পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

কখনও কখনও আমরা ধরে নিই যে রেজিস্ট্রারগুলি স্থির, অর্থাত্ তারা অ-স্টোকাস্টিক। আমি মনে করি তার অর্থ আমাদের সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকারী, প্যারামিটারের প্রাক্কলন ইত্যাদি তখন নিঃশর্ত, তাই না? আমি কি এতদূর যেতে পারি যে তারা আর এলোমেলো পরিবর্তনশীল নয়? অন্যদিকে আমরা যদি স্বীকার করি যে অর্থনীতিতে বেশিরভাগ রেজিস্ট্রাররা বলেছেন স্টোকাস্টিক কারণ কোনও …

9 regression  inference  philosophical  conditioning  ancillary-statistics 

শুধু মজাদার জন্য, আমি বছরের পর বছর আমার মাসিক পরিবারের বিদ্যুৎ খরচ চার্ট করতে চাই। তবে, আমি মাসিক তাপমাত্রার কিছু রেফারেন্স অন্তর্ভুক্ত করতে চাই যাতে আমি নির্ধারণ করতে পারি যে আমার বাড়ি বা আচরণ উন্নতি হচ্ছে, খারাপ হচ্ছে বা কে ডাব্লু ঘন্টা ব্যবহারের ক্ষেত্রে অবিচল রয়েছে। আমি যে ডেটা নিয়ে …

9 data-visualization 

আমি নিম্নলিখিত হিসাবে সম্পাদিত মূল উপাদান বিশ্লেষণের আউটপুট বুঝতে চেষ্টা করছি: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 …

9 r  pca  interpretation 

আমি বর্তমানে আরএর থেকে জেএজিএস ব্যবহার করে বায়বীয় মডেলগুলির হাইয়ারার্কিকাল মডেলগুলি এবং পাইথন ( "হ্যাকারদের জন্য বয়েসিয়ান পদ্ধতি" ) ব্যবহার করে পিমক শিখছি । আমি এই পোস্টটি থেকে কিছুটা স্বজ্ঞাততা পেতে পারি : "আপনি সংখ্যার একটি গাদা দিয়ে শেষ করবেন যা দেখে মনে হচ্ছে" যেন "আপনি যে জটিল বিতরণ সম্পর্কে …

9 bayesian  mcmc  expectation-maximization 

আমি জানি যে ওএলএস পক্ষপাতহীন তবে লিনিয়ার রিগ্রেশন সেটিং-এ heteroscedasticity এর অধীনে দক্ষ নয়। উইকিপিডিয়ায় http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error এমএমএসই অনুমানকারী অনিচ্ছাকৃতভাবে পক্ষপাতহীন এবং এটি বিতরণকে সাধারণ বিতরণে রূপান্তরিত করে: , যেখানে আমি (এক্স) হ'ল এক্স এর ফিশার তথ্য। সুতরাং, এমএমএসই অনুমানক অসম্পূর্ণভাবে দক্ষ।n−−√(x^−x)→dN(0,I−1(x))n(x^−x)→dN(0,I−1(x))\sqrt{n}(\hat{x} - x) \xrightarrow{d} \mathcal{N}\left(0 , I^{-1}(x)\right) এমএমএসই দাবী করা …

9 least-squares  heteroscedasticity  efficiency 

আমি সম্ভবত একটি নির্বোধ প্রশ্ন পেয়েছি যা সম্পর্কে, আমি অবশ্যই স্বীকার করব, আমি বিভ্রান্ত। কিছু আকারের এর অভিন্ন বিতরণ করা এলোমেলো অর্থোগোনাল (অর্থনোমরমাল) ম্যাট্রিক্সের বারবার উত্পন্ন কল্পনা করুন । কখনও কখনও উত্পন্ন ম্যাট্রিক্স নির্ধারক এবং কখনও কখনও এটি নির্ধারক । (কেবল দুটি সম্ভাব্য মান রয়েছে or অরথোগোনাল ঘোরার দৃষ্টিকোণ থেকে …

9 mathematical-statistics  matrix  random-generation  rotation  determinant 

এখানে একটি মন্তব্যে , @ গুং লিখেছেন, আমি বিশ্বাস করি তারা কিছুটা ওভারল্যাপ করতে পারে (সম্ভবত 25% ডলার) এবং এখনও 5% স্তরে তাৎপর্যপূর্ণ হতে পারে। মনে রাখবেন যে আপনি যে 95% সিআই দেখছেন তা পৃথক OR এর জন্য, তবে 2 টি ওআর এর পরীক্ষা তাদের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে is যাইহোক, …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references 

আমি গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেলটি অধ্যয়ন করছি এবং এই প্রশ্নটি নিজেই নিয়ে আসছি। মনে করুন অন্তর্নিহিত ডেটা এর মিশ্রণ থেকে উত্পন্ন হয়েছে কেকেKগাউসীয় বিতরণ এবং তাদের প্রত্যেকের একটি তে একটি ভেক্টর রয়েছে where, যেখানে এবং তাদের প্রত্যেকের একই সম-বৈচিত্র ম্যাট্রিক্স এবং ধরে নিন একটি তির্যক ম্যাট্রিক্স। এবং ধরুন মিক্সিং রেশিও , …

9 self-study  expectation-maximization  gaussian-mixture  consistency 

আমি সিএস-ভিত্তিক স্নাতক শিক্ষার্থীদের এই সেমিস্টারের দ্বিতীয়ার্ধের জন্য একটি শিক্ষক সহায়ক হিসাবে পরিসংখ্যান শেখাতে যাচ্ছি। বেশিরভাগ শিক্ষার্থীর ক্লাস নিয়েছিল বিষয়টি শেখার কোনও প্ররোচনা নেই এবং কেবল এটি প্রধান প্রয়োজনীয়তার জন্য নিয়েছে। আমি বিষয়টিকে আকর্ষণীয় এবং দরকারী করে তুলতে চাই, কেবল এমন একটি ক্লাস নয় যা তারা বি + পাস করতে …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  teaching 

আমি সিএনএন এর গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্রগুলি আরও ভাল করে বোঝার চেষ্টা করছি। এটি করার জন্য আমি লেএননেটের প্রতিটি নিউরনের গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্র গণনা করতে চাই। একটি সাধারণ এমএলপির জন্য এটি বরং সহজ (দেখুন http://diplayning.net/tutorial/lenet.html#sparse-conectivity ), তবে এক বা একাধিক কনভ্যুশনাল স্তর অনুসরণ করে একটি স্তরে নিউরনের গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্র গণনা করা আরও কঠিন …

9 deep-learning  conv-neural-network 

আমি ব্যালেন্স স্কোরের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করি এবং বিভিন্ন রিগ্রেশন পদ্ধতির চেষ্টা করেছি। একটি জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি যে পূর্বাভাসিত মানগুলি একরকম উপরের আবদ্ধ থাকে। যে, আসল ভারসাম্য হয়[ 0.0 , 1.0 )[0.0,1.0)[0.0, 1.0), তবে আমার পূর্বাভাসগুলি প্রায় উপরে । নিম্নলিখিত প্লটটি আসল বনাম বনাম পূর্বাভাস ভারসাম্য দেখায় (লিনিয়ার রিগ্রেশন …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

আমি একটি মিশ্রণ মডেল যা আমি ডেটার একটি সেট দেওয়া সর্বোচ্চ সম্ভাবনা মূল্নির্ধারক খুঁজতে চান আছে এবং আংশিকভাবে পর্যবেক্ষিত তথ্য একটি সেট । আমি উভয় ই-পদক্ষেপ বাস্তবায়িত হয়েছে (প্রত্যাশা গণক দেওয়া এবং বর্তমান পরামিতি , এবং M-পদক্ষেপ), নেতিবাচক লগ-সম্ভাবনা প্রত্যাশিত দেওয়া কমান ।xxxzzzzzzxxxθkθk\theta^kzzz যেহেতু আমি এটি বুঝতে পেরেছি, প্রতিটি পুনরাবৃত্তির …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

এখানে কয়েক বছর আগে আমাদের বিশ্ববিদ্যালয়ে একটি সেমিস্টার পরীক্ষায় এসেছিল এমন একটি সমস্যা যা আমি সমাধানের জন্য লড়াই করছি। যদি এক্স1,এক্স2এক্স1,এক্স2X_1,X_2 স্বতন্ত্র ββ\beta ঘনত্বগুলির সাথে বিটা র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি থাকে β(এন1,এন2)β(এন1,এন2)\beta(n_1,n_2) এবং \ বিটা (n_1 + f dfrac {1} {2}, n_2)β(এন1+ +12,এন2)β(এন1+ +12,এন2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2) যথাক্রমে দেখায় যে এক্স1এক্স2-----√এক্স1এক্স2\sqrt{X_1X_2} অনুসরণ করে β( 2)এন1, …

9 self-study  random-variable  beta-distribution  distributions  jacobian 

এল 2 এবং এল 1 ক্ষতি সহ একত্রে তিনটি খুব সাধারণ "ডিফল্ট" ক্ষতি ফাংশন যা নূন্যতম পশ্চাৎ প্রত্যাশিত ক্ষতির দ্বারা কোনও উত্তরকালের সংক্ষিপ্তসার হিসাবে ব্যবহৃত হয় used এর একটি কারণ সম্ভবত তারা গণনা করা তুলনামূলকভাবে সহজ (কমপক্ষে 1 ডি-ডিস্ট্রিবিউশনের জন্য), মোডে এল 0 ফলাফল, মিডিয়ায় এল 1 এবং গড়তে এল …

9 bayes  teaching  decision-theory  loss-functions 

গ্রাহক সমীক্ষায় আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে, আমি পণ্য 1 এবং পণ্য 2 এর মধ্যে তাত্পর্যপূর্ণ কিনা তা দেখতে আমি একটি পরিসংখ্যান পরীক্ষা স্থাপন করতে চাই। এখানে গ্রাহকদের পর্যালোচনার একটি ডেটা সেট রয়েছে। হারটি খুব খারাপ, খারাপ, ঠিক আছে, খুব ভাল থেকে খুব ভাল। customer product1 product2 1 very …

9 statistical-significance  categorical-data  repeated-measures  ordinal-data