পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি নিম্নলিখিত ফর্ম্যাট সহ একটি ডেটাसेट পেয়েছি। একটি বাইনারি ফলাফল ক্যান্সার / ক্যান্সার নেই। ডাটাসেটের প্রতিটি ডাক্তার প্রতিটি রোগীকে দেখেছেন এবং রোগীর ক্যান্সার রয়েছে কিনা সে বিষয়ে একটি স্বাধীন রায় দিয়েছেন। চিকিত্সকরা তাদের 5 টির মধ্যে তাদের আত্মবিশ্বাসের স্তরটি দেন যে তাদের নির্ণয়টি সঠিক, এবং আত্মবিশ্বাসের স্তরটি বন্ধনীগুলিতে প্রদর্শিত হয়। …

9 forecasting  binary-data  psychometrics 

বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানবিদরা বলছেন যে "বায়সিয়ান স্ট্যাটিস্টিকসগুলি এমন পরামিতিগুলির অনুমান করতে পারে যেগুলি ঘন ঘনবাদী পদ্ধতির মাধ্যমে অনুমান করা খুব চ্যালেঞ্জযুক্ত"। এই এসএএস ডকুমেন্টেশন থেকে নেওয়া নিম্নলিখিত উদ্ধৃতিগুলি কি একই কথা বলে? এটি উপাত্তগুলিতে শর্তযুক্ত এবং অ্যাসিপোটোটিক আনুমানিকতার উপর নির্ভরতা ছাড়াই নির্ভুল সঠিক তথ্য সরবরাহ করে। ছোট নমুনা অনুকরণ একইভাবে এগিয়ে …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

নিম্নলিখিত রৈখিক সম্পর্ক ধরে: , যেখানে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হয় একটি একক স্বাধীন পরিবর্তনশীল এবং ত্রুটি পরিভাষা।Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i শেয়ার &amp; ওয়াটসন (অর্থনীতি পরিচিতি; মতে অধ্যায় 4 ), তৃতীয় লিস্ট স্কোয়ার ধৃষ্টতা হয় চতুর্থ মুহূর্তগুলোতে এবং হয় নন-জিরো এবং সসীম ।XiXiX_iuiuiu_i(0&lt;E(X4i)&lt;∞ and 0&lt;E(u4i)&lt;∞)(0&lt;E(Xi4)&lt;∞ and 0&lt;E(ui4)&lt;∞)(0<E(X_i^4)<\infty \text{ …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর একটি অনুমান হ'ল ত্রুটির শর্তগুলির মধ্যে একটি ধ্রুবক পার্থক্য থাকা উচিত এবং মডেলের সাথে যুক্ত আত্মবিশ্বাসের অন্তর এবং অনুমানের পরীক্ষাগুলি এই অনুমানের উপর নির্ভর করে। ত্রুটির শর্তগুলির একটি ধ্রুবক বৈকল্পিকতা না রাখলে ঠিক কী ঘটে?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

আর্থিক সময় সিরিজের ডেটা মডেল করতে আমি পাইথনের স্ট্যাটাস মডেলগুলি ভিএআর লাইব্রেরি ব্যবহার করছি এবং কিছু ফলাফল আমাকে বিস্মিত করেছে। আমি জানি যে ভিএআর মডেলগুলি সময় সিরিজের ডেটা স্থির বলে ধরে নেয়। আমি অজান্তেই দুটি পৃথক সিকিওরিটির জন্য লগের দামের একটি অ-স্টেশনারি সিরিজের সাথে ফিট করে আশ্চর্যরূপে ফিটেড মান এবং …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

ইন পরিসংখ্যান শেখার উপাদানসমূহ , আমি নিম্নোক্ত বিবৃতি পেয়েছি: একটি যোগ্যতা রয়েছে: নমুনাগুলি বাদ দেওয়ার আগে প্রাথমিক আপত্তিহীন স্ক্রিনিং পদক্ষেপগুলি করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা ক্রস-বৈধকরণ শুরু করার আগে, 50 টি সমস্ত নমুনা জুড়ে সর্বাধিক বৈকল্পিক সহ 1000 ভবিষ্যদ্বাণীকে নির্বাচন করতে পারি। যেহেতু এই ফিল্টারিংয়ে শ্রেণিবদ্ধ লেবেল জড়িত না তাই …

9 machine-learning  cross-validation  feature-selection 

আমার প্রশ্ন: তুলনামূলকভাবে বড় ডেটা সেট করার জন্যও কি সিভি করা উচিত? আমার তুলনামূলকভাবে বড় ডেটা সেট রয়েছে এবং আমি ডেটা সেটে একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করব। যেহেতু আমার পিসি দ্রুত নয়, সিভি (এবং গ্রিড অনুসন্ধান) মাঝে মাঝে খুব দীর্ঘ সময় নেয়। বিশেষত একটি এসভিএম কখনই প্রচুর সুরের পরামিতিগুলির …

9 machine-learning  cross-validation 

ধরুন ই [ লগ( এক্স) ]E[log⁡(X)]\text{E}[\log(X)] দেওয়া হয়েছে, আমি প্রাপ্ত করতে পারি ই [ এক্স]E[X]\text{E}[X] একটি বদ্ধ ফর্ম্যাট स्वरूपে?

9 expected-value  logarithm 

ধরা যাক আমি একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন চালাচ্ছি যার ফর্ম রয়েছে Y=β0+ +β1এ +β2বি +β3এ বি + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon। যদি β3β3\beta_3 ইতিবাচক, এটি কি এর মধ্যে একটি ইতিবাচক সম্পর্ককে বোঝায় একজনAA এবং বিBB? (বিপরীতে, একটি নেতিবাচক পারস্পরিক সম্পর্ক যদিβ3β3\beta_3 নেতিবাচক?)

9 regression  interaction 

আমি ভেক্টর মেশিনগুলিতে সমর্থন করার জন্য নতুন। সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা svmথেকে ফাংশন e1071আর প্যাকেজ বিভিন্ন বিকল্প প্রস্তাব: সি-শ্রেণীবিন্যাস নিউ-শ্রেণীবিন্যাস এক-শ্রেণিবদ্ধকরণ (অভিনবত্ব সনাক্তকরণের জন্য) EPS-রিগ্রেশন নিউ-রিগ্রেশন পাঁচটি ধরণের মধ্যে স্বজ্ঞাত পার্থক্যগুলি কী কী? কোনটি কোন পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা উচিত?

9 r  classification  svm  e1071 

আমি যদি দুই কোয়ান্টাইল দিই (কুই1,কুই2)(q1,q2)(q_1,q_2) এবং তাদের সম্পর্কিত অবস্থানগুলি (ঠ1,ঠ2)(l1,l2)(l_1,l_2) (প্রতিটি) উন্মুক্ত ব্যবধানে (0,1)(0,1)(0,1), আমি কি সবসময় একটি বিটা বিতরণের প্যারামিটারগুলি সুনির্দিষ্ট অবস্থানে থাকতে পারি?

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

আমি তাপমাত্রা বনাম আইসক্রিম বিক্রয়ের একটি ডামি ডেটা নিচ্ছি এবং কে মিন্স (এন ক্লাস্টারস = 2) ব্যবহার করে 2 বিভাগ (সম্পূর্ণ ডামি) পার্থক্য করতে এটি শ্রেণীবদ্ধ করেছি। এখন আমি এই ডেটাতে একটি প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ করছি এবং আমার লক্ষ্য আমি কী দেখছি তা বোঝা। আমি জানি যে পিসিএ উদ্দেশ্যটি মাত্রিকতা …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

আমি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে আগ্রহী যার জন্য মার্কভ বা চেবিশেভ বৈষম্যগুলি শক্ত are একটি তুচ্ছ উদাহরণ নিম্নোক্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবল। P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5। এর গড়টি শূন্য, বৈকল্পিক 1 এবংP(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1। এই র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য চেবিশেভ আঁটসাঁট (সাম্যের সাথে ধরে)। P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 মার্কোভ এবং …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities 

ধরা যাক আমার কাছে ডেটা রয়েছে যা কিছু অনিশ্চয়তা রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 অনিশ্চয়তার প্রকৃতি হ'ল পুনরাবৃত্তি পরিমাপ বা পরীক্ষাগুলি বা উদাহরণ হিসাবে উদাহরণস্বরূপ যন্ত্রের অনিশ্চয়তা। আমি আর এর সাহায্যে এটিতে একটি বক্রতা ফিট করতে চাই, এমন কিছু যা …

9 r  least-squares  error-propagation 

আমার একটি নির্ভরশীল এবং একটি স্বাধীন ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। দুজনই কোনও সময়ের সিরিজ নয়। আমার 120 টি পর্যবেক্ষণ রয়েছে। পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ 0.43 এই গণনার পরে, আমি প্রতি 12 টি পর্যবেক্ষণের জন্য গড়ের সাথে উভয় ভেরিয়েবলের জন্য একটি কলাম যুক্ত করেছি, যার ফলে 108 টি পর্যবেক্ষণ (জোড়) সহ …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section