প্রশ্ন ট্যাগ «central-limit-theorem»

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা তত্ত্ব সম্পর্কে প্রশ্নের জন্য, যা বলেছে: "কিছু শর্ত দেওয়া হয়েছে, যথেষ্ট পরিমাণে স্বতন্ত্র র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির পুনরাবৃত্তির গড়, যার প্রতিটি একটি সংজ্ঞায়িত গড় এবং ভাল-সংজ্ঞায়িত বৈকল্পিক, প্রায় সাধারণত বিতরণ করা হবে" " (উইকিপিডিয়া)

7
কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্যের জন্য কোন স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা আছে?
বিভিন্ন বিভিন্ন প্রসঙ্গে আমরা কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্যকে আমরা যে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি অবলম্বন করতে চাই তার ন্যায্যতা জানাতে অনুরোধ করি (উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ বন্টন দ্বারা দ্বিপদী বিতরণ আনুমানিক)। আমি কেন উপপাদ্যটি সত্য তা সম্পর্কে প্রযুক্তিগত বিবরণগুলি বুঝতে পেরেছি তবে এখনই এটি আমার কাছে ঘটে গেছে যে আমি কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা তত্ত্বের পিছনে …

7
টি অ-সাধারণের জন্য পরীক্ষা যখন এন> 50?
অনেক আগেই আমি জানতে পেরেছিলাম যে দুটি বিতরণের দুটি নমুনা টি-পরীক্ষা ব্যবহারের জন্য সাধারণ বন্টন প্রয়োজন। আজ একজন সহকর্মী আমাকে জানিয়েছিলেন যে তিনি শিখলেন যে এন> 50 এর জন্য সাধারণ বিতরণ জরুরি ছিল না। এটা কি সত্যি? যদি সত্য হয় তবে কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতার কারণে?

5
নমুনা মিডিয়ানদের জন্য কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য
যদি আমি একই বন্টন থেকে অঙ্কিত পর্যাপ্ত পরিমাণে পর্যবেক্ষণের মাঝারিটি গণনা করি, তবে কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতাটি কি মধ্যযুগীয়দের বন্টনকে প্রায় কোনও সাধারণ বন্টনকে আনুমানিক বলবে? আমার বোধগম্যতা যে প্রচুর পরিমাণে নমুনার মাধ্যমের সাথে এটি সত্য, তবে এটি মেডিয়ানদের ক্ষেত্রেও সত্য? যদি তা না হয়, স্যাম্পল মিডিয়ানদের অন্তর্নিহিত বিতরণ কী?

3
পি-মানগুলির সংমিশ্রণের সময়, কেন কেবল গড় হয় না?
আমি সম্প্রতি পি-মানগুলি সংযুক্ত করার জন্য ফিশারের পদ্ধতি সম্পর্কে শিখেছি। এটি নলের নীচে পি-মানটি একটি অভিন্ন বিতরণ অনুসরণ করে এবং এর ভিত্তিতে তৈরি হয় - যে যা আমি প্রতিভা হিসাবে মনে করি। তবে আমার প্রশ্ন হ'ল কেন এই বিভ্রান্তিকর পথে? এবং কেন পি-মানগুলির অর্থ ব্যবহার করে এবং কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি …

4
একটি বৃহত যথেষ্ট নমুনা আকার হিসাবে 30 ব্যবহার করে সমর্থন করার জন্য কোন উল্লেখগুলি উদ্ধৃত করা উচিত?
আমি অনেকবার পড়ে / শুনেছি যে কমপক্ষে 30 ইউনিটের নমুনার আকারটিকে "বৃহত নমুনা" হিসাবে বিবেচনা করা হয় (সাধারণত স্বাভাবিকতার অনুমানগুলি সিএলটি-র কারণে সাধারণত প্রায় ধরে থাকে, ...)। সুতরাং, আমার পরীক্ষায় আমি সাধারণত 30 টি ইউনিটের নমুনা উত্পন্ন করি। আপনি কি দয়া করে আমাকে কিছু রেফারেন্স দিতে পারেন যা নমুনা আকার …

3
, বা
আমি এই সম্পর্কে কিছুক্ষণ ধরে ভাবছিলাম; হঠাৎ করে কীভাবে ঘটে তা আমি কিছুটা অদ্ভুত বলে মনে করি। মূলত, ZnZnZ_n মতো মসৃণ করার জন্য আমাদের কেন কেবল তিনটি ইউনিফর্মের প্রয়োজন ? এবং কেন স্মুথিং আউট তুলনামূলকভাবে দ্রুত ঘটে? Z2Z2Z_2 : Z3Z3Z_3 : (জন ডি কুকের ব্লগ থেকে নির্লজ্জভাবে চুরি করা চিত্র: …

3
অ্যাপলের শেয়ারের দামের ক্ষেত্রে কেন বিপুল সংখ্যক আইন প্রয়োগ হয় না?
এখানে এনওয়াই টাইমের নিবন্ধটি "অ্যাপল প্রচুর সংখ্যার আইনকে মোকাবিলা করে" বলে । এটি বিপুল সংখ্যক আইন ব্যবহার করে অ্যাপল শেয়ারের দাম বৃদ্ধির ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করে। এই নিবন্ধটি কোন পরিসংখ্যানগত (বা গাণিতিক) ত্রুটি করে?

4
কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (সিএলটি) থেকে Where কোথা থেকে আসে?
কেন্দ্রীয় সীমিত উপপাদ্যের খুব সাধারণ সংস্করণ নীচের মতো যা লিন্ডবার্গ – ল্যাভি সিএলটি। বাম পাশের কেনে is আছে তা আমি বুঝতে পারি না । এবং লিয়াপুনভ সিএলটি বলছে তবে কেন না ? কেউ কি আমাকে বলবেন যে এই কারণগুলি কী, যেমন এবং ? আমরা তাদের উপপাদ্য মধ্যে পাবেন কিভাবে?n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d …

7
আপনি কোনও অ-পরিসংখ্যানবিদকে কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্যের সৌন্দর্যটি কীভাবে প্রকাশ করবেন?
আমার বাবা একজন গণিত উত্সাহী, তবে পরিসংখ্যান নিয়ে খুব একটা আগ্রহী না। পরিসংখ্যানের কিছু বিস্ময়কর বিট চিত্রিত করার চেষ্টা করা ঝরঝরে হবে এবং সিএলটি একজন প্রধান প্রার্থী। আপনি কীভাবে গাণিতিক সৌন্দর্য এবং কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটির প্রভাব কোনও অ-পরিসংখ্যানবিদকে বোঝাতে চান?

6
কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধতা উপপাদ্যটি ধারণ করে না এমন কোনও উদাহরণ রয়েছে কি?
উইকিপিডিয়া বলেছে - সম্ভাব্যতা তত্ত্বে, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (সিএলটি) প্রতিষ্ঠিত করে যে, বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে যখন স্বতন্ত্র র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি যুক্ত করা হয় , তখন তাদের সঠিকভাবে স্বাভাবিক অঙ্কটি একটি সাধারণ বিতরণ (অনানুষ্ঠানিকভাবে একটি "বেল কার্ভ") দিকে ঝোঁক দেয় এমনকি মূল ভেরিয়েবলগুলি না হলেও themselves সাধারণভাবে বন্টনকৃত... যখন এটি "বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে" বলে …

6
সীমাবদ্ধ বৈকল্পের জন্য পরীক্ষা?
একটি নমুনা দেওয়া কি এলোমেলো পরিবর্তনশীলের প্রকরণের সূক্ষ্মতা (বা অস্তিত্ব) জন্য পরীক্ষা করা সম্ভব? নাল হিসাবে, হয় {বৈকল্পিকতা বিদ্যমান এবং সীমাবদ্ধ। বা {বৈকল্পের অস্তিত্ব নেই / অসীম is গ্রহণযোগ্য হবে। দার্শনিকভাবে (এবং গণনামূলকভাবে), এটি খুব বিস্ময়কর বলে মনে হচ্ছে কারণ সীমাবদ্ধ বৈকল্পিকতা ছাড়া একটি জনগোষ্ঠীর মধ্যে কোনও পার্থক্য থাকা উচিত …

1
একটি হালকা মডেল থেকে প্রভাব পুনরাবৃত্তি
আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

4
কেন আমার সিমুলেশনে কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি ভেঙে যায়?
ধরা যাক আমার নিম্নলিখিত নম্বর আছে: 4,3,5,6,5,3,4,2,5,4,3,6,5 আমি তাদের কয়েকটি নমুনা করেছি, তাদের মধ্যে 5 টি বলুন এবং 5 টি নমুনার যোগফল গণনা করি। তারপরে আমি বহুবার যোগফল পেতে তার পুনরাবৃত্তি করলাম এবং আমি একটি হিস্টোগ্রামে অঙ্কের মূল্য নির্ধারণ করেছি, যা কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের কারণে গাউসিয়ান হবে। কিন্তু যখন তারা …

4
পিসিএ স্পেসে নতুন ভেক্টর কীভাবে প্রজেক্ট করবেন?
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 

1
একটি সমান পরিমাণ বিতরণের সাধারণ অনুমানের মধ্যে ত্রুটি
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 …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.