পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা মাইনিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য প্রশ্নোত্তর

3
অনুভূতি
লিনিয়ার রিগ্রেশন এ ডাব্লু এর বন্ধ ফর্ম হিসাবে লেখা যেতে পারে w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty কীভাবে আমরা এই সমীকরণে এর ভূমিকা স্বজ্ঞাতভাবে ব্যাখ্যা করতে (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}পারি?

1
ফিশিং সমস্যা
ধরুন আপনি সকাল 8-8PM থেকে কাছের হ্রদে মাছ ধরতে যেতে চান। অতিরিক্ত মাছ ধরার কারণে, এমন একটি আইন চালু করা হয়েছে যাতে বলা হয়েছে যে আপনি প্রতিদিন কেবল একটি মাছ ধরতে পারেন। আপনি যখন কোনও মাছ ধরেন, আপনি এটি বাছাই করতে পারেন (এবং এইভাবে সেই মাছটি নিয়ে বাড়ি চলে যান), …

1
ডিপ জেনারেটাল মডেলগুলির জন্য ভিএই এবং স্টোকাস্টিক ব্যাকপ্রোপেশনের মধ্যে পার্থক্য কী?
ডিপ জেনারেটাল মডেলগুলির জন্য অটো-এনকোডিং ভেরিয়াল বেইস এবং স্টোকাস্টিক ব্যাকপ্রোপেশনের মধ্যে পার্থক্য কী ? উভয় পদ্ধতিতে অনুমান একই ফলাফল হতে পারে? আমি উভয় পদ্ধতির মধ্যে স্পষ্ট তুলনা সম্পর্কে অবগত নই, যদিও উভয় লেখকের গ্রুপ একে অপরকে উদ্ধৃত করে।

2
সাধারণ গাউস ভেক্টরগুলির রৈখিক রূপান্তর
আমি নিম্নলিখিত বিবৃতি প্রমাণ করতে অসুবিধার সম্মুখীন হচ্ছি। এটি গুগলে পাওয়া একটি গবেষণামূলক গবেষণাপত্রে দেওয়া হয়েছে। এই বিবৃতি প্রমাণ করতে আমার সাহায্য দরকার! এক্স= এ এসX=ASX= AS , যেখানে একজনAA অর্থোগোনাল ম্যাট্রিক্স এবং এসSS গাউসিয়ান Let গাউসিয়ান এর আইসোটোপিক আচরণ এসSSযা কোনও অর্থমন্ত্রী হিসাবে একই বিতরণ করে। এস- তে এ …

2
সম্ভাব্যতা যে কি দেওয়া ?
ধরা যাক XXX এবং YYY গড় μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) এবং কোভেরিয়েন্স \ সিগমা = \ শুরু mat সিগমা_ {11} &amp; ig সিগমা_ {12} \\ ig সিগমা_ {12} &amp; ig সিগমা_ {22} \\ \ শেষ {bmatrix}Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} । সম্ভাব্যতা কি Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right) ?

2
"ডেটা নিজেরাই বলুক" এর উদ্দেশ্য কী?
নীচের কাগজটি পড়ার সময় , আমি নীচের বিবৃতিটি পেলাম: যেমনটি উল্লেখ করা হয়েছে, এটি প্রায়শই বেনজেক্রি [1973] এর ধারণার সাথে সামঞ্জস্য রেখে সম্ভাব্য মডেলগুলির কোনও রেফারেন্স ছাড়াই উপস্থাপিত হয় "তথ্য নিজেরাই বলি।" (উদ্ধৃতিটি জে পি বেনজারিকের L লানালিস ডেস ডোনিস। টোম দ্বিতীয়: লানালিস দেশ সংবাদদাতা। ডুনড, ১৯ 197৩.) আমি এই …
10 eda  quotation 

1
UMVUE অস্তিত্ব ও এর মূল্নির্ধারক পছন্দমত উপর মধ্যে জনসংখ্যা
আসুন জনসংখ্যার যেখানে drawn থেকে আঁকা একটি এলোমেলো নমুনা হোক ।(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R আমি UMVUE সন্ধান করছি ।θθ\theta যুগ্ম ঘনত্ব হয়(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , যেখানে এবং ।এইচ(এক্স)=1g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf x)=1 এখানে, উপর নির্ভর করে এবং এর মাধ্যমে এবং স্বাধীন । …

3
এমএপি হ'ল
আমি একটি অনলাইন কোর্সে এই স্লাইডগুলি (# 16 এবং # 17 স্লাইড) জুড়ে এসেছি । প্রশিক্ষক ব্যাখ্যা কিভাবে সর্বোচ্চ অবর অনুমান (MAP) এর আসলে সমাধান চেষ্টা ছিল এল ( θ ) = আমি[ θ ≠ θ*]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , যেখানে θ*θ∗\theta^{*} সত্য প্যারামিটার। কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে …

1
Gণাত্মক সম্ভাবনা: সাধারণ লোকের ব্যাখ্যা
আমি এখানে উত্তর দ্বারা খুব আগ্রহী ছিল । নেতিবাচক সম্ভাবনাগুলি কী বোঝাতে পারে এবং তাদের প্রয়োগগুলি সম্ভবত উদাহরণ সহ আরও একটি সাধারণ ব্যাখ্যা পেতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, সম্ভাবনার এই বর্ধিত ব্যবস্থা অনুযায়ী কোনও ইভেন্টের সম্ভাব্যতা -১০% হওয়ার কী অর্থ থাকবে?

3
দুটি ভেরিয়েবলের যোগফলের সূত্রের পিছনে অন্তর্দৃষ্টি
আমি পূর্ববর্তী গবেষণা থেকে জানি যে Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) তবে কেন তা বুঝতে পারছি না don't আমি দেখতে পাচ্ছি যে এ এবং বি কোভারি যখন উচ্চতর হয় তখন প্রভাবটি 'ধাক্কা' দিতে পারে to এটি উপলব্ধি করে যে আপনি দুটি অত্যন্ত সংযুক্ত ভেরিয়েবল থেকে একটি …

2
এলোমেলো গ্রাফে কাউন্টের কাউন্টের বিতরণ এবং প্রকরণ
একটি এরদোস-রেনিই র্যান্ডম গ্রাফ । সেট ছেদচিহ্ন দ্বারা লেবেল করা । প্রান্ত সেটটি একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া দ্বারা নির্মিত হয়।এন ভি ভি = { 1 , 2 , … , n } ইG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE যাক একটি সম্ভাব্যতা হতে , তারপর প্রতিটি unordered যুগল ছেদচিহ্ন এর ( ) একটি প্রান্ত যেমন …

3
"প্রগমেটিক" ট্রায়াল: এগুলি কি?
টুইটারে একজন বিচারক স্টুয়ার্ট নিকোলস সম্প্রতি প্রকাশিত একটি গবেষণার সমালোচনা করে বলেছেন: ডাল-রে এর খুব আকর্ষণীয় কাগজ ছাড়াও তারা বেশ কয়েকটি উদাহরণকে পতাকাঙ্কিত করে যেগুলি ব্যবহারিক শব্দটির ব্যবহারকে প্রশ্নবিদ্ধ করে। ৩ য় ধাপ, মাল্টিসাইট, ডাবল-ব্লাইন্ড, প্লেসবো-নিয়ন্ত্রিত, সমান্তরাল-বাহু, ডোজ ইনক্রিমেন্ট এলোমেলোভাবে পরীক্ষাকে সত্যই 'প্র্যাকমেটিক' বলা যেতে পারে? প্রশ্নে গবেষণা নিবন্ধটি এখানে …

2
Θ এর UMVUE
যাক (X1,X2,…,Xn)(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n) ঘনত্ব থেকে একটি র্যান্ডম নমুনা হতে fθ(x)=θxθ−110&lt;x&lt;1,θ&gt;0fθ(x)=θxθ−110&lt;x&lt;1,θ&gt;0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 আমি M এর UMVUE সন্ধান করার চেষ্টা করছি θ1+θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} । যুগ্ম ঘনত্ব (X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) হয় fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110&lt;x1,…,xn&lt;1=exp[(θ−1)∑i=1nlnxi+nlnθ+ln(10&lt;x1,…,xn&lt;1)],θ&gt;0fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110&lt;x1,…,xn&lt;1=exp⁡[(θ−1)∑i=1nln⁡xi+nln⁡θ+ln⁡(10&lt;x1,…,xn&lt;1)],θ&gt;0\begin{align} f_{\theta}(x_1,\cdots,x_n)&=\theta^n\left(\prod_{i=1}^n x_i\right)^{\theta-1}\mathbf1_{00 \end{align} জনসংখ্যা PDF হিসেবে fθfθf_{\theta} এক প্যারামিটার সূচকীয় পরিবারের জন্যে, এই শো জন্য একটি সম্পূর্ণ যথেষ্ট পরিসংখ্যাত যে θθ\theta হল T(X1,…,Xn)=∑i=1nlnXiT(X1,…,Xn)=∑i=1nln⁡XiT(X_1,\ldots,X_n)=\sum_{i=1}^n\ln X_i যেহেতু …

2
মেটা-বিশ্লেষণে স্থির-প্রভাব বনাম এলোমেলো-প্রভাবগুলির মডেলগুলির জন্য ন্যায়সঙ্গততা
"বৈষম্যতা কম ছিল কারণ" স্থির-প্রভাব মডেলটি বেছে নেওয়া হয়েছিল "এর পংক্তিতে একটি নির্দিষ্ট প্রভাব মডেলের ব্যবহারকে ন্যায়সঙ্গত করার প্রয়াসে আমি বেশ কয়েকটি প্রকাশনা পড়েছি। তবে, আমি উদ্বিগ্ন এটি এখনও বিশ্লেষণের জন্য একটি অনুপযুক্ত পদ্ধতির হতে পারে। এমন কোনও কারণ বা প্রকাশনা রয়েছে যেগুলি এবং কেন এটি একটি ভুল হতে পারে …

5
শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা মধ্যে ছড়িয়ে পড়া পরিমাপ কিভাবে?
আমি কীভাবে শব্দের পরিসংখ্যানগুলির একটি ভেক্টরে বিচ্ছুরণের পরিমাণকে মাপ দিতে পারি? আমি এমন একটি পরিসংখ্যান খুঁজছি যা নথির A এর জন্য উচ্চতর হবে, কারণ এতে অনেকগুলি বিভিন্ন শব্দ রয়েছে যা প্রায়ই ঘটে থাকে এবং ডকুমেন্ট বি এর জন্য কম থাকে, কারণ এতে একটি শব্দ (বা কয়েকটি শব্দ) থাকে যা প্রায়শই …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.