পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

বায়সিয়ান লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পাদন করার সময়, oneালের জন্য একটি পূর্ব নির্ধারিত করতে হবে এবং ইন্টারসেপ্ট । যেহেতু একটি অবস্থানের প্যারামিটার তাই ইউনিফর্মটি আগে অর্পণ করা বুদ্ধিমান; যাইহোক, এটা আমার মনে হচ্ছে যে স্কেলে প্যারামিটার সদৃশ এবং এটি এটি পূর্বে একটি অভিন্ন দায়িত্ব অর্পণ করা অপ্রাকৃত বলে মনে হয়।aaabbbbbbaaa অন্যদিকে, লিনিয়ার …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

উইকিডেটাতে সম্ভাব্যতা বিতরণগুলি (অন্য কিছুর মতো) একটি অ্যান্টোলজিতে লিঙ্ক করা সম্ভব, উদাহরণস্বরূপ, টি-বিতরণটি ননসেন্ট্রাল টি-বিতরণের একটি সাবক্লাস, দেখুন, যেমন, https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&item=Q209675&iterations=3&limit=3 সীমাবদ্ধ বিভিন্ন মামলা রয়েছে, যেমন, টি-বিতরণে যখন স্বাধীনতার ডিগ্রি অনন্তে চলে যায় বা যখন সাধারণ বিতরণে (গাউসীয় বিতরণ) তারতম্য শূন্যের কাছে পৌঁছায় তখন। পরবর্তী ক্ষেত্রে বিতরণটি ডায়রাকের ডেল্টা ফাংশনের দিকে …

10 distributions  normal-distribution  dirac-delta 

আপনি এই ধরণের প্লটটিকে কী বলবেন এবং এগুলি আর-তে তৈরি করা কি সম্ভব? সম্পাদনা করুন: অনেক ধন্যবাদ সবাই - খুব সহায়ক। এখনও অবধি সেরা শিরোনাম: বেআইনি ভায়োলিন প্লট!

10 r  data-visualization 

আমি সাবেরমেট্রিক্স সম্পর্কে একটি বই পড়ছি, বিশেষত ওয়েইন উইনস্টনের ম্যাথলেটিক্স, এবং প্রথম অধ্যায়ে তিনি এমন একটি পরিমাণের পরিচয় দিয়েছেন যা দলের জয়ের হারের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে: এবং তিনি ইঙ্গিত করে বলে মনে করছেন, মরসুমের অর্ধেকের মধ্যে, এটি জয়ের হারের চেয়ে আরও ভাল পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার …

10 maximum-likelihood  inference 

ধরুন আমার কাছে এন ইনপুট এবং একটি একক আউটপুট (বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ টাস্ক) সহ একটি সাধারণ একক স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে। যদি আমি সিগময়েড ফাংশন হিসাবে আউটপুট নোডে অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি সেট করি- তবে ফলাফলটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ হয়। এই একই দৃশ্যে, যদি আমি আউটপুট অ্যাক্টিভেশনটিকে রিলু (সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট) তে পরিবর্তন …

10 neural-networks  svm 

এই প্রশ্নটি ভ্যান ডের ভার্টের অ্যাসিম্পটোটিক স্ট্যাটিস্টিকস বই থেকে প্রকাশিত, পৃষ্ঠা: 253. # 3: ধরুন যে এবং প্যারামিটারগুলির এবং সহ স্বাধীন ভেক্টর । নাল অনুমানের অধীনে যে দেখায়ওয়াই এন (এম, এ 1 ,…, এ কে )(এন, বি 1 ,…, বি কে ) এ i = বি iXmXm\mathbf{X}_mYnYn\mathbf{Y}_n(m,a1,…,ak)(m,a1,…,ak)(m,a_1,\ldots,a_k)(n,b1,…,bk)(n,b1,…,bk)(n,b_1,\ldots,b_k)ai=biai=bia_i=b_i ∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i\sum_{i=1}^k \dfrac{(X_{m,i} - …

10 self-study  chi-squared  multinomial  central-limit-theorem 

যদি এবং Y ∼ U ( a , X ) হয় তবে আমি কি Y ∼ U ( a , b ) বলতে পারি?X∼U(a,b)X∼U(a,b)X \sim U(a, b)Y∼U(a,X)Y∼U(a,X)Y \sim U(a, X)Y∼U(a,b)?Y∼U(a,b)?Y \sim U(a, b)? আমি সীমা সহ অবিচ্ছিন্ন ইউনিফর্ম বিতরণের কথা বলছি । একটি প্রমাণ (বা অস্বীকার!) প্রশংসা করা হবে।[a,b][a,b][a, b]

10 uniform  distributions 

সুপ্ত ভেরিয়েবল (এসইএম) সহ স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিংয়ে একটি সাধারণ মডেল গঠনের নাম হ'ল "একাধিক সূচক, একাধিক কারণ" (এমআইএমআইসি) যেখানে একটি সুপ্ত পরিবর্তনশীল কিছু ভেরিয়েবলের কারণে ঘটে এবং অন্যরা প্রতিফলিত হয়। এখানে একটি সাধারণ উদাহরণ: মূলত, এর f1প্রতিরোধের ফলাফল x1, x2এবং x3, এবং y1, y2এবং y3পরিমাপের সূচক হয় f1। একটি যৌগিক …

10 sem  latent-variable  lavaan 

মেশিন লার্নিং সাহিত্যে, সম্ভাব্যতা বিতরণের প্রতিনিধিত্ব করতে, সফটম্যাক্স ফাংশনটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। এরজন্য কি কোন কারণ আছে? কেন অন্য ফাংশন ব্যবহার করা হয় না?

10 machine-learning  distributions  softmax 

শিরোনাম হিসাবে আমি জানতে চাই যে একটি পরিসংখ্যান পরীক্ষা আছে যা আমাকে দুটি অনুরূপ সময় সিরিজের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য বিচ্যুতি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে। বিশেষত, নীচের চিত্রটি অনুসন্ধান করে, আমি সনাক্ত করতে চাই যে সিরিজটি টি -২০ সময়ে বিচ্যুত হতে শুরু করে, অর্থাৎ যখন তাদের মধ্যে পার্থক্যটি উল্লেখযোগ্য হতে …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} আমি ন্যায্য ডাই ছুড়ে দিচ্ছি। যখনই আমি 1, 2, বা 3 পাই, আমি একটি '1' লিখে রাখি; যখনই আমি 4 পাই আমি একটি '2' লিখে রাখি; যখনই আমি 5 বা 6 পাই, আমি একটি '3' লিখে রাখি যাক NNN মোট সংখ্যা হতে ছোঁড়ার আমি সব সংখ্যার গুণফল নিচে আমি …

10 probability  normal-distribution  conditional-probability  multinomial  distributions 

যদি স্ট্যান্ডার্ড নরমাল পিডিএফf(x)=12π−−√e−x2/2f(x)=12πe−x2/2f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} এবং সিডিএফটি হ'ল F(x)=12π−−√∫x−∞e−x2/2dx,F(x)=12π∫−∞xe−x2/2dx,F(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^x e^{-x^2/2}\mathrm{d}x\,, এটি কীভাবে ত্রুটি ফাংশনে পরিণত হয় ?zzz

10 normal-distribution  cdf 

পদার্থবিদ্যা বা গাণিতিক বলবিজ্ঞান, একটি সময়-ভিত্তিক অবস্থান থেকে শুরু বেগ, ত্বরণ,: সময় থেকে সম্মান সঙ্গে ডেরাইভেটিভস মাধ্যমে পরিবর্তনের এক গ্রহণ করে হার হেঁচকা (3 য় অর্ডার), সহসা লাফাইয়া উঠা (4 র্থ অর্ডার)।x(t)x(t)x(t) কিছু ইতিমধ্যে সপ্তম ক্রম পর্যন্ত ডেরিভেটিভ জন্য স্ন্যাপ, কর্কশ, পপ প্রস্তাব করেছে। যান্ত্রিক পদার্থবিজ্ঞান এবং স্থিতিস্থাপকতা তত্ত্ব থেকে …

10 distributions  terminology  moments  notation  history 

এই পোস্টের প্রতিচ্ছবি হিসাবে , আমি ক্রমাগত ভেরিয়েবলগুলির সাথে ডেটা সিমুলেটেড করার কাজ করেছিলাম, নিজেকে সংযুক্ত ইন্টারসেপ্ট এবং opালুতে leণদান করি। এই বিষয়ে মহান পোস্ট নেই যদিও সাইটে , এবং সাইটের বাইরে , আমি কৃত্রিম ডেটা আছে যা একটি সহজ, বাস্তব জীবনের দৃশ্যকল্প সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সঙ্গে একটি শুরুতে-টু-এন্ড উদাহরণ জুড়ে …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

যাক গড় সঙ্গে IID সূচকীয় র্যান্ডম ভেরিয়েবল একটি নমুনা হতে , এবং দিন অর্ডার এই নমুনা থেকে পরিসংখ্যান দেখুন। আসুন ।X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_nββ\betaX(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)},\dots,X_{(n)}X¯=1n∑ni=1XiX¯=1n∑i=1nXi\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i Spacings নির্ধারণএটা তোলে দেখানো যেতে পারে প্রতিটি এছাড়াও সূচকীয় হয়, সঙ্গে গড় ।ওয়াট আমি বিটা আমি = βWi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.Wi=X(i+1)−X(i) ∀ 1≤i≤n−1.W_i=X_{(i+1)}-X_{(i)}\ \forall\ 1 \leq …

10 probability  distributions  exponential  order-statistics