প্রশ্ন ট্যাগ «bootstrap»

এ জাতীয় বুটস্ট্র্যাপিং, বিন্যাস পরীক্ষা, jackknife, ইত্যাদি অসংখ্য নিবন্ধ আছে & বই উদাহরণস্বরূপ এই কৌশল নিয়ে আলোচনা, যেমন বিভিন্ন জনপ্রিয় রিস্যাম্পলিং কৌশল, যা প্রায়ই বাস্তবে ব্যবহার করা হয়, হয় ফিলিপ আমি ভালো (2010) বিন্যাস, প্যারামেত্রিক এবং বুটস্ট্র্যাপ টেস্ট অনুমানের আমার প্রশ্নটি যা পুনরায় মডেলিং কৌশলটি আরও বেশি জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে …

37 hypothesis-testing  nonparametric  bootstrap  permutation-test 

এই প্রশ্নটি একটি সুস্পষ্ট উত্তর পেতে খুব খোলামেলা হতে পারে, তবে আশা করি না। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যেমন এসভিএম, জিবিএম, র‌্যান্ডম ফরেস্ট ইত্যাদি, সাধারণত কিছু ফ্রি প্যারামিটার থাকে যা থাম্ব গাইডেন্সের কিছু নিয়মের বাইরেও প্রতিটি ডেটা সেটে সুর করা দরকার। প্যারামিটারগুলির সেটটি সেরা জেনারেলাইজেশন ত্রুটি প্রদান করে যাতে এটি সাধারণত …

34 machine-learning  cross-validation  bootstrap  optimization  resampling 

আমি এই কয়েকটি সহ কয়েকটি উত্সে পড়েছি যে র্যান্ডম অরণ্যগুলি বিদেশিদের কাছে সংবেদনশীল নয় (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং অন্যান্য এমএল পদ্ধতিগুলি উদাহরণস্বরূপ)। যাইহোক, স্বজ্ঞাত দুটি টুকরা অন্যথায় আমাকে বলুন: যখনই কোনও সিদ্ধান্ত গাছ নির্মিত হয়, সমস্ত পয়েন্ট অবশ্যই শ্রেণিবদ্ধ করা উচিত। এর অর্থ হ'ল এমনকি বহিরাগতরাও শ্রেণিবদ্ধ হবে, এবং তাই …

33 random-forest  bootstrap  outliers  cart 

আমি জানি এটি একটি বরং উত্তপ্ত বিষয় যেখানে সত্যিকার অর্থে কেউ সহজ উত্তর দিতে পারে না। তবুও আমি ভাবছি যে নিম্নলিখিত পদ্ধতিটি কার্যকর না হতে পারে। বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি কেবল তখনই কার্যকর যখন আপনার নমুনা কম বেশি বা কম (সঠিকভাবে পড়ুন) মূল জনসংখ্যার মতো একই বন্টন অনুসরণ করে। নিশ্চিত হওয়ার জন্য …

33 bootstrap  sample-size  methodology 

আমি সম্প্রতি অনুমানকারীদের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি গণনা করতে বুটস্ট্র্যাপিং কৌশলগুলি ব্যবহার সম্পর্কে শিখেছি। আমি যা শিখেছি তা হ'ল যদি ডেটা আইআইডি হয় তবে আপনি নমুনা ডেটাটিকে জনসংখ্যা হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন এবং প্রতিস্থাপনের সাথে নমুনা করতে পারেন এবং এটি আপনাকে পরীক্ষার পরিসংখ্যানের একাধিক সিমুলেশন পেতে অনুমতি দেবে। …

33 time-series  bootstrap 

এমআইটি ওপেনকোর্স ওয়্যার নোটগুলিতে 18.05 এর জন্য সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের পরিচিতি, স্প্রিং 2014 (বর্তমানে এখানে উপলভ্য ) রয়েছে: বুটস্ট্র্যাপ পারসেন্টাইল পদ্ধতিটি তার সরলতার কারণে আবেদন করছে। তবে এটি এর বুটস্ট্র্যাপ বন্টন উপর নির্ভর করে একটি উপর ভিত্তি করে বিশেষ নমুনা সত্য বন্টন করার জন্য একটি ভাল পড়তা হচ্ছে । ভাত …

31 confidence-interval  bootstrap 

এটি প্রায়শই দাবি করা হয় যে বুটস্ট্র্যাপিং কোনও অনুমানকারীটিতে পক্ষপাতের একটি অনুমান সরবরাহ করতে পারে। যদি কিছু পরিসংখ্যানের জন্য অনুমান করা হয়, এবং হ'ল বুটস্ট্র্যাপ প্রতিলিপি ( with ), তবে পক্ষপাতের বুটস্ট্র্যাপ অনুমান যা অত্যন্ত হওয়ার মতো অবস্থা।টি^t^\hat tটি~আমিt~i\tilde t_iআমি ∈ { 1 , ⋯ , এন}i∈{1,⋯,N}i\in\{1,\cdots,N\}b i a sটি। …

31 bootstrap  bias 

লগ-নরমাল এর মতো খুব স্কিউড ডিস্ট্রিবিউশনের ফলে সঠিক বুটস্ট্র্যাপের আত্মবিশ্বাসের বিরতি ঘটে না। এখানে একটি উদাহরণ দেখাচ্ছে যা বাম এবং ডান লেজের অঞ্চলগুলি আদর্শ 0.025 থেকে অনেক দূরে, আপনি আর-তে কোন বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি ব্যবহার করে দেখেন: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) which <- c('basic', …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

আমার একরকমের অনুমানের পরীক্ষা করার জন্য বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতিতে একটি পান্ডুলিপি রয়েছে এবং আমি এটি প্রকাশের জন্য প্রেরণ করতে চাই, তবে আমার নৈতিক দ্বিধা রয়েছে। আমি তাদের অন্যান্য অনৈতিক ব্যবসায়ের জন্য এলসেভিয়ারের বিরুদ্ধে প্রতিবাদে স্বাক্ষর করেছি এবং পুরো বিষয়টি পড়ে সত্যিই আমাকে লাভের জন্য অন্যান্য একাডেমিক জার্নালের নীতি সম্পর্কে প্রশ্ন তুলেছে। …

30 hypothesis-testing  bootstrap  journals 

যখন কোনও স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি পেতে একটি প্যারামিটার বুটস্ট্র্যাপ করে তখন আমরা প্যারামিটারের বিতরণ পাই। আমরা যে প্যারামিটারটি পাওয়ার চেষ্টা করছি তার ফলাফল বা অনুমান হিসাবে আমরা কেন সেই বিতরণের মাধ্যমটি ব্যবহার করব না? বিতরণ বাস্তবের আনুমানিক হওয়া উচিত নয়? সুতরাং আমরা "বাস্তব" মান সম্পর্কে একটি ভাল অনুমান পেতে পারি? তবুও …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

বুটস্ট্র্যাপ নিয়ে সম্প্রতি পড়াশোনা করে আমি একটি ধারণামূলক প্রশ্ন নিয়ে এসেছি যা এখনও আমাকে ধাঁধা দেয়: আপনার জনসংখ্যা রয়েছে এবং আপনি জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যটি জানতে চান, যেমন , যেখানে আমি জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করতে ব্যবহার করি । উদাহরণস্বরূপ এই জনসংখ্যা হতে পারে। সাধারণত আপনি জনসংখ্যা থেকে সমস্ত ডেটা পেতে পারেন না। আপনি …

29 bootstrap  simulation  resampling 

আমি একটি শ্রেণি প্রদর্শন করতে চেয়েছিলাম যেখানে আমি একটি টি-ইন্টারভালকে বুটস্ট্র্যাপের ব্যবধানের সাথে তুলনা করি এবং উভয়ের কভারেজ সম্ভাবনার গণনা করি। আমি ডেটাটি একটি স্কিউড ডিস্ট্রিবিউশন থেকে আসতে চেয়েছিলাম তাই আমি exp(rnorm(10, 0, 2)) + 1স্থানান্তরিত লগমনরমাল থেকে 10 মাপের নমুনা হিসাবে ডেটা উত্পন্ন করতে বেছে নিয়েছি । আমি 1000 …

29 bootstrap  diagnostic 

লিনিয়ার রিগ্রেশন বা অন্যান্য রিগ্রেশন পদ্ধতি (কে-নিকটতম প্রতিবেশী, রিগ্রেশন ট্রি ইত্যাদি) থেকে প্রাপ্ত পয়েন্ট পূর্বাভাসের জন্য পূর্বাভাস অন্তরগুলি গণনা করার জন্য কি কোনও বুটস্ট্র্যাপ কৌশল উপলব্ধ? একরকম আমি অনুভব করি যে মাঝে মাঝে প্রস্তাবিত উপায়টি কেবলমাত্র পয়েন্ট পূর্বাভাসকে বুটস্রেপ করার জন্য (যেমন কেএনএন রিগ্রেশন সম্পর্কিত প্রেডিকশন ইন্টারভালগুলি দেখুন ) কোনও …

29 bootstrap  prediction-interval 

আমি আনুমানিক 2-পার্শ্বযুক্ত বুটস্ট্র্যাপযুক্ত পি-মানটি গণনা করতে "বুট" প্যাকেজটি ব্যবহার করি তবে ফলাফল টি.স্টেস্টের পি-মান থেকে খুব বেশি দূরে। আমার আর কোডটিতে আমি কী ভুল করেছি তা বুঝতে পারি না। কেউ দয়া করে আমাকে এর জন্য একটি ইঙ্গিত দিতে পারেন time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, 12,12,14,13,6,18,14,16,10,7,15,10) group=c(rep(1:2, each=12)) sleep = data.frame(time, group) …

28 r  hypothesis-testing  p-value  bootstrap  permutation-test 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation