প্রশ্ন ট্যাগ «approximation»

একতরফা ক্ষেত্রে চেবিশেভের অসমতার উচ্চতর মুহুর্তের কোনও উপমা কি আছে? চেবিশেভ-ক্যান্তেলি অসমতা কেবলমাত্র বৈচিত্রের জন্য কাজ করে বলে মনে হয়, অন্যদিকে চেবিশেভদের অসমতা সহজেই সমস্ত উদ্বেগকারীদের জন্য উত্পন্ন হতে পারে। উচ্চতর মুহূর্তগুলি ব্যবহার করে কেউ কি একতরফা বৈষম্য সম্পর্কে জানেন?

12 approximation  moments  probability-inequalities 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

এখানে উইকিপিডিয়ায় বলা হয়েছে: এর যথেষ্ট বৃহৎ মানের জন্য (বলতে λ> 1000 ), গড় সঙ্গে সাধারণ বণ্টনের λ এবং ভ্যারিয়েন্স λ (আদর্শ বিচ্যুতি যদি \ sqrt {\ ল্যামডা} ), পইসন বিতরণের একটি চমৎকার পড়তা হয়। তাহলে λ 10 সম্পর্কে তার চেয়ে অনেক বেশী হয়, তাহলে সাধারণ বণ্টনের একটি ভাল পড়তা …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

এই প্রশ্নটি এখানে মার্তিজানের উত্তর দ্বারা অনুপ্রাণিত । ধরা যাক আমরা একটি প্যারামিটার পরিবারের জন্য বাইনোমিয়াল বা পোইসন মডেলের মতো একটি জিএলএম ফিট করি এবং এটি একটি সম্পূর্ণ সম্ভাবনা পদ্ধতি (কাসিপোসাইসনের বিপরীতে)। তারপরে, প্রকরণটি গড়ের একটি ক্রিয়া of দ্বিপদী সহ: এবং পোইসন ।var [ এক্স] = ই[ এক্স] ই[ 1 …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

আমি আকস্মিকভাবে একটি নিবন্ধ (অর্থনীতিতে) পড়ছিলাম যাতে জন্য নিম্নলিখিত অনুমান ছিল :log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , যা লেখক বলেছেন তা সঠিক যদি এক্স লগ-স্বাভাবিক হয় (যা আমি জানি)। আমি যা জানি না তা হল এই অনুমানটি কীভাবে উপার্জন করা যায়। আমি দ্বিতীয় আদেশটি টেলরের সান্নিধ্যের গণনা করার চেষ্টা করেছি …

11 lognormal  approximation  taylor-series 

কি আনুমানিক সেরা উপায়টি কি প্রদত্ত দুটি পূর্ণসংখ্যার জন্য মি , এন যখন আপনি কি এটা বোঝাতে জানেন μ , ভ্যারিয়েন্স σ 2 , বক্রতা γ 1 এবং বাড়তি সূঁচালতা γ 2 একটি বিযুক্ত বিতরণের এক্স , এবং এটা (অ-শূন্য) আকৃতি পরিমাপ করে থেকে পরিষ্কার γ 1 এবং γ 2 …

11 probability  distributions  moments  approximation  saddlepoint-approximation 

[ক, খ] এর উপর যে কোনও ধারাবাহিক ক্রিয়াকলাপ, যেখানে ক এবং খ প্রকৃত সংখ্যা, সেখানে গাউসিয়া প্রসেসিস (রিগ্রেশন) দ্বারা আনুষ্ঠানিকভাবে বা নির্বিচারে ফাংশনের (কিছু আদর্শে) কাছাকাছি থাকতে পারে?

10 gaussian-process  approximation 

কিছু অবিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল এবং সম্পূর্ণ ফাংশন জন্য ফর্মটির একটি প্রত্যাশা নিন (অর্থাত্, রূপান্তরটির ব্যবধানটি পুরো আসল লাইন)E(f(X))E(f(X))E(f(X))XXXf(⋅)f(⋅)f(\cdot) জন্য আমার একটি মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন রয়েছে এবং তাই সহজেই পূর্ণসংখ্যার মুহুর্তগুলি গণনা করতে পারে। আশেপাশে একটি টেলর সিরিজ ব্যবহার করুন এবং তারপরে প্রত্যাশাটিকে কেন্দ্রীয় মুহুর্তগুলির একটি সিরিজের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করুন, = …

10 expected-value  approximation 

যদি একাধিক সম্ভাব্য আনুমানিকতা থাকে তবে আমি সর্বাধিক প্রাথমিকের সন্ধান করছি।

10 normal-distribution  multinomial  approximation 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction