প্রশ্ন ট্যাগ «computational-statistics»

আমি সম্প্রতি আর-ব্লগারদের একটি পোস্ট পড়েছি, যা জন মাইলস হোয়াইটের জুলিয়া নামক একটি নতুন ভাষা সম্পর্কে এই ব্লগ পোস্টের সাথে সংযুক্ত রয়েছে । জুলিয়া একটি সহজ-ইন-টাইম সংকলকের সুবিধা গ্রহণ করে যা এটিকে দ্রুত চালনার সময় দেয় এবং সি / সি ++ (একই ক্রম , সমান দ্রুত নয়) এর গতির পরিমাণের …

161 r  computational-statistics  software  computing  julia 

পটভূমি আমি নেটওয়ার্ক অপারেশনস সেন্টারে কাজ করছি, আমরা কম্পিউটার সিস্টেম এবং তাদের কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করি। নিরীক্ষণের জন্য মূল মেট্রিকগুলির মধ্যে একটি হ'ল প্রচুর দর্শনার্থী \ গ্রাহকরা বর্তমানে আমাদের সার্ভারগুলিতে সংযুক্ত। এটি দৃশ্যমান করার জন্য আমরা (অপ্স টিম) সময়-সিরিজের ডেটা এবং গ্রাফ আঁকার মতো মেট্রিকগুলি সংগ্রহ করি। গ্রাফাইট আমাদের এটি করার …

69 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

দেখে মনে হচ্ছে প্রচুর লোক (আমাকে সহ) এক্সেলে অনুসন্ধানের ডেটা বিশ্লেষণ করতে পছন্দ করে। কিছু সীমাবদ্ধতা, যেমন স্প্রেডশীটে অনুমোদিত সারিগুলির সংখ্যা, একটি ব্যথা তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই ডেটা দিয়ে ঘুরে বেড়ানো অ্যাক্সেলকে ব্যবহার করা অসম্ভব করে না। ম্যাককুলাও এবং হাইজারের একটি কাগজ , তবে, ব্যবহারিকভাবে চিৎকার করে বলেছে যে আপনি আপনার …

52 software  computational-statistics  excel 

আমি সাধারণত "সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার" সম্পর্কে শুনি। লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য কি এটি বহুল ব্যবহৃত আলগোরিদম ব্যবহার করা হয়? একটি আলাদা ব্যবহার করার কারণ আছে?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

আমি কয়েকটি বই পড়ে এবং কিছু কোড লিখে সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান শেখার জন্য কাজ করছি, এবং মুদ্রা উল্টানো সিমুলেট করার সময় আমি এমন কিছু লক্ষ্য করলাম যা আমাকে নিজের নিষ্প্রভ প্রবণতার সামান্য বিপরীতমুখী করে। আপনি যদি একটি ন্যায্য মুদ্রা টুসকি যদি বার 1 প্রতি মুদ্রার উলটা পিঠ এগোয় করতে মাথা …

28 probability  computational-statistics 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । গত বছর বন্ধ ছিল । এমন কোনও কমান্ড-লাইন সরঞ্জাম আছে যা স্ট্যান্ডার্ড ইনপুট থেকে সংখ্যার প্রবাহকে (এসকিআই ফর্ম্যাটে) গ্রহণ করে এবং এই প্রবাহের …

27 descriptive-statistics  computational-statistics  computing 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

আমার কাছে গণনা তথ্যগুলির নীচে হিস্টোগ্রাম রয়েছে। এবং আমি এটির জন্য একটি বিবিধ বিতরণ ফিট করতে চাই। আমার কীভাবে এটি করা উচিত তা আমি নিশ্চিত নই। হিস্টোগ্রামে নেগেটিভ দ্বিপদী বিতরণ বলে আমি কি প্রথমে একটি বিতরণ বিতরণকে সুপারিম্পোজ করব, যাতে আমি পৃথক বিতরণের পরামিতিগুলি পাই এবং তারপরে পি-মানগুলি পরীক্ষা করার …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যানগুলিতে এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর (আরএনজি) কীভাবে এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? আমি বুঝতে পারি যে অনুমানের প্রতি পক্ষপাতিত্ব এড়াতে অনেক পরিসংখ্যান পরীক্ষার জন্য নমুনাগুলি বেছে নেওয়ার সময় এলোমেলোতা গুরুত্বপূর্ণ, তবে গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যানের অন্যান্য ক্ষেত্রগুলি যেখানে এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর গুরুত্বপূর্ণ?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

স্ট্যান্ডার্ড গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত পুরো প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করবে। for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad একটি প্রাক সংজ্ঞায়িত সংখ্যার জন্য, আমরা প্রথমে সম্পূর্ণ ডেটাসেটের জন্য আমাদের প্যারামিটার ভেক্টর প্যারামগুলির জন্য ক্ষতির ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট ভেক্টর ওয়েট_ গ্রেড গণনা করি। বিপরীতে …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

আমার অনুধাবনের জন্য আনুমানিক বায়েশিয়ান কম্পিউটেশন (এবিসি) এবং মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) এর খুব একই লক্ষ্য রয়েছে। নীচে আমি এই পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে আমার বোঝার বর্ণনা দিচ্ছি এবং কীভাবে আমি বাস্তব জীবনের ডেটাতে তাদের প্রয়োগের পার্থক্য বুঝতে পারি। আনুমানিক বায়েশিয়ান গণনা এবিসি একটি প্যারামিটার স্যাম্পলিং এ গঠিত মাধ্যমে, একটি পূর্বে …

15 bayesian  mcmc  computational-statistics 

আমি জানি আপনার বেশিরভাগ বোধ হয় গুগল ডক্স এখনও একটি আদিম সরঞ্জাম। এটি কোনও মতলব বা আর নয় এবং এমনকি এক্সেলও নয়। তবুও, আমি এই ওয়েব ভিত্তিক সফ্টওয়্যারটির শক্তিতে বিস্মিত হয়েছি যা কেবলমাত্র একটি ব্রাউজারের অপারেটিং ক্ষমতা ব্যবহার করে (এবং অনেক ব্রাউজারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যেগুলি খুব আলাদাভাবে কাজ করে)। এই …

15 software  computational-statistics 

সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে আমি পরিসংখ্যান সংক্রান্ত অ্যালগরিদম, ডেটা মাইনিং, মেশিন লার্নিং, বয়েশিয়ান নেটওয়ার্ক, শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম, নিউরাল নেটওয়ার্ক, মার্কভ চেইন, মন্টি কার্লো পদ্ধতি এবং এলোমেলো সংখ্যা জেনারেশন ইত্যাদির বিষয়ে আগ্রহী। আমি ব্যক্তিগতভাবে এই কৌশলগুলির সাথে কাজ করার আনন্দ পাইনি, তবে আমার এমন সফ্টওয়্যার নিয়ে কাজ করতে হয়েছে যা হুডের অধীনে, তাদের …

15 references  computational-statistics  computing 

আমি যখন পর্যবেক্ষণ বা ভবিষ্যদ্বাণী যুক্ত করা হয় তখন রৈখিক মডেলটি দক্ষতার সাথে আপডেট করার জন্য আরে উপায় খুঁজে পেতে আগ্রহী। বিগলমের পর্যবেক্ষণগুলি যুক্ত করার সময় একটি আপডেট করার ক্ষমতা রয়েছে তবে আমার ডেটা মেমরিটিতে থাকার জন্য যথেষ্ট ছোট (যদিও আমার কাছে আপডেট করার জন্য প্রচুর পরিমাণে উদাহরণ রয়েছে)। খালি …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model