পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের প্রসঙ্গে ওয়াল্ড, সম্ভাবনা অনুপাত এবং ল্যাঞ্জরেঞ্জ গুণক পরীক্ষাগুলি asyptotically সমতুল্য। যাইহোক, ছোট নমুনাগুলির জন্য এগুলি কিছুটা বিচ্যুত হওয়ার ঝোঁক থাকে এবং কিছু ক্ষেত্রে তারা বিভিন্ন উপসংহারে আসে। তারা নাল প্রত্যাখ্যান করার সম্ভাবনা অনুসারে কীভাবে তাদেরকে স্থান দেওয়া যেতে পারে? যখন পরীক্ষাগুলির বিরোধী উত্তর থাকে তখন কী করবেন? …

10 hypothesis-testing  maximum-likelihood 

আমি কিছু খুব গোলমাল দীর্ঘমেয়াদী ডেটাতে চেষ্টা করার চেষ্টা করার চেষ্টা করছি find তথ্যটি মূলত এমন কোনও কিছুর সাপ্তাহিক পরিমাপ যা প্রায় 8 মাসের সময়কালে প্রায় 5 মিমি স্থানান্তরিত করে। ডেটাটি 1 মিমি যথার্থ হয় এবং এক সপ্তাহে নিয়মিত +/- 1 বা 2 মিমি পরিবর্তিত হয় খুব গোলমাল। আমাদের কাছে …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

অনলাইন ব্যবহারের জন্য কয়েকটি ভাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি কি? এগুলি কি ব্যবহার করা সহজ এবং এখানে কোনও ভাল ডকুমেন্টেশন আছে?

10 data-visualization  protovis 

আমি এমন একটি কাজের জন্য একটি সাক্ষাত্কার প্রশ্নের মুখোমুখি হয়েছি যেখানে সাক্ষাত্কারকারী আমাকে ধারণা করেছিলেন আপনার your আর2আর2R^2মূল্য স্থিতিস্থাপকতা মডেলের জন্য খুব কম (5 থেকে 10% এর মধ্যে)। আপনি এই প্রশ্নটি কীভাবে সমাধান করবেন? আমি কী ভুল হয়েছে বা কোন লিনিয়ার পদ্ধতি প্রয়োগ করা উচিত তা দেখার জন্য আমি রিগ্রেশন …

10 regression  self-study  theory 

গণনামূলক শিক্ষায়, এনএফএল উপপাদ্যটি বলে যে কোনও সর্বজনীন শিক্ষানবিশ নেই। প্রতিটি লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য, এমন একটি বিতরণ রয়েছে যা উচ্চতর সম্ভাবনা সহ (যদিও একটি ত্রুটির ত্রুটিযুক্ত হাইপোপিসিস কম থাকে) উচ্চতর ত্রুটিযুক্ত একটি অনুমানের দ্বারা শিক্ষার্থীর আউটপুট তৈরি করে। উপসংহারটি হল যে শিখতে গেলে অনুমানের শ্রেণি বা বিতরণগুলি সীমাবদ্ধ করতে হবে। …

10 k-nearest-neighbour  consistency 

একজন রোগীকে হাসপাতালে ভর্তি করা হয়। তাদের থাকার দৈর্ঘ্য 2 টি বিষয়ের উপর নির্ভর করে: তাদের আঘাতের তীব্রতা এবং তাদের বীমা হাসপাতালে রাখার জন্য তাদের বীমা কতটা দিতে আগ্রহী। কিছু রোগী যদি তাদের বীমা তাদের থাকার জন্য অর্থ প্রদান বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নেন তবে অকালমে চলে যাবেন। নিম্নলিখিতটি ধরে নিন: …

10 maximum-likelihood  modeling 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । গত বছর বন্ধ ছিল । শীর্ষ 100 ইউএস নিউজ পরিসংখ্যান প্রোগ্রামের গবেষণা ক্ষেত্রটি ব্রাউজ করে, প্রায় সবগুলিই …

10 bayesian  frequentist 

আমি বর্তমানে টি-এসএনই ব্যবহার করে উচ্চ-মাত্রিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তদন্ত করছি investigating আমার কাছে মিশ্রিত বাইনারি এবং অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলির সাথে কিছু ডেটা রয়েছে এবং বাইনারি ডেটা খুব সহজেই ক্লাস্টার হিসাবে উপস্থিত হয়। অবশ্যই এটি পরিমিত (0 এবং 1 এর মধ্যে) ডেটার জন্য প্রত্যাশিত: ইউক্যালিডিয়ান দূরত্ব বাইনারি ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সর্বদা সর্বকালের / …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

ডিরিচলেট পোসেস এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া প্রায়শই "বিতরণ ওভার বিতরণ" বা "বিতরণ ওভার বিতরণ" হিসাবে পরিচিত। সেক্ষেত্রে, আমি কি জিপি এর অধীনে কোনও ফাংশনের ঘনত্ব সম্পর্কে অর্থপূর্ণভাবে কথা বলতে পারি? অর্থাত, গাউসিয়া প্রক্রিয়া বা ডিরিচলেট প্রক্রিয়াটির কোনও সম্ভাবনা ঘনত্বের কিছু ধারণা আছে? যদি এটি না হয়, তবে কোনও কাজটির পূর্ব সম্ভাবনার …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

ধরুন আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির জন্য আগ্রহী Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, কারণ আমি দেখতে চাই যে দুটি সিভিলিয়ারেটের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়া ওয়াইয়ের উপর প্রভাব ফেলে কিনা if প্রফেসরদের কোর্সের নোটগুলিতে (যার সাথে আমার যোগাযোগ নেই) এটিতে বলা হয়েছে: ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি অন্তর্ভুক্ত করার সময় আপনার তাদের …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

একটি এলোমেলো প্রভাব মডেল মধ্যে ক্লাস্টার প্রতি পর্যবেক্ষণ সংখ্যার জন্য কি যুক্তি আছে? আমার 70000 টি ক্লাস্টার সহ 1,500 আকারের একটি নমুনা বিনিময়যোগ্য এলোমেলো প্রভাব হিসাবে মডেল হয়েছে। কম, তবে বৃহত্তর ক্লাস্টার তৈরি করার জন্য আমার কাছে ক্লাস্টারগুলিকে মার্জ করার বিকল্প রয়েছে। আমি ভাবছি যে প্রতিটি ক্লাস্টারের জন্য এলোমেলো প্রভাবের …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

দিন X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n আইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের পিডিএফ থাকুন fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) কোথায় θ>0θ>0\theta >0। এর UMVUE দিন1θ1θ\frac{1}{\theta} এবং এর বৈকল্পিক গণনা আমি ইউএমভিউ'র প্রাপ্ত দুটি জাতীয় পদ্ধতি সম্পর্কে শিখেছি: ক্র্যামার-রাও লোয়ার বাউন্ড (সিআরএলবি) লেহম্যান-শেফি থিমে আমি দু'জনের প্রাক্তনকে ব্যবহার করে এটি চেষ্টা করতে যাচ্ছি। আমাকে …

10 self-study  estimation  inference  exponential-family  umvue 

আমি একটি ইউসিএলএ ওয়েবপৃষ্ঠায় মিশ্র প্রভাবগুলির লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে বিবৃতিতে বিভ্রান্ত হয়েছি । তারা যেমন একটি মডেল ফিটিং থেকে স্থির প্রতিক্রিয়া সহগের একটি টেবিল দেখায় এবং নীচের প্রথম অনুচ্ছেদে সহগগুলি ঠিক একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো ব্যাখ্যা করে বলে মনে হয়। তবে তারপরে যখন তারা প্রতিকূল অনুপাতের বিষয়ে কথা …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমি মনে করি প্রচুর ব্যবহারকারীর কাছে একেবারে বেসিক। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলি ব্যবহার করছি (i) বেশ কয়েকটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং আমার প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের সম্পর্ক তদন্ত করতে এবং (ii) ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে আমার প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস। একটি নির্দিষ্ট ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এক্স উল্লেখযোগ্যভাবে আমার প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলকে …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample 

ধরুন আমাদের কাছে সত্য (অজানা) গড় এবং বৈচিত্র সহ একটি বিতরণ থেকে আইআইডি নমুনাগুলির অ্যাক্সেস রয়েছে এবং আমরা অনুমান করতে চাই ।μ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 কীভাবে আমরা এই পরিমাণের একটি নিরপেক্ষ, সর্বদা ইতিবাচক অনুমানকারী তৈরি করতে পারি? স্যাম্পলটির বর্গক্ষেত্র গ্রহণের অর্থ পক্ষপাতদুষ্ট এবং পরিমাণকে অত্যধিক বিবেচনা করবে, উদাহরণস্বরূপ। যদি 0 এর কাছাকাছি …

10 mean  unbiased-estimator