগুলি কতটা আলাদা? আপনি প্রায়শই একটি বা অন্য ব্যবহার থেকে যথেষ্ট আলাদা ফলাফল …

11 regression  splines 

"স্কেল ফোরকাস্টিং এ স্কেল" (এফবিপ্রোফেট পূর্বাভাস সরঞ্জাম ) পত্রিকাটি পড়ার জন্য https://peerj.com/preprints/3190.pdf দেখুন ) আমি "স্পার্স পূর্ব" শব্দটি পেলাম। লেখকরা ব্যাখ্যা করেছেন যে তারা কিছু স্কেলার রেট থেকে রেট বিচ্যুতি a এর ভেক্টরকে মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে এ জাতীয় "স্পার্স পূর্বে" ব্যবহার করছিলেন, যা লজিস্টিক বৃদ্ধি মডেলের একটি মডেল প্যারামিটার।δδ\mathbf{\delta}টটk তারা যেমন …

11 regression  bayesian  forecasting 

আমি একটি চমত্কার জনপ্রিয় কাগজ " এক্সপ্ল্লেইং অ্যান্ড হার্নেসিং অ্যাডভারসারিয়াল উদাহরণ " প্রয়োগ করছিলাম এবং কাগজে, এটি একটি প্রতিকূল উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন প্রশিক্ষণ দেয় জ '' (θ) = αজে (θ) + (1 - α) জ '(θ)। এটি হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে আচরণ করে। 0.1 0.1, 0.2, 0.3, ইত্যাদি হতে পারে etc. এই নির্দিষ্ট …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

কখনও কখনও স্থির করার জন্য একটি টাইম সিরিয়াকে আলাদা করতে হতে পারে। তবে আমি বুঝতে পারি না যে প্রথম অর্ডারের ডিফারেন্সিং পর্যাপ্ত নয় যখন দ্বিতীয় অর্ডারের ভিন্নতা কীভাবে এটি স্থির করে তুলতে সহায়তা করে। আপনি দ্বিতীয় অর্ডার পৃথক এবং ক্ষেত্রে যেখানে এটি প্রয়োজন জন্য একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দিতে পারেন?

11 time-series  stationarity