পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমার ডেটাতে আমার বেশ কয়েকজন আউটলিয়ার রয়েছে এবং ফলাফলগুলি পরিবর্তিত হয় কিনা তা দেখার জন্য আমি তাদের বাদ দিতে চাইছিলাম। আপনার মতে, বহিরাগতদের সর্বাধিক সংখ্যক কী নিজেকে সীমাবদ্ধ রাখতে হবে? ধন্যবাদ!

9 outliers 

এক্স, ওয়াই এবং জেড তিনটি স্বতন্ত্র এলোমেলো পরিবর্তনশীল হতে দিন। যদি এক্স / ওয়াই এর জেড হিসাবে সমান বন্টন থাকে তবে এটি কি সত্য যে এক্সের ওয়াইজেডের মতো একই বিতরণ রয়েছে?

9 probability  ratio 

আমার কাছে দুটি ধারাবাহিক ভেরিয়েবল সহ নিম্নোক্ত সাধারণ ডেটাসেট রয়েছে; অর্থাৎ, d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 ভেরিয়েবলের মধ্যে lation 0.6 হতে পারস্পরিক সম্পর্ক রাখার জন্য আমাকে তথ্যটি পুনরায় সাজানো দরকার। আমার উভয় ভেরিয়েবলের অর্থ এবং অন্যান্য বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান (এসডি, মিনিট, সর্বোচ্চ, ইত্যাদি) রাখা …

9 r  correlation 

বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে, আপনি কোনও আরভি বেঁচে থাকার সময়টি তাত্পর্যপূর্ণভাবে বিতরণ করে । এখন বিবেচনা করে আমার কাছে আইড আরভি এর এক্স_আই এর x_ , ots বিন্দু, x_n "ফলাফল" রয়েছে । এই ফলাফলগুলির কিছু অংশই আসলে "সম্পূর্ণ উপলব্ধি", অর্থাৎ অবশিষ্ট পর্যবেক্ষণগুলি এখনও "জীবিত"।XiXiX_ix1,…,xnx1,…,xnx_1,\dots,x_nXiXiX_i যদি আমি বিতরণের হার প্যারামিটার- লাম্বদাটির জন্য …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

আমার দুটি সাধারণত বিতরণযোগ্য ভেরিয়েবলগুলি এবং সাথে শূন্য এবং কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স । আমি এন্ট্রিগুলির ক্ষেত্রে এর মান গণনা করার চেষ্টা করতে আগ্রহী ।X1X1X_1X2X2X_2ΣΣ\SigmaE[X21X22]E[X12X22]E[X_1^2 X_2^2]ΣΣ\Sigma আমি পেতে সম্পূর্ণ সম্ভাবনার আইনটি ব্যবহার করেছি get তবে আমি নিশ্চিত নই যে অভ্যন্তরীণ প্রত্যাশা কমে যায়। এখানে অন্য পদ্ধতি আছে?E[X21X22]=E[X21E[X22|X1]]E[X12X22]=E[X12E[X22|X1]]E[X_1^2 X_2^2] = E[X_1^2 E[X_2^2 | …

9 normal-distribution  conditional-expectation 

3 টি ইলেকট্রনিক উপাদানগুলির লাইফটাইম এবং । এই এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি পরামিতি সূচকীয় বিতরণ থেকে 3 মাপের এলোমেলো নমুনা হিসাবে মডেল করা হয়েছিল । সম্ভাবনা ফাংশনটিX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f_{3}(x|\theta) = \theta^{3} exp(-6.6\theta) , যেখানে ।x=(2,1.5,2.1)x=(2,1.5,2.1)x = (2, 1.5, 2.1) এবং তারপর সমস্যা MLE নির্ধারণ …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

দৃust় পরিসংখ্যানের 180 পৃষ্ঠায় : প্রভাব কার্যকারণের উপর ভিত্তি করে দৃষ্টিভঙ্গি নীচের প্রশ্নটি খুঁজে পেয়েছে: 16: দেখান যে সবসময় অবস্থান-পরিবর্তিত estimators জন্য । সীমাবদ্ধ-নমুনা ব্রেকডাউন পয়েন্ট উপরের আবদ্ধ , যেখানে উভয় ক্ষেত্রে বিজোড় বা সমান হয়।ε∗≤12ε∗≤12\varepsilon^*\leq\frac{1}{2}ε∗nεn∗\varepsilon^*_nnnnnnn দ্বিতীয় অংশ (পিরিয়ডের পরে) আসলে তুচ্ছ (প্রথম দেওয়া) তবে আমি প্রশ্নের প্রথম অংশ (বাক্য) …

9 self-study  robust 

আমার নিম্নলিখিত পরীক্ষামূলক ডিজাইন থেকে ডেটা রয়েছে: আমার পর্যবেক্ষণগুলি সাফল্যের সংখ্যার গণনা ( K) ট্রায়ালগুলির সাথে সম্পর্কিত সংখ্যার ( ) এর বাইরে, Nপ্রতিটি Iব্যক্তিদের সমন্বয়ে গঠিত দুটি গ্রুপের জন্য পরিমাপ করা হয় , Tচিকিত্সা থেকে , যেখানে প্রতিটি যেমন ফ্যাক্টর সংমিশ্রণে Rপ্রতিলিপি রয়েছে । অতএব, সামগ্রিকভাবে আমার কাছে 2 * …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন বিশ্লেষণে, দেখে মনে হয় যে লোকেরা অ্যাডজাস্টড বিজোড় অনুপাতের বিভিন্ন সংজ্ঞা ব্যবহার করে। আপনি কি দয়া করে আমার জন্য একটি অ্যাডজাস্টেড ওআর এবং কীভাবে এটি একটি অ-সামঞ্জস্য হওয়া বা এর থেকে পৃথক করতে পারেন তা স্পষ্ট করে বলতে পারেন ? ধন্যবাদ!

9 regression  multivariate-analysis  odds-ratio 

আমি প্রপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং (বিশেষত আইপিটিডাব্লু) ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে গড় চিকিত্সার প্রভাবটি অনুমান করার চেষ্টা করছি। আমি মনে করি আমি এটিটি সঠিকভাবে গণনা করছি, তবে বিপরীত প্রবণতা স্কোর ওজন বিবেচনায় নেওয়ার সময় এটির আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি কীভাবে গণনা করতে হয় তা আমি জানি না। গড় চিকিত্সার প্রভাব গণনা করতে …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study 

আমার 250 টি ইউনিটের নমুনা রয়েছে। বিতরণ অসম্পূর্ণ। আমি একটি অনুমান পরীক্ষা করতে চাই যে জনসংখ্যার মাঝারিটি 3.5 এর চেয়ে আলাদা, তাই আমি মনে করি একটি এক-নমুনা পরীক্ষা উপযুক্ত হবে। আমি জানি যে উইলকক্সন র‌্যাঙ্ক পরীক্ষাটি উপযুক্ত নয় কারণ বিতরণটি প্রতিসম নয়। সাইন টেস্ট ব্যবহার করা কি উপযুক্ত? তা না …

9 hypothesis-testing  median 

বছর কয়েক আগে আমি ডেটা এবং ট্রান্সফরমেশনগুলির সাথে পরীক্ষার মাধ্যমে এই পরিচয়টি পেয়েছি। আমার পরিসংখ্যান অধ্যাপককে এটি ব্যাখ্যা করার পরে তিনি পরের শ্রেণিতে ভেক্টর এবং ম্যাট্রিক্স স্বরলিপি ব্যবহার করে একটি পৃষ্ঠার প্রুফ নিয়ে এসেছিলেন। দুর্ভাগ্যক্রমে তিনি আমাকে যে কাগজটি দিয়েছিলেন তা আমি হারিয়ে ফেলেছি। (এটি 2007 সালে ফিরে এসেছিল) কেউ …

9 regression  r-squared 

আমার বিশ্ববিদ্যালয়ের একজন প্রশিক্ষক এ জাতীয় প্রশ্ন করেছিলেন (ক্লাস শেষ হওয়ার কারণে হোমওয়ার্কের জন্য নয় এবং আমি এতে ছিলাম না)। আমি কীভাবে এটি ব্যবহার করতে পারি তা বুঝতে পারি না। প্রশ্নটি বিভিন্ন ধরণের ফলের ভাণ্ডার সমেত 2 টি ব্যাগ নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে: প্রথম ব্যাগে নিম্নলিখিত এলোমেলোভাবে নির্বাচিত ফল রয়েছে: …

9 regression  estimation 

আমি একটি পূর্বনির্ধারিত স্পারসিটি কাঠামো ( নোডগুলিতে একটি গ্রাফ দ্বারা নির্দিষ্ট) সহ একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স (প্রতিসম পিএসডি) উত্পন্ন করার চেষ্টা করছি । গ্রাফের সাথে সংযুক্ত নোডগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে , বাকি সব 0 এবং তির্যক সমস্ত 1।p×pp×pp\times ppppρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho \sim U(0,1) আমি এই ম্যাট্রিক্সটি বেশ কয়েকবার উত্পন্ন করার চেষ্টা …

9 correlation  matrix  sparse  correlation-matrix 

এথেম আলপায়ডেনের "ইন্ট্রোডাকশন টু মেশিন লার্নিং" বইয়ে বলা হয়েছে যে অক্ষ-রেখাযুক্ত আয়তক্ষেত্রটির ভিসি মাত্রা ৪. তবে কীভাবে একটি আয়তক্ষেত্র বিকল্প ধনাত্মক এবং নেতিবাচক পয়েন্টের সাথে চারটি কোলাইনারি পয়েন্টের একটি সেটকে ছিন্নভিন্ন করতে পারে ?? কোনও আয়তক্ষেত্রের ভিসি মাত্রা ব্যাখ্যা এবং প্রমাণ করতে পারে?

9 classification  vc-dimension