পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

বিশ্লেষণ এবং আধুনিক সম্ভাবনা তত্ত্বের একটি কঠোর পটভূমি থেকে আগত, আমি বয়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলি সোজা এবং সহজেই বুঝতে পারি এবং ঘন ঘনবাদী পরিসংখ্যানকে অবিশ্বাস্যরূপে বিভ্রান্ত ও অনিচ্ছাকৃত বলে মনে করি। মনে হয় যে ঘন ঘনবাদীরা সত্যই উদ্বুদ্ধ বা সাবধানে সংজ্ঞায়িত নয় এমন "সিক্রেট প্রিয়ারস" ব্যতীত বেইসিয়ান পরিসংখ্যানগুলি করছে। অন্যদিকে, প্রচুর মহান …

9 references  frequentist  intuition 

আমি পরিসংখ্যান এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির ক্ষেত্রে সম্পূর্ণ নতুন। সুতরাং এটি খুব তুচ্ছ বা এমনকি নির্বোধ শব্দ হতে পারে। আপনি যদি আমাকে বুঝতে বা এমন কিছু সাহিত্য / পাঠ / ব্লগকে নির্দেশ করতে পারেন যা এটি আরও ভাল ব্যাখ্যা করে তবে আমি প্রশংসা করব। সিএনএন, ফক্স নিউজ, পলিটিকো ইত্যাদি সম্পর্কিত বিভিন্ন …

9 confidence-interval  sample-size 

ঠিক আছে, তাই আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন বোঝার চেষ্টা করছি। আমি একটি ডেটা সেট পেয়েছি এবং এটি দেখতে বেশ ঠিক আছে, তবে আমি বিভ্রান্ত। এটি আমার লিনিয়ার মডেল-সারসংক্ষেপ: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- Signif. codes: 0 …

9 r  regression 

আমি দুটি গ্রুপের মধ্যে ঘটনা হারের সাথে তুলনা করতে চাই (একটি রোগ ছাড়াই এবং একটির সাথে)। আমি ইনসিডেন্স রেট রেশিও (আইআরআর) গণনা করার পরিকল্পনা করছিলাম, যেমন ইনসিডেন্স রেট গ্রুপ বি / ইনসিডেন্স রেট গ্রুপ এ, এবং তারপরে এই হারটি 1 এর সমান হয় কিনা তা পরীক্ষা করে অবশেষে আইআরআর জন্য …

9 r  poisson-distribution  epidemiology  incidence-rate-ratio 

অবিচ্ছিন্ন ডেটা সহ, একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন ধরে যে ত্রুটি শব্দটি N (0, ) বিতরণ করা হয়েছেY=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) আমরা কি ধরে নিয়েছি যে ভার (Y | x) একইভাবে ~ N (0, )?σ2σ2\sigma^2 2) লজিস্টিক রিগ্রেশন এ ত্রুটি বিতরণ কি? যখন তথ্য প্রতি কেস 1 রেকর্ড আকারে থাকে, যেখানে "Y" 1 বা …

9 logistic  generalized-linear-model 

আমি পরিসংখ্যান সম্পর্কে খুব বেশি জানি না তাই আমাকে সহ্য করুন। ধরা যাক আমার কাছে এক হাজার কর্মী রয়েছে। আমি সবচেয়ে কঠোর কর্মী কে তা নির্ধারণ করতে চাই তবে আমি কেবল এক ঘন্টার কাজের সময় 1-100 এর দলে কাজ করার পরিমাণটি পরিমাপ করতে পারি। প্রতিটি শ্রমিক সর্বদা একই পরিমাণে কাজ …

9 r  regression  data-mining 

আমি ব্যবহার করে মডেল নির্বাচন করতে চাই regsubsets()। আমার কাছে অলিম্পিয়াডটেন (ডেটা আপলোড করা হয়েছে: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ) নামে একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে । আমি প্রথমে এই ডেটাফ্রেমটি সংযুক্ত করি এবং তারপরে বিশ্লেষণ শুরু করি, আমার কোডটি হ'ল: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + …

9 r  multiple-regression  model-selection 

ব্যবহার করার সময় libsvm, প্যারামিটারγγ\gammaকার্নেল ফাংশনের জন্য প্যারামিটার। এর ডিফল্ট মান হিসাবে সেটআপ করা হয়γ=1বৈশিষ্ট্য সংখ্যা।γ=1বৈশিষ্ট্য সংখ্যা।\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} বিদ্যমান পন্থাগুলি যেমন গ্রিড অনুসন্ধানের পাশাপাশি এই প্যারামিটারটি স্থাপনের জন্য কি কোনও তাত্ত্বিক দিকনির্দেশনা রয়েছে?

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

আমার কাছে আকারের ত্রিমাত্রিক সারণী রয়েছে । টেবিলের প্রতিটি ঘর একটি অনুমান পরীক্ষা। তৃতীয় মাত্রায় টেবিলটি টুকরো টুকরো টুকরো করে অনুমানের পরীক্ষার সেট তৈরি করে যা সেটগুলির মধ্যে স্বতন্ত্র তবে সেটগুলির মধ্যে নির্ভরশীল। মূলত আমি ভাবছিলাম যে আমি একই সাথে সমস্ত অনুমানের পরীক্ষায় বেনজামিনী-হচবার্গ পদ্ধতি ব্যবহার করে মিথ্যা আবিষ্কারের হারকে …

9 multiple-comparisons  false-discovery-rate 

প্রথম প্রধান উপাদান (গুলি) এবং পারস্পরিক সম্পর্ক মেট্রিক্সের গড় পারস্পরিক সম্পর্ক কী? উদাহরণস্বরূপ, একটি অভিজ্ঞতামূলক প্রয়োগে আমি পর্যবেক্ষণ করেছি যে গড় পারস্পরিক সম্পর্কটি প্রথম মূল উপাদানটির (প্রথম eigenvalue) সম্পূর্ণ প্রকরণের (সমস্ত eigenvalues ​​এর যোগফল) এর প্রকরণের অনুপাতের সমান। গাণিতিক সম্পর্ক আছে কি? নীচে অভিজ্ঞতামূলক ফলাফলের চার্ট দেওয়া আছে। যেখানে পারস্পরিক …

9 correlation  pca  mathematical-statistics  eigenvalues 

আমি নীচের ফর্মটির একটি রিগ্রেশন সমীকরণ ফিট করতে এসএএস-তে প্রোসি জিএলএম ব্যবহার করছি ওয়াই=খ0+ +খ1এক্স1+ +খ2এক্স2+ +খ3এক্স3+ +খ4টিY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t ফলাফলযুক্ত রেডসিডুয়ালের কিউকিউ প্লটটি স্বাভাবিকতা থেকে বিচ্যুতি নির্দেশ করে। কোনও রূপান্তর অবশিষ্টাংশগুলিকে স্বাভাবিক করতে কার্যকর নয়।ওয়াইYY এই মুহুর্তে, আমি নিরাপদে পিআরসি …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

এলোমেলোভাবে কার্যনির্বাহী মূল্যবান কারণ এটি সম্ভাব্য ফলাফলগুলি থেকে চিকিত্সার স্বাধীনতা নিশ্চিত করে। এইভাবে এটি চিকিত্সার গড় প্রভাব সম্পর্কে নিরপেক্ষ অনুমানের দিকে নিয়ে যায়। তবে অন্যান্য অ্যাসাইনমেন্ট প্রকল্পগুলি সম্ভাব্য ফলাফলগুলি থেকে চিকিত্সার স্বাধীনতার ব্যবস্থাও নিয়মিতভাবে করতে পারে। তাহলে আমাদের কেন এলোমেলোভাবে নিয়োগ দরকার? আরেকটি উপায় রাখুন, ননরানডম অ্যাসাইনমেন্ট স্কিমগুলির তুলনায় এলোমেলোভাবে …

9 econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation 

ডকুমেন্টেশনে উল্লেখ করা হয়েছে যে বিতরণ = "অ্যাডাবুস্ট" সহ আর জিবিএম 0-1 শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। নিম্নলিখিত কোড খণ্ড বিবেচনা করুন: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) এটি ডকুমেন্টেশনে পাওয়া যাবে যে …

9 r  gbm 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

সংক্ষিপ্ত প্রশ্ন: এটি সত্য কেন ?? দীর্ঘ প্রশ্ন: খুব সহজভাবে, আমি এই প্রথম সমীকরণকে কী ন্যায়সঙ্গত করে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি যে বইটি পড়ছি তার লেখক, ( আপনি যদি এটি চান তবে প্রসঙ্গটি এখানে প্রয়োজন তবে প্রয়োজনীয় নয়), নিম্নলিখিত দাবি করেছেন: কাছাকাছি-গাউসিটির ধারণার কারণে আমরা লিখতে পারি: পি0( ξ)) …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy