পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

পরিসংখ্যান অনুমানের পরীক্ষায় নাল হাইপোথিসিস প্রায়শই রূপ নেয় (কমপক্ষে আমি যে বইগুলি পড়েছি তার মধ্যে): বা H0H0H_0H0:H0:θ=θ0θ≤θ0H0:θ=θ0H0:θ≤θ0 \begin{align*} H_0:&\theta=\theta_0\\ H_0:&\theta\le\theta_0 \end{align*} H0:θ1≤θ≤θ2H0:θ1≤θ≤θ2 H_0:\theta_1\le\theta\le\theta_2 এটি কি কেবল একটি কনভেনশন যে তে বন্ধ রয়েছে? নাকি অন্য কোন কারণ আছে?H0H0H_0

10 hypothesis-testing 

আমি আন্তরিকভাবে আশা করছি যে আমি এই প্রশ্নটি এমনভাবে বানিয়েছি যাতে এর যথাযথভাবে উত্তর দেওয়া যেতে পারে - যদি তা না হয় তবে দয়া করে আমাকে জানান এবং আমি আবার চেষ্টা করব! আমারও অনুমান করা উচিত যে আমি এই বিশ্লেষণগুলির জন্য আর ব্যবহার করব। আমার plant performance (Ys)সন্দেহজনক কয়েকটি পদক্ষেপ …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

আমি আজ কারও সাথে নমুনা নিয়ে কথা বলছিলাম এবং অস্পষ্টভাবে কিছু খুব সম্মানিত পরিসংখ্যানবিদ একটি গল্পের কথা স্মরণ করি যা নির্দিষ্ট আইনী ক্ষেত্রে ফোন বই থেকে নিয়মিত নমুনা দেওয়ার পরামর্শ দেয়। আমার মনে আছে গল্পটি আদালতে বিচারকের মতো এমন কিছু যাচ্ছিল যা তাকে বলেছিল "আমি পরিসংখ্যান সম্পর্কে তেমন কিছুই জানি …

10 sampling  references  history 

লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে আমি একটি আনন্দদায়ক ফলাফল পেয়েছি যে আমরা যদি মডেলটি ফিট করি E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, তারপরে, আমরা যদি মানকে মানিক করে কেন্দ্র করে থাকি YYY, X1X1X_1 এবং X2X2X_2 ডেটা, R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. এটি আমার কাছে 2 ভেরিয়েবল সংস্করণের …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

আমার বেশ কয়েকটি সময়-সিরিজের ডেটাসেটগুলিতে অসাধারণ সনাক্তকরণ কার্যকর করতে হবে। আমি এর আগে কখনও করিনি এবং কিছু পরামর্শের আশা করছিলাম। আমি অজগর নিয়ে খুব আরামদায়ক, তাই আমি সমাধানটি এর মধ্যে প্রয়োগ করা পছন্দ করবো (আমার কোডের বেশিরভাগ অংশ আমার কাজের অন্যান্য অংশের জন্য পাইথন) is ডেটাটির বিবরণ: এটি মাসিক সময়-সিরিজের …

10 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

আমার প্রাথমিকভাবে একটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের পটভূমি রয়েছে তবে এখন আমি নিজেকে বেসিক পরিসংখ্যান শেখানোর চেষ্টা করছি। আমার কাছে কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি মনে করি একটি পয়সন বিতরণ রয়েছে আমার দুটি প্রশ্ন আছে: এটি কি পইসন বিতরণ? দ্বিতীয়ত, এটি কি সাধারণ বিতরণে রূপান্তর করা সম্ভব? কোন সাহায্য প্রশংসা করা হবে। …

10 normal-distribution  data-transformation  poisson-distribution 

আমি কেবল যাচাই করতে চাই যে আমি এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লটগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করছি: ডেটা প্রকৃত ডেটা পয়েন্ট এবং একটি এআর (1) মডেল ব্যবহার করে উত্পন্ন অনুমানের মধ্যে উত্পন্ন ত্রুটির সাথে মিলে যায়। আমি এখানে উত্তরটি তাকিয়েছি: এসিএফ এবং পিএসিএফ পরিদর্শনের মাধ্যমে এআরএমএ সহগের অনুমান করুন পড়ার পরে মনে হচ্ছে …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

দিনX1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n বিতরণ একটি এলোমেলো নমুনা ফেম হতে Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) জন্য 0&lt;θ&lt;10&lt;θ&lt;10<\theta<1। অর্থাত, pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)p_{\theta}(x)=\theta(1-\theta)^{x-1} I_{\{1,2,...\}}(x) এর জন্য সর্বনিম্ন বৈকল্পিক সহ নিরপেক্ষ আনুষঙ্গিক খুঁজুন g(θ)=1θg(θ)=1θg(\theta)=\frac{1}{\theta} আমার প্রচেষ্টা: যেহেতু জ্যামিতিক বিতরণটি তাত্পর্যপূর্ণ পরিবার থেকে, পরিসংখ্যান ∑Xi∑Xi\sum X_i সম্পূর্ণ এবং জন্য যথেষ্ট θθ \theta। এছাড়াও, যদিT(X)=X1T(X)=X1T(X)=X_1 জন্য একটি অনুমানকারী g(θ)g(θ)g(\theta)এটা নিরপেক্ষ। সুতরাং, রাও-ব্ল্যাকওয়েল …

10 probability  self-study  estimation  unbiased-estimator  exponential-family 

আমার প্রশ্ন মিনকার "ডিরিচলেট ডিস্ট্রিবিউশন অনুমান করা" পড়ার দ্বারা উত্থাপিত হয় , যা এলোমেলো ভেক্টরগুলির পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে একটি ডিরিচলেট বিতরণের জন্য সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী প্রাপ্তির প্রসঙ্গে প্রমাণ ছাড়াই নিম্নলিখিতটি উল্লেখ করে: ক্ষতিকারক পরিবারের মতো সর্বদা, যখন গ্রেডিয়েন্ট শূন্য হয়, প্রত্যাশিত পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান পর্যবেক্ষণের পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানের সমান। তাত্পর্যপূর্ণ পরিবারে উপস্থাপিত পরিবারে …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential-family  sufficient-statistics 

আমি গাউসিয়া প্রক্রিয়া নিগ্রহের জন্য স্কোয়ার্ড এক্সপেনসিয়াল কার্নেল (এসই) ব্যবহার করব। এই কার্নেলের সুবিধাগুলি হ'ল: 1) সহজ: মাত্র 3 হাইপারপ্রেমিটার; 2) মসৃণ: এই কর্নেলটি গাউসিয়ান। মানুষ এত 'মসৃণতা' পছন্দ করে কেন? আমি জানি যে গাউসিয়ান কার্নেলটি অসীম পার্থক্যযোগ্য তবে এটি কি এত গুরুত্বপূর্ণ? (এসই কার্নেলটি এত জনপ্রিয় হওয়ার অন্য কোনও …

10 machine-learning 

টুপি ম্যাট্রিক্সের গুরুত্ব কী,H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime}রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ? এটি কি কেবল সহজ গণনার জন্য?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

আমার একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স , যা আমি মাত্লাবের কর্কোফের () মাধ্যমে পিয়ারসনের লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ব্যবহার করে পেয়েছি । 100x100 মাত্রার পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্স, অর্থাৎ আমি 100 এলোমেলো ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কযুক্ত ম্যাট্রিক্সটি গণনা করেছি।AAA এই 100 টি এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে আমি 10 টি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি খুঁজে পেতে চাই …

10 correlation 

আমার কাছে 1,449 ডেটা পয়েন্টের একটি নমুনা রয়েছে যা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয় (আর-স্কোয়ারড 0.006)। ডেটা বিশ্লেষণ করার সময়, আমি আবিষ্কার করেছি যে স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল মানগুলি ধনাত্মক এবং নেতিবাচক গ্রুপগুলিতে বিভক্ত করার মাধ্যমে, প্রতিটি দলের জন্য নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের গড়ের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে বলে মনে হয়। স্বাধীন ভেরিয়েবল মানগুলি ব্যবহার …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

আমি এই পোস্টটি খুঁজে পেয়েছি: হ্যাঁ. গুণাগুলি অরডিনাল পূর্বাভাসক পরিবর্তনের প্রতিটি বৃদ্ধির জন্য লগ প্রতিক্রিয়াগুলির পরিবর্তন প্রতিফলিত করে। এই (খুব সাধারণ) মডেল স্পেসিফিকেশন ধরে নেয় অনুমানকারী তার বৃদ্ধি বৃদ্ধি জুড়ে একটি রৈখিক প্রভাব আছে। অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য, আপনি এমন একটি মডেল তুলনা করতে পারবেন যাতে আপনি একক ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

প্রশ্ন সব বলে। আমি উভয়ই পড়েছি যে একজন কেএসকে দু'জনের চেয়ে সমান বা বড় মাত্রায় সাধারণ করতে পারে না , এবং সংখ্যাসূচক রেসিপিগুলির মতো বিখ্যাত প্রয়োগগুলি কেবল ভুল are আপনি দয়া করে ব্যাখ্যা করতে পারেন কেন তাই হয়?

10 kolmogorov-smirnov  bivariate  ecdf