প্রশ্ন ট্যাগ «approximation»

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 

বায়েশিয়ার পরিসংখ্যানগুলিতে, প্রায়শই উল্লেখ করা হয় যে উত্তরোত্তর বিতরণটি অচল এবং তাই আনুমানিক অনুমান প্রয়োগ করা আবশ্যক। এই অক্ষমতার কারণগুলি কী কী?

28 bayesian  approximation  inference 

এবং কে 2 আইড্রভিতে আসুন যেখানে ig । আমি এর বিতরণটি জানতে চাই ।X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 আমি যেটা করতে পারি তা হ'ল উভয়ের টেলর সিরিজটি নিয়ে যাওয়া এবং পাওয়া যে পার্থক্যটি দুটি শর্তাদির আরভিও এবং দুটি চি-স্কোয়ার আরভি এর পার্থক্যের যোগফলের সাথে বাকী শর্তগুলির মধ্যে পার্থক্যের বাকি রয়েছে। …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

সম্প্রতি সিস্টি স্টেকেক্সচেঞ্জের উপর একটি এমএল-জাতীয় প্রশ্ন ছিল এবং আমি পাওলের পদ্ধতি, গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত, জেনেটিক অ্যালগরিদম বা অন্য "আনুমানিক অ্যালগরিদম" এর প্রস্তাব দিয়ে একটি উত্তর পোস্ট করেছি । একটি মন্তব্য কেউ আমাকে বলেছিল এই পদ্ধতি "হিউরিস্টিক" এবং ছিল না "পড়তা আলগোরিদিম" এবং ঘন ঘন তাত্ত্বিক সর্বোত্তম পাসে আসে না (কারণ …

23 machine-learning  optimization  approximation 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

একটি সাধারণ বিতরণ প্রায় অনুমানের জন্য একটি সহজ পদ্ধতি হ'ল একসাথে যোগ করা আইআইডি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি সমানভাবে বিতরণ করা হয় , তারপরে রিসেটার এবং পুনরুদ্ধার করা হয়, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটির উপর নির্ভর করে। ( পার্শ্ব দ্রষ্টব্য : বাক্স – মুলার ট্রান্সফর্মের মতো আরও সঠিক পদ্ধতি রয়েছে )) আইআইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

আপনার যদি এন সারি এবং এম কলামগুলির সাথে ম্যাট্রিক্স রয়েছে তবে আপনি প্রদত্ত ম্যাট্রিক্সের নিম্ন-স্তরের আনুমানিক গণনা করতে এসভিডি বা অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন । তবে, নিম্ন র‌্যাঙ্কের আনুমানিককরণে এখনও এন সারি এবং এম কলাম থাকবে। আপনি একই সংখ্যক বৈশিষ্ট্য রেখে গেছেন, তবে মেশিন শেখার এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের …

20 r  matrix  approximation 

আমি জানি যে একটি সাধারণ বিতরণের সিডিএফের হ্যান্ডেল করার সহজ সূত্রটি এতে কিছু জটিল ত্রুটির কারণে, কিছুটা অনুপস্থিত। যাইহোক, আমি ভাবছি যদি সেখানে এএ চমৎকার সূত্র এন( গ-≤ x &lt; গ+ +| μ, σ2)এন(গ-≤এক্স&lt;গ+ +|μ,σ2)N(c_{-} \leq x < c_{+}| \mu, \sigma^2) । বা এই সমস্যার জন্য "শিল্পের রাজ্য" সান্নিধ্য কী …

18 normal-distribution  approximation 

গত বছর এনআইপিএস 2017 সালে আলী রহিমি এবং বেন রেক্ট তাদের কাগজ "বড়-স্কেল কার্নেল মেশিনগুলির জন্য র‌্যান্ডম বৈশিষ্ট্যগুলি" যেখানে র্যান্ডম বৈশিষ্ট্যগুলি প্রবর্তন করে, পরে এলোমেলো রান্নাঘরের সিংক অ্যালগরিদম হিসাবে কোডযুক্ত হিসাবে সময় পুরষ্কারের পরীক্ষায় জিতেছিল । তাদের কাগজ প্রচারের অংশ হিসাবে, তারা দেখিয়েছেন যে তাদের মডেলটি মাতলাব 5 টি লাইনে …

18 machine-learning  svm  gaussian-process  approximation 

ধরুন আমাদের ফাংশন রয়েছে যা আমরা কেবল কিছু শব্দের মাধ্যমে পর্যবেক্ষণ করতে পারি। আমরা করতে পারেন না কম্পিউট চ ( এক্স ) সরাসরি, শুধুমাত্র চ ( এক্স ) + + η যেখানে η কিছু র্যান্ডম গোলমাল হয়। (অনুশীলনে: আমি কিছু মন্টি কার্লো পদ্ধতি ব্যবহার করে চ ( এক্স ) গণনা …

17 approximation 

যাক {Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n IID র্যান্ডম মান গ্রহণ ভেরিয়েবল একটি পরিবার হতে [0,1][0,1][0,1] , একটি গড় থাকার μμ\mu এবং ভ্যারিয়েন্স σ2σ2\sigma^2 । গড়, ব্যবহার করার জন্য একটি সহজ আস্থা ব্যবধান σσ\sigma যখনই পরিচিত, দেওয়া হয় P(|X¯−μ|&gt;ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|&gt;ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} \qquad (1). এছাড়াও, কারণ …

15 normal-distribution  confidence-interval  references  asymptotics  approximation 

নেটওয়ার্ক মোটিফ সনাক্তকরণের জন্য সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি প্রচুর পরিমাণে জেড স্কোরগুলি ফিরে আসতে পারে (আমি দেখেছি সর্বোচ্চ 600,000+, তবে 100 এরও বেশি জেড-স্কোর বেশ সাধারণ)। আমি দেখানোর পরিকল্পনা করছি যে এই জেড স্কোরগুলি বোগাস। বিশাল জেড-স্কোর অত্যন্ত কম সম্পর্কিত সম্ভাবনার সাথে মিলে যায়। সম্পর্কিত সম্ভাব্যতার মানগুলি দেওয়া হয় উদাহরণস্বরূপ সাধারণ বিতরণ …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

সর্বজনীন আনুমানিক তত্ত্বটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য একটি বিখ্যাত ফলাফল, মূলত উল্লেখ করে যে কিছু অনুমানের অধীনে, কোনও ফাংশন কোনও নির্ভুলতার মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা অভিন্নভাবে সমান হতে পারে। কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রযোজ্য এমন কিছু উপমা রয়েছে কি?

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

আমি ওয়েলচের টি-টেস্ট ব্যবহার করে অর্থের সমতাটি পরীক্ষা করছি। অন্তর্নিহিত বন্টন (একটি সম্পর্কিত আলোচনায় আরও উদাহরণ চেয়ে স্কিউ স্বাভাবিক থেকে অনেক দূরে এখানে )। আমি আরও ডেটা পেতে পারি তবে কী পরিমাণে তা করা উচিত তা নির্ধারণের কিছু নীতিগত উপায় চাই। নমুনা বিতরণ গ্রহণযোগ্য কিনা তা নির্ধারণের জন্য কি কোনও …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

দেওয়া iid , এবং খুঁজছেন:এক্স এন ≈ এন ( μ এক্স , σ 2 এক্স ) μ এক্স ≈ 0N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 of এর সঠিক বদ্ধ ফর্ম বিতরণের আনুমানিক YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} অ্যাসিপটোটিক ( ক্ষতিকারক ?) একই পণ্যের সান্নিধ্য এটি একটি বিশেষ ক্ষেত্রে দেখা যায় একটি আরো সাধারণ প্রশ্ন ।μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation