পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

মানুষের নমুনায় আমি 2 বার পয়েন্টে পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা করেছি। এখানে 1 জন 18 জন লোক রয়েছে এবং 13 কে সময়ে 2 (ফলোআপে 5000 টি হারিয়েছে)। আমি Y 2 সময় পরিমাপ করা ফলাফলটি পুনঃস্থাপন করতে চাই (এবং ফলাফলটি 1 সময়ে পরিমাপ করা সম্ভব হয় না) এক্স সময় অনুসারে পরিমাপক 1 সেট …

10 panel-data  multiple-imputation 

পাঠ্যপুস্তকে আমি পড়ছি তারা দুটি সমবায় ম্যাট্রিকের সাথে তুলনা করতে ইতিবাচক নির্দিষ্টতা (আধা-ধনাত্মক সুনির্দিষ্টতা) ব্যবহার করে। ধারণা করা হচ্ছে যে যদি তারপর PD হয় চেয়ে ছোট । কিন্তু আমি এই সম্পর্কের অন্তর্দৃষ্টি পেতে সংগ্রাম করছি?A−BA−BA-BBBBAAA এখানে একটি অনুরূপ থ্রেড রয়েছে: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices ম্যাট্রিকের সাথে তুলনা করার জন্য সুনির্দিষ্টতা ব্যবহারের অন্তর্দৃষ্টি কী? …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

মিশ্র মডেলটিতে, আমরা ধরে নিই যে এলোমেলো প্রভাবগুলি (পরামিতি) এলোমেলো পরিবর্তনগুলি যা সাধারণ বিতরণ অনুসরণ করে। এটি বায়েশিয়ান পদ্ধতির সাথে খুব মিল দেখায়, যেখানে সমস্ত পরামিতি এলোমেলো বলে ধরে নেওয়া হয়। সুতরাং বায়েশিয়ান পদ্ধতির র্যান্ডম এফেক্ট মডেল ধরণের বিশেষ ক্ষেত্রে?

10 bayesian  mixed-model 

শক্তিশালী রিগ্রেশন অনুক্রমটি সম্পাদন করতে আপনি আমাকে স্যান্ডউইচ অনুমানকারী ব্যবহারের একটি উদাহরণ দিতে পারেন? আমি উদাহরণ দেখতে পারেন ?sandwich, কিন্তু আমি বেশ বুঝতে পারছি না কিভাবে আমরা থেকে যেতে পারেন lm(a ~ b, data)( দ -coded) একটি অনুমান এবং একটি টু পি ভ্যারিয়েন্স-সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স ফাংশন দ্বারা ফিরে ব্যবহার করে একটি …

10 r  regression  lm  sandwich 

আমার প্রশ্নটি আরও ভালভাবে জিজ্ঞাসা করার জন্য, আমি একটি 16 ভেরিয়েবল মডেল ( fit) এবং fit2নীচে 17 ভেরিয়েবল মডেল ( ) উভয় থেকে কিছু আউটপুট সরবরাহ করেছি (এই মডেলগুলির মধ্যে সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবল অবিচ্ছিন্ন, যেখানে এই মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্য কেবল fitতা নয় ভেরিয়েবল 17 (var17) থাকতে পারে: fit Model Likelihood …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

আমি একটি অর্থনীতির পটভূমি থেকে এসেছি এবং সাধারণত নিয়মানুবর্তীতে ভেরিয়েবলগুলির সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানগুলি একটি সারণীতে রিপোর্ট করা হয়। তবে, আমি তাদের চক্রান্ত করতে ইচ্ছুক। আমি কোনও বক্স প্লটটিকে গড়, মানক বিচ্যুতি, সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক প্রদর্শনের অনুমতি দেওয়ার জন্য পরিবর্তন করতে পারলাম তবে বক্স প্লটগুলি traditionতিহ্যগতভাবে মিডিয়ান এবং কিউ 1 এবং কিউ …

10 r  data-visualization  boxplot 

আমার কাছে ফর্মের একটি অবিচ্ছেদ্য সমীকরণ রয়েছে যেখানে সিডিএফ এবং একটি ফাংশন । আমার একটি সংকোচনের ম্যাপিং রয়েছে এবং তাই আমি বনচ ফিক্সড পয়েন্টের উপপাদ্য ক্রমটি ব্যবহার করে অবিচ্ছেদ্য সমীকরণটি সমাধান করার চেষ্টা করছি।T1(x)=∫x0g(T1(y)) dF^n(y)T1(x)=∫0xg(T1(y)) dF^n(y) T_1(x) = \int_0^x g(T_1(y)) \ d\hat{F}_n(y) F^nF^n\hat{F}_nggg তবে এটি খুব ধীরে ধীরে চলে এবং …

10 r  numerical-integration 

আমার কাছে প্রতিটি রাউন্ডের পরে অবসারণের সাথে 5 টি রাউন্ডের উপর বাজি ধরে এবং হারানোর সিরিজের ডেটা রয়েছে। আমি ডেটা প্রদর্শনের জন্য নীচের মত একটি সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করছি। গাছের উপরের দিকের নোডগুলি হ'ল যেগুলি দৌড়ে জিতেছে এবং গাছের নীচের দিকের অংশগুলি হারাতে চলেছে। আমি (ক) প্রতিটি নোডের (খ) প্রতিটি …

10 t-test  survival  panel-data  time-varying-covariate 

উদাহরণস্বরূপ, BUGS ম্যানুয়াল বা লি এবং ওয়াগেনমেকারস ( পিডিএফ ) এর আগত বই এবং অন্যান্য অনেক জায়গায় একটি প্রকারের স্বরলিপি ব্যবহার করা হয়েছে যা আমার কাছে খুব নমনীয় বলে মনে হয় যে এটি বেশিরভাগ পরিসংখ্যানের মডেলকে সংলগ্নভাবে বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই স্বরলিপিটির একটি উদাহরণ নিম্নরূপ: yi∼Binomial(pi,ni)log(pi1−pi)=bibi∼Normal(μp,σp)yi∼Binomial(pi,ni)log⁡(pi1−pi)=bibi∼Normal(μp,σp) y_i …

10 references  model  notation 

যাক সম্ভাব্যতা স্থান একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের হতে (\ ওমেগা, \ mathcal বি, পি) .show যে ই (x) = \ sum_ {এন = 1} ^ \ infty পি (এক্স \ Ge ঢ)।X:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N(Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P)E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). E(X)E(X)E(X) থেকে আমার সংজ্ঞাটি সমান E(X)=∫ΩXdP.E(X)=∫ΩXdP.E(X)=\int_\Omega X \, dP. ধন্যবাদ।

10 probability  self-study  expected-value 

আমার কাছে ডেটার দুটি নমুনা, একটি বেসলাইন নমুনা এবং একটি চিকিত্সার নমুনা রয়েছে। অনুমানটি হ'ল চিকিত্সা নমুনার বেসলাইন নমুনার চেয়ে উচ্চতর গড় রয়েছে। উভয় নমুনা আকারে সূচকযুক্ত। যেহেতু ডেটা বরং বড়, তাই আমি পরীক্ষার সময় প্রতিটি নমুনার জন্য কেবলমাত্র গড় এবং উপাদানের সংখ্যা রাখি। আমি কীভাবে এই অনুমানটি পরীক্ষা করতে …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  exponential 

সমবায় নির্বাচন বাছাই করার সময় আমি নিম্নলিখিত উদাহরণটি একবার পড়ি read নিম্নলিখিত মডেল সম্মানের সাথে: এর কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং বিপরীত কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নীচে দেওয়া হয়েছে, আমি কেন স্বাধীনতার বুঝতে পারছি না এবং বিপরীত সহভেদাংক এখানে স্থির করা হয়?yএক্সএক্সxYYy এই সম্পর্কের অন্তর্ভুক্ত গাণিতিক যুক্তি কী? এছাড়াও, নিম্নলিখিত চিত্রের বাম গ্রাফটি এবং …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

বৈশিষ্ট্য হ্যাশিং বর্ণনা করার সময় উইকিপিডিয়া নিম্নলিখিত উদাহরণ সরবরাহ করে ; তবে ম্যাপিংটি সংজ্ঞায়িত অভিধানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলে মনে হচ্ছে না উদাহরণস্বরূপ, অভিধান অনুসারে toরূপান্তর করা উচিত 3, তবে এটি 1পরিবর্তে এনকোড করা আছে । বর্ণনায় কোনও ত্রুটি আছে? বৈশিষ্ট্য হ্যাশিং কিভাবে কাজ করে? পাঠ্য: John likes to watch movies. …

10 feature-construction 

আমি কেবল ডিনর্ম () এর সাথে পুনরায় গণনা করার চেষ্টা করছি লগ-লিক ফাংশন দ্বারা সরবরাহ করা লগ-সম্ভাবনাটি কোনও এলএম মডেল (আরে) থেকে। এটি উচ্চ সংখ্যক ডেটা (যেমন এন = 1000) এর জন্য (প্রায় নিখুঁত) কাজ করে: > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

বিগত কয়েক বছরে, বিভিন্ন পণ্ডিত বৈজ্ঞানিক অনুমানের পরীক্ষার একটি ক্ষতিকারক সমস্যা উত্থাপন করেছেন, "স্বাধীনতার গবেষক ডিগ্রি" হিসাবে অভিহিত করেছেন, বিজ্ঞানীরা তাদের বিশ্লেষণের সময় পি-ভ্যালু <5% এর সন্ধানের পক্ষপাতদুষ্ট করার অনেকগুলি বিকল্প আছে বলে মন্তব্য করেছেন। এই অস্পষ্ট নির্বাচনগুলি উদাহরণস্বরূপ, কোন কেসটি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত, কোন কেস কে আউটলেটর হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ …

10 hypothesis-testing  inference  philosophical  reproducible-research  social-science