প্রশ্ন ট্যাগ «central-limit-theorem»

আমি এমন একটি কাগজ পড়ছি যা দাবি করে এক্স^ট= 1এন--√Σj = 0এন- 1এক্সঞই- আমি 2 πকে জে / এন,এক্স^ট=1এনΣঞ=0এন-1এক্সঞই-আমি2πটঞ/এন,\hat{X}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\sum_{j=0}^{N-1}X_je^{-i2\pi kj/N}, (অর্থাত্ ডিসকাট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম) , সিএফটি দ্বারা ডিএফটি একটি (জটিল) গাউসিয়ান এলোমেলো পরিবর্তনশীলকে প্রবণ করে। তবে, আমি জানি এটি সাধারণভাবে সত্য নয়। এই (মিথ্যাবাদী) যুক্তি পড়ার পরে, আমি নেটটি অনুসন্ধান …

10 time-series  central-limit-theorem  fourier-transform 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}}ম্যাথবিবি {ই}} \ নিউ কম্যান্ড \} পি} {\ ম্যাথবিবি {পি}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} states কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (সিএলটি) বলে যে এক্স1,এক্স2, …এক্স1,এক্স2,...X_1,X_2,\dots স্বাধীন এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়েছে (আইআইডি) ই [এক্সআমি] = 0ই[এক্সআমি]=0\E[X_i]=0 এবং var(এক্সআমি) &lt; ∞var⁡(এক্সআমি)&lt;∞\operatorname{ Var} (X_i)<\infty , যোগফলটি একটি সাধারণ বন্টনে n \ থেকে \ infty হিসাবে রূপান্তর করে n …

10 markov-process  central-limit-theorem 

দয়া করে কেউ পেরেটো বিতরণ এবং কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের মধ্যে সম্পর্কের একটি সহজ (সাধারণ ব্যক্তি) ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ এটি প্রয়োগ হয়? কেন / কেন নয়?)? আমি নিম্নলিখিত বিবৃতিটি বোঝার চেষ্টা করছি: "কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য প্রতিটি বিতরণের সাথে কাজ করে না This এটি একটি ছিনতাইয়ের কারণে ঘটে - নমুনা …

10 variance  central-limit-theorem  intuition  pareto-distribution  fat-tails 

যাক হতে স্বাধীন ও identicallly বিতরণ মান অভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল।X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] YnYnY_n এর প্রত্যাশা সহজ: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} বোরিং অংশের জন্য এখন। YnYnY_n প্রয়োগ করতে, আমার …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

ওয়াল্ড্রিজের পরিচিতি একোমেট্রিক্সে একটি উদ্ধৃতি রয়েছে: ত্রুটিগুলির জন্য সাধারণ বিতরণকে ন্যায়সঙ্গত করার যুক্তিটি সাধারণত এই জাতীয় কিছু চালায়: কারণ প্রভাবিত করে এমন অনেকগুলি অনাবৃত বিষয়গুলির সমষ্টি , আমরা কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটিকে এই সিদ্ধান্তে আসতে পারি যে আনুমানিক স্বাভাবিক বন্টন রয়েছে।uuuyyyuuu এই উদ্ধৃতিটি লিনিয়ার মডেল অনুমানগুলির একটিতে সম্পর্কিত, যথা: u∼N(μ,σ2)u∼N(μ,σ2)u \sim …

9 self-study  linear-model  econometrics  normality-assumption  central-limit-theorem 

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য দ্বারা, একটি বৃহত স্বতন্ত্র এলোমেলো ভেরিয়েবলের যোগফলের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনটি স্বাভাবিকের দিকে ঝোঁক। অতএব আমরা কি বলতে পারি যে বিপুল সংখ্যক স্বতন্ত্র কাউচি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফলটিও সাধারণ?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy 

সম্ভাব্যতা বিতরণের প্রায় সকল টোপোলজির অধিকারী অদ্ভুত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আমার সম্ভাব্যতা বন্টন সম্পর্কে স্বজ্ঞাত জ্ঞানকে পুনরায় মিলিয়ে নেওয়ার জন্য আমি বেশ লড়াই করছি। উদাহরণস্বরূপ, একটি মিশ্রণটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল বিবেচনা করুন : ভেরিয়েন্স 1 এর সাথে 0 এ কেন্দ্রের একটি গাউসিয়ান বেছে নিন এবং সম্ভাবনার সাথে , ফলাফলটিতে যুক্ত করুন । …

9 mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  topologies 

টি-টেস্টের জন্য, বেশিরভাগ পাঠ্য অনুসারে এমন একটি ধারণা রয়েছে যে জনসংখ্যার ডেটা সাধারণত বিতরণ করা হয়। আমি কেন দেখছি না। কোনও টি-টেস্টের জন্য কেবল নমুনার মাধ্যমের নমুনা বন্টন সাধারণত বিতরণ করা প্রয়োজন, এবং জনসংখ্যার নয়? যদি এমনটি হয় যে টি-টেস্টের চূড়ান্তভাবে নমুনা বিতরণে স্বাভাবিকতা প্রয়োজন, জনসংখ্যা কোনও বিতরণের মতো দেখতে …

9 hypothesis-testing  t-test  assumptions  normality-assumption  central-limit-theorem 

: নিম্নলিখিত সেট আপ ধরে আসুন Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n । এছাড়াও Xi∼U[ai,bi],ai,bi&gt;0Xi∼U[ai,bi],ai,bi&gt;0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 । তাছাড়া ki=cai+(1−c)bi,0&lt;c&lt;1ki=cai+(1−c)bi,0&lt;c&lt;1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c সুতরাং সমস্ত FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi&lt;aizi−aibi−aiai≤zi&lt;ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi&lt;aizi−aibi−aiai≤zi&lt;ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) = \begin{cases} …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum 

যে , শর্তসাপেক্ষে ডিএসআর। এর হয় । এর প্রান্তিক ডিস্ট্র আছে। পোইসনের ( ), একটি ধনাত্মক ধ্রুবক।N=nN=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta যে দেখান, যেমন , বিতরণে।θ→∞θ→∞\theta \rightarrow \infty (Y−E(Y))/Var(Y)−−−−−−√→N(0,1) (Y−E(Y))/Var⁡(Y)→N(0,1)\space \space (Y - E(Y))/ \sqrt{\operatorname{Var}(Y)} \rightarrow N(0,1) এটি সমাধানের জন্য যে কেউ পরামর্শ দিতে পারে। দেখে মনে হচ্ছে আমাদের সিএলটি (কেন্দ্রীয় …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

বিবেচনা Xn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k&gt;nএক্সএন={1WP (1-2-এন)/2-1WP (1-2-এন)/22টWP 2-ট জন্য ট&gt;এনX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} আমাকে এটি দেখাতে হবে যদিও এর অসীম মুহূর্ত রয়েছে, n−−√(X¯n)→dN(0,1)এন(এক্স¯এন)→ঘএন(0,1)\sqrt{n}(\bar{X}_n) …

9 probability  self-study  central-limit-theorem  moments  asymptotics 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult &lt;- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

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