পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

লজিস্টিক জেনারেলাইজড লিনিয়ার মিক্সড মডেল (পরিবার = দ্বিপদী) এ, আমি এলোমেলো প্রভাবগুলির বৈচিত্রটি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তা আমি জানি না: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 এই সংখ্যার ফলাফলটিকে আমি কীভাবে ব্যাখ্যা করব? আমার বহুজাতিক কেন্দ্রের গবেষণায় রেনাল …

9 r  lme4-nlme 

ইমেজনেট প্রতিযোগিতার জন্য মূল্যায়ন পদ্ধতির একটি (1,000 বিভাগের চিত্রগুলি শ্রেণীবদ্ধ করুন) শীর্ষ -5 ত্রুটি, এর অর্থ কী? দেখুন: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

9 machine-learning  classification  computer-vision 

প্রসঙ্গের সংক্ষিপ্ত সংস্করণ যাক সিডিএফ সঙ্গে একটি দৈব চলক হতে yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} ধরা যাক আমি বিপরীত সিডিএফ পদ্ধতিটি ব্যবহার …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতিতে আমরা মডেলটির অজানা পরামিতিগুলি অনুমান করতে চাই: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)ওয়াইঞ=α+ +βএক্সঞ+ +εঞ(ঞ=1 ...এন)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) একবার আমরা এটি করার পরে (কিছু পর্যবেক্ষণ করা মানগুলির জন্য), আমরা লাগানো রিগ্রেশন লাইন পাই: Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)ওয়াইঞ=α^+ +β^এক্স+ +ইঞ(ঞ=1,।।।এন)Y_j = \hat{\alpha} + \hat{\beta}x +e_j \enspace (j =1,...n) অনুমানগুলি …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

একটি রৈখিক মডেল বিবেচনা করুন Yআমি= α + βএক্সআমি+ +εআমিyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i এবং opeাল এবং বিরতি জন্য অনুমান α^α^\hat{\alpha} এবং β^β^\hat{\beta}সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার ব্যবহার করে। একটি গাণিতিক পরিসংখ্যান জন্য এই রেফারেন্স যে বিবৃতি তোলেα^α^\hat{\alpha} এবং β^β^\hat{\beta} স্বতন্ত্র (তাদের উপপাদ্যের প্রমাণে)। আমি নিশ্চিত না কেন আমি বুঝতে …

9 regression 

আমি 15 ধারাবাহিক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের সাথে একটি সাধারণ শ্রেণিবদ্ধ জবাব ভেরিয়েবলের জন্য একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন চালানোর জন্য ম্যাস প্যাকেজে 'পোলার' ফাংশনটি ব্যবহার করেছি। আমি ইউসিএলএর নির্দেশিকায় প্রদত্ত পরামর্শ অনুসরণ করে আমার মডেলটি আনুপাতিক প্রতিকূল ধারণা অনুধাবন করে কিনা তা পরীক্ষা করতে কোডটি (নীচে দেখানো) ব্যবহার করেছি । তবে, আউটপুটটি …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

কিছু সংবাদদাতা স্বতঃসংশোধনের গণনার পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে একটি আকর্ষণীয় প্রশ্ন উত্থাপন করার কারণে, আমি এটির সাথে খেলতে শুরু করেছিলাম, প্রায় সময় সিরিজ এবং স্বতঃসংশ্লিষ্টতা সম্পর্কে কোনও জ্ঞান ছাড়াই। সংবাদদাতা তার ডেটা ( একটি টাইম সিরিজের ডেটা পয়েন্টগুলি) একের পর এক পিছিয়ে দিয়ে সাজিয়েছে যাতে তার কাছে ম্যাট্রিক্স থাকে ডাটা (যেমন আমি …

9 time-series  pca 

আমার বিভিন্ন ভেরিয়েবল রয়েছে যা একটি জনসংখ্যার মধ্যে ইন্টারেক্ট করে। মূলত আমি মিলিপিডের একটি তালিকা করে চলেছি এবং ভূখণ্ডের কিছু অন্যান্য মান পরিমাপ করছি, যেমন: প্রজাতি এবং সংগ্রহ করা নমুনার পরিমাণ প্রাণী যেখানে বিভিন্ন পরিবেশ পিএইচ জৈব পদার্থের শতাংশ P, K, Mg, Ca, Mn, Fe, Zn, Cu এর পরিমাণ Ca …

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

আমি বিশ্লেষণ গণনা / মূল্যায়ন করতে চাই g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, যেখানে একটি ঘনত্ব এবং হ'ল কমপ্যাক্ট সমর্থন সহ একটি মসৃণ ফাংশন । কনভোলশনটি বন্ধ-ফর্মে উপলভ্য নয় এবং আমার এটি সংখ্যাগতভাবে সংহত করতে হবে। আমার প্রশ্ন: এটি করার কোনও কার্যকর উপায় আছে কি? আমি এটি আর তে প্রয়োগ করতে চাই, …

9 r  convolution 

প্রচারমূলক মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে আমি বহির্মুখী ভেরিয়েবলের সাথে সংযুক্ত আরিমা মডেলিংয়ের সাথে নিযুক্ত আছি এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের কাছে এটি ব্যাখ্যা করতে আমার খুব কষ্ট হয়েছে। কিছু ক্ষেত্রে সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি একটি সহজ স্থানান্তর ফাংশন অর্থাৎ প্যারামিটার * এক্সোজেনাস ভেরিয়েবলের সাথে শেষ হয়। এক্ষেত্রে ব্যাখ্যাটি সহজ, যেমন প্রচারমূলক ক্রিয়াকলাপ এক্স (বহির্মুখী বাইনারি ভেরিয়েবল …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

কেউ কী ব্যাখ্যা করতে পারেন যে কীভাবে এফডিআর পদ্ধতিগুলি সত্য পজিটিভের ভিত্তির হারের মডেল / ধারণা না নিয়ে কোনও এফডিআর অনুমান করতে সক্ষম হয়?

9 false-discovery-rate 

আমার কাছে অত্যন্ত বিচ্ছিন্ন ইনপুট রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ ইনপুট চিত্রের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির অবস্থান। আরও প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের একাধিক শনাক্তকরণ থাকতে পারে (এটি নিশ্চিত নয় যে এটি সিস্টেমের ডিজাইনের উপর নির্ভর করে)। এটি আমি কে চ্যানেল হিসাবে 'বাইনারি চিত্র' উপস্থাপন করবো ওএন পিক্সেল সহ সেই বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতি উপস্থাপন করবে এবং এর বিপরীতে। আমরা …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

আমি বর্তমানে পার্লের টুকরোটি (পার্ল, ২০০৯, ২ য় সংস্করণ) পড়ছি এবং একটি মডেলের ননপ্যারমেট্রিক সনাক্তকরণ এবং প্রকৃত অনুমানের মধ্যে লিঙ্কটি প্রতিষ্ঠার জন্য কার্যকারিতা এবং সংগ্রামের বিষয়ে। দুর্ভাগ্যক্রমে, মুক্তা নিজেও এই বিষয়ে খুব চুপচাপ। একটি উদাহরণ দেওয়ার জন্য, আমার কার্যকারণ পথ, এবং সমস্ত ভেরিয়েবলকে , এবং সাথে একটি সাধারণ মডেল মনে …

9 estimation  references  causality 

আমার কাছে জনসংখ্যার একটি নমুনা (আকার 250)। জনসংখ্যার বন্টন জানি না। মূল প্রশ্ন: আমি জনসংখ্যার 1 ম- দক্ষতার একটি পয়েন্টের প্রাক্কলন চাই এবং তারপরে আমি আমার পয়েন্টের প্রাক্কলনের প্রায় 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান চাই। আমার পয়েন্ট হিসাব নমুনা 1 হতে হবে St -percentile। আমি এটি ।xxx এর পরে, আমি বিন্দু অনুমানের …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value 

আমি পরিসংখ্যানগুলিতে মোটামুটি নতুন (মুষ্টিমেয় প্রাথমিক স্তরের ইউনি কোর্স) এবং অজানা বিতরণ থেকে নমুনা নিয়ে ভাবছিলাম। বিশেষত, অন্তর্নিহিত বিতরণ সম্পর্কে যদি আপনার কোনও ধারণা না থাকে তবে আপনি কোনও প্রতিনিধি নমুনা পেয়েছেন এমন "গ্যারান্টি" দেওয়ার কোনও উপায় আছে কি? উদাহরণস্বরূপ উদাহরণ: বলুন যে আপনি বিশ্বব্যাপী সম্পদের বিতরণটি বের করার চেষ্টা …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms