পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন) এর সাথে কম্পিউটার ভিশন টাস্ক যেমন অবজেক্ট শ্রেণিবদ্ধকরণ, নেটওয়ার্ক একটি আকর্ষণীয় কর্মক্ষমতা সরবরাহ করে। তবে কনভ্যুশনাল স্তরগুলিতে কীভাবে পরামিতিগুলি সেট আপ করবেন তা আমি নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রেস্কেল ইমেজ ( 480x480), প্রথম বিবর্তনকারী স্তরটি কনভোলসনাল অপারেটর ব্যবহার করতে পারে 11x11x10, যেখানে 10 নম্বর মানে কনভ্যুশনাল …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

আমি আর-তে plm প্যাকেজটি ব্যবহার করে একটি পুল করা ওএলএস রিগ্রেশন চালাচ্ছি Though যদিও, আমার প্রশ্নটি মূল পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও বেশি, তাই আমি এখানে এখানে পোস্ট করার চেষ্টা করছি;) যেহেতু আমার প্রতিরোধের ফলাফলগুলি হেটেরোস্কেস্টাস্টিক অবশিষ্টাংশ পেয়েছে আমি হিটারোস্কেস্টাস্টিটি শক্তিশালী স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি ব্যবহার করে দেখতে চাই। ফলাফল হিসাবে coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))আমি …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাটি জানাচ্ছে যে বক্স-জেনকিন্স একটি সময় সিরিজ একটি Arima মডেল ঝুলানো একটি পদ্ধতি। এখন, আমি যদি কোনও সময়ের সিরিজে একটি আরিমা মডেল ফিট করতে চাই, আমি এসএএস খুলব, কল করব proc ARIMA, প্যারামিটারগুলি এবং এসএএস আমাকে এআর এবং এমএ সহগগুলি দেবে give এখন, আমি এবং এসএএস এর বিভিন্ন সংমিশ্রণ …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

আমি পৃথক জাহাজের জন্য সহজ র্যান্ডম এফেক্টস (যা ফিশারিগুলিতে সময়ের সাথে সাথে পুনরাবৃত্তি করতে পারে) মডেল করতে এমজিসিভিতে গ্যাম ব্যবহার করে মোট মাছ ধরা মডেলিং করতে আগ্রহী। আমার 98 টি বিষয় রয়েছে, তাই আমি ভেবেছিলাম যে এলোমেলো প্রভাবগুলির মডেল করার জন্য আমি গ্যামের পরিবর্তে গ্যাম ব্যবহার করব। আমার মডেলটি হ'ল: …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

আমি আশা করি যে নিম্নলিখিত সাধারণ প্রশ্নটি বোধগম্য হয়। দয়া করে মনে রাখবেন যে এই নির্দিষ্ট প্রশ্নের প্রয়োজনে আমি অ-লৈখিকতা প্রবর্তনের তাত্ত্বিক (সাবজেক্ট ডোমেন) কারণে আগ্রহী নই। অতএব, আমি নিম্নলিখিত হিসাবে সম্পূর্ণ প্রশ্ন প্রণয়ন করব : তাত্ত্বিক (সাবজেক্ট ডোমেন) ব্যতীত অন্য কারণে কারণে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলিতে অ-লিনিয়ারিটি প্রবর্তনের জন্য একটি লজিকাল …

10 nonlinear-regression  methodology  nonlinear  regression-strategies 

আমার কাছে যদি এমন কোনও সময় সিরিজ থাকে যা seasonতুপরিধিটি পেয়ে থাকে তবে এটি কী স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিরিজটিকে অ-স্থির করে তুলবে? আমার অন্তর্দৃষ্টি (সম্ভবত বন্ধ) যে এটি হয় না। Asonতুসত্তার অর্থ সিরিজটি ধ্রুবক মানের কাছাকাছি চলে যায় .... সাইন ওয়েভের মতো কিছু। সুতরাং এই যুক্তি দ্বারা মৌসুমী সহ একটি টাইম সিরিজ …

10 time-series  stationarity  seasonality 

আমি নীচের চার্টটি কল্পনা করার সর্বোত্তম উপায়টি সনাক্ত করার চেষ্টা করছি এবং চিকিত্সার চেষ্টা করে এমন অনেক রোগীর ক্ষেত্রে চিকিত্সার কার্যকারিতা সম্পর্কে জোর দিয়েছি। প্রকৃত পৃষ্ঠার লিঙ্কটি এখানে: http://curetogether.com/cluster-headaches/treatments/ চিকিত্সার তুলনা করা আরও সহজ করে তুলতে এবং রোগীদের প্রত্যেককে রেট দেওয়া কত তা কার্যকর করার উপর জোর দেওয়ার সর্বোত্তম উপায় …

10 data-visualization  pie-chart 

অন্তর্নিহিত স্টেশনারিটির সংজ্ঞা থেকে: E[Z(x)−Z(x−h)]=0E[Z(x)−Z(x−h)]=0E[Z(x)-Z(x-h)] = 0 এই অনুমানটি সাধারণ ক্রিগিংয়ে উদাহরণস্বরূপ ব্যবহৃত হয়, পুরো স্থানের উপর একটি ধ্রুবক গড় ধরে নেওয়ার পরিবর্তে, আমরা অনুমান করি যে স্থানীয়ভাবে এটি স্থির রয়েছে। যদি কোনও প্রতিবেশে গড়টি স্থির থাকে তবে আমরা যৌক্তিকভাবে একে অপরের নিকটবর্তী দুটি পরিমাপের পার্থক্যটি শূন্য হওয়ার আশা করি। …

10 spatial 

ঠিক আছে, ন্যায্য সতর্কতা - এটি একটি দার্শনিক প্রশ্ন যাতে কোনও সংখ্যা জড়িত না। সময়ের সাথে সাথে কীভাবে ডেটা সেটগুলিতে ত্রুটিগুলি কমছে এবং কীভাবে বিশ্লেষকদের দ্বারা এটি আচরণ করা উচিত - বা এটি যদি আদৌ গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে সে সম্পর্কে আমি অনেক কিছু ভাবছিলাম? পটভূমির জন্য, আমি একটি দীর্ঘমেয়াদী অধ্যয়নের …

10 dataset  error 

যখন স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিমাপের ত্রুটি থাকে তখন আমি বুঝতে পারি যে ফলাফলগুলি 0 এর সাথে পক্ষপাতদুষ্ট হবে the এর প্রভাবটি মূল ভেরিয়েবল উপর নয় অন্য কোনও প্লাসে ত্রুটিযুক্ত করে। সুতরাং এটি কীভাবে অনুমানগুলিকে প্রভাবিত করে না? এই ক্ষেত্রে আমি কি এই সমস্যাটি সরাতে উপকরণের ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করতে পারি?XXXYYYYYY

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

আমি আর (জেনারাইজড লিনিয়ার মডেল) এ গ্ল্যামস চালাচ্ছি। আমি ভেবেছিলাম আমি প্যাভেলগুলি জানতাম - যতক্ষণ না আমি দেখেছি যে কোনও গ্ল্যামের জন্য সংক্ষিপ্তসারটি কল করা আপনাকে পুরো হিসাবে মডেলটির ওভাররাইডিং মানসিক প্রতিনিধি দেয় না - কমপক্ষে যেখানে লিনিয়ার মডেলগুলি করেন না। আমি ভাবছি যে এটি সহগের টেবিলের শীর্ষে, ইন্টারসেপ্টের মান …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

বর্তমানে এটি আটকে আছে, আমি জানি আমার সম্ভবত দ্বিপদী বিতরণের গড় বিচ্যুতিটি ব্যবহার করা উচিত তবে আমি তা বুঝতে পারি না।

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

বই এবং আলোচনায় প্রায়শই বলা হয় যে ভবিষ্যদ্বাণীকারীর সাথে সমস্যাগুলির মধ্যে (যার মধ্যে কয়েকটি রয়েছে) লগ-ট্রান্সফরমিং এটি একটি সম্ভাবনা। এখন, আমি বুঝতে পেরেছি যে এটি ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের বিতরণ এবং স্বাভাবিকতার উপর নির্ভর করে যা প্রতিরোধের অনুমান নয়; তবে লগ ট্রান্সফর্মিং ডেটাটিকে আরও অভিন্ন করে তোলে, বহিরাগতদের দ্বারা কম প্রভাবিত হয়। আমি …

10 regression  data-transformation 

5 থেকে 15 বছর বয়সের বাচ্চাদের জন্য কেবল চার্ট (বৃদ্ধির চার্টের সমান) তৈরি করতে হবে (শুধুমাত্র 5,6,7 ইত্যাদি; স্বাস্থ্য ভেরিয়েবলের জন্য কোন ভগ্নাংশের মান নেই 2.6 বছর) যা অ-নেতিবাচক, ধারাবাহিক এবং ইন 50-150 এর ব্যাপ্তি (এই সীমার বাইরে কয়েকটি মান সহ)। আমাকে 90 তম, 95 তম এবং 99 তম পার্সেন্টাইল …

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model 

শুধু একটি সাধারণ প্রশ্ন। আপনার যদি টাইম সিরিজের ডেটা থাকে তবে মেশিন / স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং টেকনিক্সের (কেএনএন, রিগ্রেশন) মাধ্যমে টাইম সিরিজ কৌশলগুলি (ওরফে, এআরএইচ, জিআরচ, ইত্যাদি) ব্যবহার করা কখন ভাল? যদি ক্রোসঅল্টিভাইডে কোনও অনুরূপ প্রশ্ন থাকে তবে দয়া করে আমাকে এটির দিকে নির্দেশ করুন - দেখেছেন এবং একটি খুঁজে পেতে …

10 time-series  machine-learning