পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

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

1
আইড র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রত্যাশিত মান
তাহলে: আমি এই শিক্ষাদীক্ষা যা আমি বুঝতে পারছি না জুড়ে এসেছিল আকারের র্যান্ডম নমুনার এন গড় জনসংখ্যা থেকে নেয়া হয় μ এবং ভ্যারিয়েন্স σ 2 , তারপরX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(\bar{X}) = E(X_1 + X_2 + ... + X_n)/n = (1/n)(E(X_1) …

1
ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে বাইনারি ভেরিয়েবলের জন্য পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক (টেট্রাকোরিকগুলির পরিবর্তে) গণনা করার ঝুঁকিগুলি কী?
আমি শিক্ষামূলক গেমগুলি নিয়ে গবেষণা করি এবং আমার বর্তমান প্রকল্পগুলির কয়েকটিতে গেমের নকশার উপাদানগুলির (যেমন, "দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সেট"), "রোলিং ডাইস জড়িত" এর মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য বোর্ডগেমজিক (বিজিজি) এবং ভিডিওগেমিক (ভিজিজি) থেকে ডেটা ব্যবহার করে জড়িত " ) এবং সেই গেমগুলির প্লেয়ার রেটিং (যেমন, 10 এর বাইরে স্কোর)। এই …

2
ইনফিল অ্যাসিপটিক্সের গাণিতিক সংজ্ঞা
আমি একটি কাগজ লিখছি যা ইনফিল অ্যাসিম্পটোটিকস ব্যবহার করে এবং আমার এক পর্যালোচক আমাকে ইনফিল অ্যাসেম্পটিক্স কী (তার জন্য গণিতের চিহ্ন এবং স্বরলিপি সহ) এর কঠোর গাণিতিক সংজ্ঞা দিতে দয়া করে জিজ্ঞাসা করেছেন। আমি সাহিত্যে কোনও খুঁজে পাচ্ছিলাম না এবং এই আশায় ছিলাম যে কেউ হয় আমাকে কারওর দিকে নির্দেশ …

2
মূল্যের উপাদান / অ-স্থাবর ডেটাতে অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করা যেতে পারে?
হ্যাকারদের জন্য মেশিন লার্নিং বইটিতে দেওয়া একটি উদাহরণ পড়ছি । আমি প্রথমে উদাহরণটি বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করব এবং তারপরে আমার প্রশ্ন সম্পর্কে কথা বলব। উদাহরণ : 25 শেয়ারের দামের 10 বছরের জন্য একটি ডেটাসেট নেয়। 25 শেয়ারের দামে পিসিএ চালায়। ডাউ জোন্স সূচকের সাথে মূল উপাদানটির তুলনা করে। পিসি এবং ডিজেআইয়ের …

2
ঠিক কি না স্বরলিপি মানে?
কী নোটেশন (ডট উপর টিল্ড) গড়, মত প্রেক্ষাপটে ?∼˙∼˙\dot\simx∼˙N(0,1)x∼˙N(0,1)x \mathrel{\dot\sim} \mathcal N(0,1) দেখা যাচ্ছে কীভাবে এটি সঠিকভাবে টাইপসেট করা যায় এটি সন্ধান করা সহজ: টেক্সট.এসই ব্যাখ্যা করে যে ব্যবধানের সমস্যাটি ঠিক করার \mathrel{\dot\sim}পরিবর্তে কারও টাইপ করা উচিত \dot\sim- এর প্রকৃত অর্থ কী তা অনুসন্ধান করার চেয়ে। এটি এখন পর্যন্ত সিভিতে …

2
প্রতিস্থাপন ছাড়াই স্বতন্ত্র এলোমেলো নমুনার ছেদগুলির কার্ডিনালটির বিতরণ কী?
SSS উপাদানগুলিতে with সহ কিছু সেট রয়েছে এবং চেয়ে কম বা সমান হিসাবে ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা স্থির হয় ।n∈Nn∈Nn\in\mathbb{N}a1,a2,...,ama1,a2,...,ama_1,a_2,...,a_mnnn এর উপাদানগুলির সমান সম্ভাবনা থাকার কারণে, নমুনাগুলি আলাদাভাবে এবং আলাদাভাবে থেকে প্রতিস্থাপন ছাড়াই আঁকা হয় , যার আকার যথাক্রমে হয়।SSSmmmL1,L2,...,LmL1,L2,...,LmL_1, L_2,...,L_mSSSa1,a2,...,ama1,a2,...,ama_1,a_2,...,a_m নমুনাগুলিগুলির কার্ডিনালিটিটি, সাধারণভাবে, সমান সমর্থন করে তবে এটি কোন বিতরণ অনুসরণ …

1
প্রমাণ করুন / অস্বীকার করুন
প্রমাণ করুন / অস্বীকার করুনE[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1A|Ft]=0 or 1 a.s. ⇒E[1A|Fs]=E[1A|Ft] a.s.E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} ফিল্টার হওয়া সম্ভাবনার স্থান , ।(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(Ω,F,{Fn}n∈N,P)(\Omega, \mathscr{F}, \{\mathscr{F}_n\}_{n \in \mathbb{N}}, \mathbb{P})A∈FA∈FA \in \mathscr{F} মনে …

3
শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির জনপ্রিয় বা সাধারণ সংমিশ্রণগুলি খুঁজতে আমি কীভাবে পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করতে পারি?
আমি পলিড্রু ব্যবহার সম্পর্কে একটি গবেষণা করছি। আমার কাছে 400 মাদকসেবীদের একটি ডেটা সেট রয়েছে, যারা প্রত্যেকে তাদের অপব্যবহারের ওষুধ বলেছিল। এখানে 10 টিরও বেশি ওষুধ রয়েছে এবং তাই এখানে সম্ভাব্য সংমিশ্রণ রয়েছে। তারা বাইনারি ভেরিয়েবলগুলিতে যে পরিমাণ ওষুধ খায় সেগুলির বেশিরভাগটি আমি পুনঃনির্মাণ করেছি (কোনও মাদকাসক্ত হেরোইন অন্য 0 …

1
লজিস্টিক রিগ্রেশন বনাম চি-স্কোয়ার বনাম 2x2 এবং আইএক্স 2 (একক ফ্যাক্টর - বাইনারি প্রতিক্রিয়া) কন্টিনজেন্সি টেবিলগুলি?
আমি 2x2 এবং Ix2 কন্টিজেন্সি টেবিলগুলিতে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার বোঝার চেষ্টা করছি। উদাহরণস্বরূপ, উদাহরণ হিসাবে এটি ব্যবহার করে চি-স্কোয়ার পরীক্ষা এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য কী? একাধিক নামমাত্র উপাদান (Ix2 টেবিল) এর মতো একটি সারণীর কী হবে: এখানে একটি অনুরূপ প্রশ্ন রয়েছে - তবে উত্তরটি মূলত হ'ল চি-স্কোয়ারটি mxn …

3
অটো.রিমা () এর পি, ডি এবং কিউ পড়বেন?
আমি কীভাবে মডেলটির দ্বারা p,d and qমূল্য নির্ধারণ করতে পারি ?ARIMA(p,d,q)auto.arima(mytimeseries) arima_model <- অটো.রিমা (মাইটাইমেসরিজ, আইসি = 'বিক') আমরা যদি আউটপুট তাকান arima_model $ Arma আমরা পেতে, [1] 1 0 0 0 1 2 0 উপরের ক্রমটিতে সংখ্যাগুলির অর্থ কী?
10 r  arima 

1
কিভাবে একটি সাধারণ পার্সেপট্রন কার্নেলাইজ করবেন?
ননলাইনার সীমানা সহ শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যাগুলি সাধারণ পার্সেপট্রন দ্বারা সমাধান করা যায় না । নিম্নলিখিত আর কোডটি চিত্রণমূলক উদ্দেশ্যে এবং পাইথনের এই উদাহরণের উপর ভিত্তি করে ): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, 3,1), ncol=2, byrow=T) …

2
গণনা ডেটা হিসাবে স্কেল ভেরিয়েবল - সঠিক না?
ইন এই কাগজ (সেন্ট্রাল পাবমেড মাধ্যমে অবাধে উপলব্ধ), লেখক একটি 10-আইটেমটি প্রদর্শণের উপকরণ উপর স্কোর মডেল নেতিবাচক দ্বিপদ রিগ্রেশন ব্যবহার 0-40 করেন। এই পদ্ধতি গণনা ডেটা ধরে, যা পরিষ্কারভাবে এখানে ক্ষেত্রে হয় না। এই পদ্ধতির গ্রহণযোগ্য কিনা তা নিয়ে আমি আপনার মতামত চাই, কারণ আমি কখনও কখনও আমার কাজে একই …

1
পিসিএ বলতে কী বোঝায় কেবল বড় জোড় দূরত্ব সংরক্ষণ?
আমি বর্তমানে টি-এসএনই ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশলটি পড়ছি এবং এটি উল্লেখ করা হয়েছিল যে উচ্চ-মাত্রিক ডেটা দেখার জন্য প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) ব্যবহার করার একটি অসুবিধা হ'ল এটি কেবলমাত্র পয়েন্টগুলির মধ্যে বৃহত্তর জোড়াযুক্ত দূরত্ব সংরক্ষণ করে। উচ্চ মাত্রার স্থানের তুলনায় পৃথক পৃথক অর্থ অর্থ পয়েন্টগুলি নিম্ন-মাত্রিক উপ-স্পেসেও অনেক দূরে উপস্থিত হবে তবে …

2
আমার নেটওয়ার্ক (গ্রাফ) একটি "ছোট-বিশ্বের" নেটওয়ার্ক কিনা তা পরিসংখ্যানগতভাবে কীভাবে পরীক্ষা করবেন?
একটি ছোট-বিশ্বের নেটওয়ার্ক এক প্রকারের গাণিতিক গ্রাফ যেখানে বেশিরভাগ নোড একে অপরের প্রতিবেশী হয় না, তবে বেশিরভাগ নোডগুলি একে অপরের থেকে অল্প সংখ্যক হप्स বা পদক্ষেপে পৌঁছানো যায়। বিশেষত, একটি ছোট-বিশ্বের নেটওয়ার্ককে এমন একটি নেটওয়ার্ক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে দুটি এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নোডের মধ্যে নির্দিষ্ট দূরত্ব এল (প্রয়োজনীয় পদক্ষেপের …

4
লিনিয়ার ক্লাসিফায়ারদের সাথে ওভারফিটিং
আজ আমাদের অধ্যাপক ক্লাসে বলেছিলেন যে "লিনিয়ার ক্লাসিফায়ারগুলির সাথে ওভারফিট করা সম্ভব নয়"। আমি এটাকে ভুল বলে ধরেছি, যেহেতু লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধীরা প্রশিক্ষণ সংস্থায় আউটলিয়ারদের কাছে সংবেদনশীল হতে পারে - উদাহরণস্বরূপ একটি কঠোর মার্জিন সমর্থন করুন ভেক্টর মেশিন: একটি একক কোলাহলী ডেটাপয়েন্টটি পরিবর্তন করতে পারে কোন হাইপারপ্লেনটি ডেটাসেটগুলি পৃথক করতে ব্যবহৃত …

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.