পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি লক্ষ করেছি যে আর, পোইসন এবং নেতিবাচক দ্বিপদী (এনবি) রিগ্রেশনগুলি সর্বদা শ্রেণিবদ্ধ, তবে ধারাবাহিক নয়, ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের জন্য একই গুণফলের সাথে মানায়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণীটির সাথে একটি প্রতিরোধ এখানে রয়েছে: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) #compare coefficients cbind("Poisson"=coef(rs1), …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

শ্রেণীবিন্যাস সমস্যার জন্য নাইভ বেইস শ্রেণিবদ্ধকারী একটি জনপ্রিয় পছন্দ। এর জন্য অনেকগুলি কারণ রয়েছে: "জিটজিস্ট" - প্রায় দশ বছর আগে স্প্যাম ফিল্টারগুলির সাফল্যের পরে ব্যাপক সচেতনতা লিখতে সহজ শ্রেণিবদ্ধ মডেলটি নির্মাণে দ্রুত is মডেলটিকে নতুন করে তৈরি না করেই নতুন প্রশিক্ষণের ডেটা দিয়ে পরিবর্তন করা যেতে পারে যাইহোক, তারা 'নিষ্পাপ' …

38 classification  naive-bayes 

আমি একটি মাল্টিভারিয়েট কক্স রিগ্রেশন করছি, আমার আমার উল্লেখযোগ্য স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং বিটা মান রয়েছে। মডেলটি আমার ডেটার সাথে খুব ভাল ফিট করে। এখন, আমি আমার মডেলটি ব্যবহার করতে এবং একটি নতুন পর্যবেক্ষণের বেঁচে থাকার পূর্বাভাস দিতে চাই। কক্স মডেল দিয়ে এটি কীভাবে করা যায় তা আমি অস্পষ্ট। লিনিয়ার বা …

38 regression  survival  prediction  cox-model 

আমি জানি যে এমন একটি মডেল যা সনাক্তকরণযোগ্য নয়, সেই সাথে মডেল পরামিতিগুলির একাধিক ভিন্ন অ্যাসাইনমেন্টের মাধ্যমে ডেটা উত্পন্ন হতে পারে। আমি জানি যে মাঝে মাঝে প্যারামিটারগুলিকে সীমাবদ্ধ করা সম্ভব হয় যাতে সমস্ত সনাক্তযোগ্য হয়, যেমন ক্যাসেলা এবং বার্গার ২ য় এড, বিভাগ ১১.২-তে উদাহরণ হিসাবে। একটি নির্দিষ্ট মডেল দেওয়া, …

38 identifiability 

নীচের চক্রান্তে এবং মধ্যে সম্পর্ক কী ? আমার দৃষ্টিতে নেতিবাচক লিনিয়ার সম্পর্ক রয়েছে, তবে আমাদের প্রচুর বিদেশী হওয়ার কারণে সম্পর্কটি খুব দুর্বল। আমি কি সঠিক? আমি শিখতে চাই কীভাবে আমরা স্ক্যাটারপ্লটগুলি ব্যাখ্যা করতে পারি। এক্সYYYXXX

38 self-study  correlation  scatterplot 

আমি একটি .rda ফাইল (আর ডেটাসেট) ব্রাউজ করতে চাই। আমি View(datasetname)কমান্ড সম্পর্কে জানি । ম্যাকের জন্য আসা ডিফল্ট আর.এ্যাপের ডেটার জন্য খুব ভাল ব্রাউজার নেই (এটি এক্স 11 এ একটি উইন্ডো খোলে)। আমি আরস্টুডিও ডেটা ব্রাউজারটি পছন্দ করি যা Viewকমান্ডটি দিয়ে খোলে । তবে এটি কেবল 1000 টি সারি দেখায় …

38 r 

আমি একটি ওএলএস রিগ্রেশন চালানোর চেষ্টা করছি: ডিভি: এক বছরেরও বেশি সময় ওজনে পরিবর্তন (প্রাথমিক ওজন - শেষ ওজন) চতুর্থ: আপনি অনুশীলন করুন বা না করুন। যাইহোক, এটি যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হয় যে ভারী লোকেরা পাতলা মানুষের চেয়ে ব্যায়ামের প্রতি ইউনিট বেশি ওজন হারাবে। সুতরাং, আমি একটি নিয়ন্ত্রণ পরিবর্তনশীল অন্তর্ভুক্ত …

38 regression  repeated-measures  least-squares  change-scores 

নির্দিষ্ট কিছু এলোমেলো বিতরণের অর্ডার পরিসংখ্যানের জন্য কি সুপরিচিত সূত্র রয়েছে? বিশেষত প্রথম এবং শেষ অর্ডারের একটি সাধারণ র্যান্ডম ভেরিয়েবলের পরিসংখ্যান তবে আরও সাধারণ উত্তরটিও প্রশংসা করবে। সম্পাদনা: স্পষ্ট করার জন্য, আমি আনুমানিক সূত্রগুলির সন্ধান করছি যা আরও-বা-কম স্পষ্টভাবে মূল্যায়ন করা যায়, সঠিক অখণ্ডতা প্রকাশ নয়। উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি সাধারণ …

38 distributions  normal-distribution  approximation  order-statistics 

ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং পরীক্ষার মধ্যে একটি ঘনিষ্ঠ যোগাযোগ রয়েছে। সম্পর্কে অনুমান ব্যবহার μμ\mu মধ্যে N(μ,σ2)এন(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2) একটি উদাহরণ হিসাবে বন্টন, 1−α1-α1-\alpha আস্থা ব্যবধান এর সব মান ধারণ করে যে বাতিল করে না তাত্পর্য পর্যায়ে -test । μটিαx¯±tα/2(n−1)⋅s/n−−√এক্স¯±টিα/2(এন-1)⋅গুলি/এন\bar{x}\pm t_{\alpha/2}(n-1)\cdot s/\sqrt{n}μμ\mutটিtαα\alpha ঘন ঘন আত্মবিশ্বাসের অন্তর্ভুক্তিগুলি এই অর্থে বিপরীত পরীক্ষায়। (প্রসঙ্গক্রমে, …

38 hypothesis-testing  bayesian  confidence-interval  frequentist  credible-interval 

আমার কাছে টাইম সিরিজের ডেটা সেট আছে। প্রতিটি সিরিজ একই সময়কাল জুড়ে, যদিও প্রতিটি সময় সিরিজের আসল তারিখগুলি সমস্ত 'লাইন আপ' না করে may এটি বলার অপেক্ষা রাখে না, যদি টাইম সিরিজটি 2 ডি ম্যাট্রিক্সে পড়তে হয় তবে এটি এমন কিছু দেখায়: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 …

38 r  time-series  clustering  cointegration 

আমি একটি দৈব চলক (মডেলিং করছি ) যা কিছু ~ 15-40k স্বাধীন বের্নুলির র্যান্ডম ভেরিয়েবল (এর সমষ্টি একটি ভিন্ন সাফল্য সম্ভাব্যতা (সঙ্গে), প্রতিটি )। সাধারণত, যেখানে এবং \ জন (এক্স_আই = 0) = 1-পি_আই ।YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i আমি Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k) (যেখানে kkk দেওয়া হয়েছে) এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে আগ্রহী । বর্তমানে, …

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

আমি দক্ষতার সাথে ইতিবাচক-সেমিডেফাইনেট (পিএসডি) পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স উত্পন্ন করতে সক্ষম হতে চাই। আমি উত্পন্ন হওয়ার জন্য ম্যাট্রিক্সের আকার বাড়ায় আমার পদ্ধতিটি নাটকীয়ভাবে ধীর হয়ে যায়। আপনি কি কোনও কার্যকর সমাধানের পরামর্শ দিতে পারেন? আপনি যদি মতলবের কোনও উদাহরণ সম্পর্কে অবগত হন তবে আমি খুব কৃতজ্ঞ হব। একটি পিএসএস পারস্পরিক …

38 random-generation  correlation-matrix 

আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে এলোমেলো বন এবং চূড়ান্তভাবে এলোমেলো গাছগুলি এই অর্থে পৃথক হয় যে র্যান্ডম ফরেস্টের গাছের বিভাজনগুলি নির্বিচারবাদী হয় তবে তারা চূড়ান্তভাবে এলোমেলো গাছের ক্ষেত্রে এলোমেলো হয় (আরও সঠিকভাবে বলতে গেলে, পরবর্তী বিভাজনটি সেরা বিভাজন বর্তমান গাছের জন্য নির্বাচিত ভেরিয়েবলগুলিতে এলোমেলো ইউনিফর্ম বিভাজনগুলির মধ্যে)। তবে আমি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে …

38 machine-learning  correlation  references  random-forest 

ইমেজনেট শ্রেণিবদ্ধকরণ কাগজগুলিতে শীর্ষ -1 এবং শীর্ষ -5 ত্রুটি হারগুলি কয়েকটি সমাধানের সাফল্য পরিমাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ইউনিট, তবে সেই ত্রুটি হারগুলি কী? ইন ডীপ Convolutional নিউরাল নেটওয়ার্ক সঙ্গে ImageNet ক্লাসিফিকেশন Krizhevsky এট দ্বারা। একক সিএনএন (পৃষ্ঠা 7) ভিত্তিক প্রতিটি সমাধানের কোনও শীর্ষ -5 ত্রুটি হার নেই যখন 5 এবং 7 …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

আমি উচ্চতর অর্ডার সিস্টেমের মাত্রিকতা হ্রাস করতে এবং অগ্রাধিকার 2 মাত্রিক বা 1 মাত্রিক ক্ষেত্রের বেশিরভাগ সমবায়কে ক্যাপচার করতে চাই। আমি বুঝতে পারি এটি মূল উপাদান বিশ্লেষণের মাধ্যমে করা যেতে পারে এবং আমি অনেক পরিস্থিতিতে পিসিএ ব্যবহার করেছি। তবে, আমি এটি কখনই বুলিয়ান ডেটা ধরণের সাথে ব্যবহার করি নি, এবং …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis