পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

যাক স্বাধীন র্যান্ডম মান গ্রহণ ভেরিয়েবল হতে বা সম্ভাব্যতা 0.5 সাথে। যোগফল । আমি সম্ভাবনা উপরের আবদ্ধ করতে চাই । আমার এই মুহুর্তে সেরা হ'ল যেখানে সি সর্বজনীন ধ্রুবক। সাধারণ চেরনফ সীমানা প্রয়োগের মাধ্যমে সম্ভাব্যতা কম ( এবং x | + ots বিন্দুগুলি + x_n | <\ sqrt {t}) এবং …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution 

আমার একটি দুর্দান্ত randomForestশ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল রয়েছে যা আমি একটি অ্যাপ্লিকেশনটিতে ব্যবহার করতে চাই যা একটি নতুন কেসের শ্রেণীর পূর্বাভাস দেয়। নতুন ক্ষেত্রে অনিবার্যভাবে মূল্যবোধ হারিয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণী করা এনএ-তে যেমন কাজ করবে না। আমার কীভাবে এটি করা উচিত? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

আমি নিশ্চিত না যে এই প্রশ্নটি এখানে পুরোপুরি উপযুক্ত কিনা, যদি না হয় তবে দয়া করে মুছুন। আমি অর্থনীতিতে গ্রেডের ছাত্র। এমন একটি প্রকল্পের জন্য যা সামাজিক বীমাগুলির ক্ষেত্রে সমস্যাগুলি অনুসন্ধান করে, আমার কাছে যথেষ্ট পরিমাণে প্রশাসনিক কেস রিপোর্টে (> 200 কে) অ্যাক্সেস রয়েছে যা যোগ্যতার মূল্যায়নের সাথে ডিল করে। …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

পঠন উইকিপিডিয়া ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ সম্পর্কে (CCA) দুই র্যান্ডম ভেক্টরের জন্য এবং , আমি ভাবছিলাম যদি প্রধান উপাদান anslysis (পিসিএ) CCA যখন হিসাবে একই ?এক্সএক্সXওয়াইওয়াইYএক্স= ওয়াইএক্স=ওয়াইX=Y

9 pca  multivariate-analysis  canonical-correlation 

পরিস্থিতি আমার একটি নির্ভরশীল এবং একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে । আমি সংঘটিত / ফিক্সড ব্রেকপয়েন্টগুলিতে একটি অবিচ্ছিন্ন টুকরোজ লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিট করতে চাই । ব্রেকপোইনগুলি অনিশ্চয়তা ছাড়াই পরিচিত, তাই আমি তাদের অনুমান করতে চাই না। তারপরে আমি এখানে একটি উদাহরণYyyএক্সxxটkk(একটি1,একটি2, … ,একটিট)(a1,a2,…,ak)(a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{k})Yআমি=β0+ +β1এক্সআমি+ +β2সর্বোচ্চ(এক্সআমি-একটি1, …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

আমি এমসিএমসি ব্যবহার করে একে অপরের থেকে বিশেষত অনেকগুলি মোডযুক্ত একটি পোস্টারিয়র থেকে নমুনা দেওয়ার চেষ্টা করছি। এটি প্রদর্শিত হয় যে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এই মোডগুলির মধ্যে একটিতে আমি অনুসন্ধান করছি 95% এইচপিডি রয়েছে। আমি টেম্পারড সিমুলেটিংয়ের উপর ভিত্তি করে সমাধানগুলি প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি তবে এটি সন্তোষজনক ফলাফল সরবরাহ করে …

9 sampling  mcmc  inference  convergence 

আমি মন্টি কার্লো পদ্ধতি দ্বারা একটি পরিসংখ্যানের মডেলটির প্রান্তিক সম্ভাবনা গণনা করার চেষ্টা করছি: চ( এক্স ) = ∫চ( x ∣ θ ) π( θ )ঘθচ(এক্স)=∫চ(এক্স|θ)π(θ)ঘθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta সম্ভাবনাটি ভাল আচরণ করা হয় - মসৃণ, লগ-অবতল - তবে উচ্চ-মাত্রিক। আমি স্যাম্পলিংয়ের গুরুত্বের চেষ্টা করেছি, তবে ফলাফলগুলি দুর্দান্ত …

9 monte-carlo  likelihood  marginal 

বলুন আমি একটি নির্দিষ্ট স্বাস্থ্য ব্যবস্থার দিকে তাকিয়ে একটি বিশ্লেষণ করছি। আমি রোগীদের এবং নিয়ন্ত্রণের মধ্যে সেই পরিমাপের পার্থক্যের বিষয়ে আগ্রহী এবং এই পার্থক্যটি 0 থেকে পৃথক কিনা কি না তা আগ্রহী আমি অতীতে আমার একই গবেষণামূলক প্রশ্ন এবং স্বাস্থ্য পরিমাপের দিকে তাকিয়ে গবেষণা করেছি, তবে রোগীদের বিভিন্ন নমুনায় দেখেছি। …

9 bayesian  meta-analysis  case-control-study 

সম্পাদনা: এই পোস্টটি তৈরি করার পর থেকে আমি এখানে একটি অতিরিক্ত পোস্ট দিয়েছি । নীচের পাঠ্যের সংক্ষিপ্তসার: আমি একটি মডেলটিতে কাজ করছি এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন, বক্স কক্স ট্রান্সফর্মেশন এবং জিএএম চেষ্টা করেছি তবে খুব বেশি অগ্রগতি হয়নি ব্যবহার করে R, বর্তমানে আমি লিগের বড় লিগ (এমএলবি) পর্যায়ে নাবালিকা লীগ বেসবল …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

আমি এই বিষয়টিকে ঘিরে আমার মাথাটি গুটিয়ে রাখতে চাই তবে সাদা কাগজপত্র এবং টিউটোরিয়ালগুলি থেকে শিক্ষা নেওয়া শক্ত কারণ কারণ অনেকগুলি ফাঁক রয়েছে যা সাধারণত পাঠ্যপুস্তকগুলিতে ভরা থাকে। যদি এটি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আমার পিএইচডি করার মতো তুলনামূলকভাবে শক্তিশালী গাণিতিক পটভূমি রয়েছে ফলিত গণিতে (সিএফডি আরও সুনির্দিষ্ট হতে হবে)

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

এর বেশিরভাগ অংশ ব্যাকগ্রাউন্ড, যদি আপনি ইতিমধ্যে ডিরিচলেট প্রক্রিয়া মিশ্রণ সম্পর্কে যথেষ্ট জানেন তবে শেষ পর্যন্ত যান । ধরুন আমি অর্থাত Dirichlet প্রসেস মিশ্রণ, থেকে আসছে দিন হিসাবে কিছু ডেটা মডেলিং করছি এবং এর শর্তাধীন অনুমানF∼D(αH)F∼D(αH)F \sim \mathcal D(\alpha H)FFFYi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Yi∼iid∫f(y|θ)F(dθ).Y_i \stackrel {iid}{\sim} \int f(y | \theta) F(d\theta). এখানে এবং পূর্বের …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

এটা কি সত্য যে গাউস মার্কভ অনুমানের অধীনে সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতিটি দক্ষ এবং পক্ষপাতহীন অনুমান করে? তাই: ই(তোমার দর্শন লগ করাটি) = 0ই(তোমার দর্শন লগ করাটি)=0E(u_t)=0 সকলটিটিt ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন লগ করাগুলি) =σ2ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন লগ করাগুলি)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 জন্যt = sটি=গুলিt=s ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন …

9 regression  self-study  least-squares 

আর-তে, আমি যদি lm()নিম্নলিখিত উপায়ে ফাংশনটি কল করি : lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) এটি আমার সঙ্গে প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল একটি রৈখিক মডেল দেয় var1, var2এবং তাদের মধ্যে পারস্পরিক কথোপকথন। তবে, আমরা সংখ্যাসূচকভাবে মিথস্ক্রিয়া শব্দটি কীভাবে ব্যাখ্যা করি? ডকুমেন্টেশনটি বলে যে এটি "ক্রস" এর …

9 r  regression 

বাইনারি ভেরিয়েবলগুলির সেটের উপর ভিত্তি করে পর্যবেক্ষণের একটি নমুনা ক্লাস্টার করতে আমি সুপ্ত শ্রেণীর বিশ্লেষণ ব্যবহার করছি। আমি আর এবং প্যাকেজটি পিএলসিএ ব্যবহার করছি। এলসিএতে, আপনি যে ক্লাস্টারগুলি সন্ধান করতে চান তা অবশ্যই নির্দিষ্ট করতে হবে। অনুশীলনে, লোকেরা সাধারণত বেশ কয়েকটি মডেল চালায়, প্রতিটি পৃথক পৃথক সংখ্যক শ্রেণি নির্দিষ্ট করে …

9 data-visualization  mixture  latent-class 

আমি একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল শিখতে চেষ্টা করছি। যাইহোক, আমি তথ্য সাধারণীকরণ সম্পর্কিত কিছু বিভ্রান্তি আছে। আমি বৈশিষ্ট্যগুলি / ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের শূন্য গড় এবং এককের বৈকল্পিকতায় স্বাভাবিক করেছি। আমি লক্ষ্য জন্য একই কাজ করা প্রয়োজন। যদি তাই হয় কেন?

9 regression  multiple-regression  normalization