পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি অ্যাডামস এবং ম্যাকেকে বাইয়েশিয়ান অনলাইন চেঞ্জপয়েন্ট সনাক্তকরণ কাগজটি পড়ছি ( লিঙ্ক )। প্রান্তিক পূর্বাভাস বিতরণ লিখে লেখকরা শুরু করেন: P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) কোথায় xtxtx_t সময়ে পর্যবেক্ষণ হয় ttt; x1:tx1:t\textbf{x}_{1:t} অবধি পর্যবেক্ষণের সেটটি বোঝায় ttt; rt∈Nrt∈Nr_t \in …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

ইউনিট ডিস্কের মাধ্যমে আমার একটি জটিল রিগ্রেশন সমস্যা সমাধান করা দরকার। মূল প্রশ্নটি কিছু আকর্ষণীয় মন্তব্য আকর্ষণ করেছিল, তবে দুর্ভাগ্যক্রমে কোনও উত্তর নেই। ইতিমধ্যে, আমি এই সমস্যাটি সম্পর্কে আরও কিছু শিখেছি, সুতরাং আমি মূল সমস্যাটিকে সাব-সমস্যায় বিভক্ত করার চেষ্টা করব এবং এইবার আমার আরও ভাগ্য ভালো আছে কিনা তা দেখুন। …

9 regression  spatial  circular-statistics 

আমি হাস্টির ইএসএল বইয়ের মাধ্যমে কাজ করছি, এবং প্রশ্ন ২.৩ নিয়ে আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। প্রশ্নটি নিম্নরূপ: আমরা উৎপত্তিস্থলে নিকটতম প্রতিবেশী প্রাক্কলন বিবেচনা করছি এবং উত্স থেকে নিকটতম ডেটা পয়েন্টের মধ্যবর্তী দূরত্ব এই সমীকরণ দ্বারা দেওয়া হয়েছে। এটিকে আবিষ্কার করার চেষ্টা করার দিক থেকে কোথায় শুরু করব তা আমার কোনও …

9 machine-learning  computational-statistics 

মনে করুন আমরা কিছু প্রত্যাশা গণনা করতে চাই: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] মনে করুন আমরা মন্টি কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে এটি আনুমানিক করতে চাই। EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) তবে ধরুন উভয় বিতরণ থেকে নমুনা আঁকা ব্যয়বহুল, যাতে আমরা কেবল একটি নির্দিষ্ট নম্বর আঁকতে পারি । KKK কীভাবে আমরা বরাদ্দ করা উচিত ? উদাহরণগুলিতে প্রতিটি …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

আমি প্রচুর দেখেছি যা আলোচনা করে যে একটি বেসিক পয়েসন রিগ্রেশন শূন্য-স্ফীত পোইসন রিগ্রেশনটির নেস্টেড সংস্করণ। উদাহরণস্বরূপ এই সাইটটি যুক্তি দেয় যে এটি পরবর্তী জিরোগুলির মডেল করার জন্য অতিরিক্ত পরামিতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, তবে অন্যথায় পূর্বের মতো একই পোইসন রিগ্রেশন প্যারামিটারগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, যদিও পৃষ্ঠাটিতে একটি মতামত অন্তর্ভুক্ত নেই যা এতে …

9 poisson-regression  zero-inflation 

আমি জানি যে কীভাবে এক্সজিবিস্টে লিনিয়ার অবজেক্টিভ ফাংশন এবং লিনিয়ার বুস্টগুলি প্রয়োগ করা যায়। আমার কংক্রিট প্রশ্নটি হল: যখন অ্যালগরিদম এটি অবশিষ্ট (বা নেতিবাচক গ্রেডিয়েন্ট) ফিট করে এটি প্রতিটি পদক্ষেপে (যেমন অবিভাজনীয় মডেল) বা সমস্ত বৈশিষ্ট্য (মাল্টিভারিয়েট মডেল) ব্যবহার করে? এক্সজিবিস্টে রৈখিক বুস্ট সম্পর্কে ডকুমেন্টেশনের কোনও রেফারেন্স প্রশংসা করা হবে। …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

আমি একটি ওয়েব পৃষ্ঠা তৈরি করেছি যা থম্পসন রয়টার্স এবং বিশ্বব্যাপী জনসংখ্যার সিআইএ থেকে গণনা করা লাইভ অলিম্পিক পদকের ফলাফলগুলি টানতে পারে। ফলাফলগুলি আমার কাছে আকর্ষণীয় - হাঙ্গেরির বিশ্বজুড়ে স্বর্ণপদকগুলির দ্বিগুণ অঙ্কের লিড রয়েছে। এছাড়াও, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং চীন প্রায় প্রতিটি বিভাগে নীচের দিকে রয়েছে। আমার প্রশ্ন হ'ল - আমি …

9 statistical-significance 

Consider 3 iid samples drawn from the uniform distribution u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta), where θθ\theta is parameter. I want to find E[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] where X(i)X(i)X_{(i)} is order statistic iii. I would expect the result to be E[X(2)|X(1),X(3)]=X(1)+X(3)2E[X(2)|X(1),X(3)]=X(1)+X(3)2 \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, X_{(3)}\right] = \frac{X_{(1)}+ X_{(3)}}{2} But the only way I can show …

9 uniform  conditional-expectation  order-statistics 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি সম্ভাব্যতা তত্ত্ব, পরিমাপ তত্ত্ব এবং শেষ পর্যন্ত …

9 machine-learning  probability  references  measure-theory 

আমার কাছে প্রচুর পরিমাণে ক্রিকেট গেম (কয়েক হাজার) সম্পর্কিত একটি ডেটা সেট রয়েছে। ক্রিকেটে "বোলার" বারবার "ব্যাটসম্যান" এর উত্তরাধিকার সূত্রে একটি বল নিক্ষেপ করে। বোলার ব্যাটসম্যানকে "আউট" করার চেষ্টা করছেন। এই ক্ষেত্রে এটি বেসবলের কলসি এবং ব্যাটারগুলির সাথে বেশ মিল। আমি যদি পুরো ডেটাসেটটি নিয়েছি এবং মোট বলের যে সংখ্যাটি …

9 probability  modeling  games 

বন্ধ । এই প্রশ্নের বিশদ বা স্পষ্টতা দরকার । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? বিশদ যুক্ত করুন এবং এই পোস্টটি সম্পাদনা করে সমস্যাটি পরিষ্কার করুন । 3 বছর আগে বন্ধ । আমি যা পড়েছি এবং অন্যান্য প্রশ্নগুলির উত্তর থেকে এখানে আমি জিজ্ঞাসা করেছি, অনেক …

9 bayesian  frequentist  philosophical 

আমি বিতরণটি বের করার চেষ্টা করছি ( এন - 1 )Σi = 1এনজেড2আমি-(Σi = 1এনজেডআমি)2( ∗ )(এন-1)Σআমি=1এনজেডআমি2-(Σআমি=1এনজেডআমি)2(*) (n-1) \sum_{i=1}^n Z_i^2 - \left( \sum_{i=1}^n Z_i \right)^2 \qquad (*) কোথায় জেডআমি। এন( 0 , 1 )জেডআমি~এন(0,1)Z_i \sim \mathcal{N}(0,1), iid আমি জানি যে, প্রতিটি শর্ত পৃথকভাবে নেওয়া, Σi = 1এনজেড2আমি~χ2( এন )Σআমি=1এনজেডআমি2~χ2(এন) \sum_{i=1}^n …

9 probability  distributions  normal-distribution 

স্থির বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা বিবেচনা করে, বার্নস-হট টি-এসএনই- তে একটি জটিলতা রয়েছে , এলোমেলো প্রক্ষেপণ এবং পিসিএ-তে একটি জটিলতা রয়েছে এগুলিকে খুব বড় ডেটা সেটগুলির জন্য "সাশ্রয়ী" করে তোলে।O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) অন্যদিকে, বহুমাত্রিক স্কেলিংয়ের উপর নির্ভরশীল পদ্ধতিগুলির একটি জটিলতা রয়েছে।O(n2)O(n2)O(n^2) অন্যান্য মাত্রা হ্রাস কৌশলগুলি (তুচ্ছ বিষয়গুলি বাদ দিয়ে, যেমন প্রথম কলামগুলি দেখার …

9 pca  dimensionality-reduction  large-data  multidimensional-scaling  tsne 

ধরা যাক আমি দ্বিপদী রিগ্রেশন ফিট করে এবং প্যাশন অনুমান এবং রিগ্রেশন সহগগুলির বৈকল্পিক-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স প্রাপ্ত করি। এটি আমাকে ভবিষ্যতের পরীক্ষায় সাফল্যের প্রত্যাশিত অনুপাতের জন্য সিআই পেতে অনুমতি দেবে,পিpp, তবে পর্যবেক্ষণের অনুপাতে আমার একটি সিআই দরকার। সিমুলেশন (ধরুন আমি তা করতে চাই না) এবং কৃষ্ণমূর্থ্য এট আল (যা আমার প্রশ্নের …

9 confidence-interval  binomial  beta-binomial  beta-regression  gamlss 

আমি জানি যে আমি এটি উভয় উপায়েই দেখেছি, তাই উভয়ের মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে এবং কোনটি সাধারণত বেশি উল্লেখ করা হয়?

9 logistic  terminology  logarithm  loss-functions