প্রশ্ন ট্যাগ «confidence-interval»

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি এমন এক বিরতি যা আত্মবিশ্বাসের সাথে একটি অজানা প্যারামিটার জুড়ে । আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি একটি ঘন ঘন ধারণা are তারা প্রায়শই বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলির সাথে বিভ্রান্ত হয় যা বায়েশিয়ান অ্যানালগ। (1α)%

2
কোনও বক্ররেখা ফিট করার সময়, আমি আমার লাগানো পরামিতিগুলির জন্য 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি কীভাবে গণনা করব?
একটি প্যারামিটার বের করতে আমি আমার ডেটাতে কার্ভ লাগিয়ে দিচ্ছি। যাইহোক, আমি নিশ্চিত নই যে সেই প্যারামিটারটির নির্দিষ্টতা কী এবং আমি কীভাবে এটির % আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা / প্রকাশ করব ।959595 ডেটাযুক্ত ডেটাসেটের জন্য বলুন যা তাত্ক্ষণিকভাবে ক্ষয় হয়, আমি প্রতিটি ডেটাসেটে একটি বক্ররেখা ফিট করি। তারপর আমি যে তথ্য …

5
আত্মবিশ্বাসের বিরতি এবং সম্ভাবনা - এই বিবৃতিতে ত্রুটি কোথায়?
যদি কেউ নীচের মত বিবৃতি দেয়: "সামগ্রিকভাবে, পরিবেশগত ধোঁয়াশার সংস্পর্শে আসা ননসমোকারদের ধূমপানের সংস্পর্শে না আসা ননমোকারদের তুলনায় তুলনামূলক হার্ট ডিজিজের তুলনামূলকভাবে ১.২৫ (95 শতাংশ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান, 1.17 থেকে 1.32) ছিল।" সামগ্রিকভাবে জনসংখ্যার জন্য আপেক্ষিক ঝুঁকি কী? করোনারি হার্ট ডিজিজের সাথে কয়টি জিনিস যুক্ত? পরীক্ষা করা যায় এমন বিপুল সংখ্যক …

4
বড় আলফা এবং বিটা সহ বিটা বিতরণের জন্য আমি কীভাবে (সংখ্যাগতভাবে) আনুমানিক মানগুলি পারি values
বড় পূর্ণসংখ্যার আলফা, বিটা (উদাঃ আলফা, বিটা> 1000000) এর জন্য বিটা বিতরণের মান গণনা করার জন্য একটি সংখ্যাগতভাবে স্থিতিশীল উপায় কি ? আসলে, আমার কেবল মোডের চারপাশে একটি 99% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান দরকার, যদি এটি কোনওরকম সমস্যাটিকে আরও সহজ করে তোলে। যোগ করুন : আমি দুঃখিত, আমার প্রশ্নটি যেমনটি ভেবেছিল তেমন …

1
আত্মবিশ্বাসের বিরতি এবং পার্মুয়েশন টেস্টের জন্য মূল্য মূল্য অনিশ্চয়তা
আমি এখনই র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা শিখছি। আমার মনে দুটি প্রশ্ন আসছে: হ্যাঁ, এটি সহজ এবং স্বজ্ঞাত যে কীভাবে পি-মানটিকে র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষার সাথে গণনা করা হয় (যা আমি মনে করি যে ক্রমশক্তি পরীক্ষা হিসাবে একই?)। তবে, আমরা সাধারণ প্যারামেট্রিক পরীক্ষাগুলি করার সাথে কীভাবে আমরা একটি 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরি করতে পারি? যখন …

1
সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানকারী - আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান
সেই পরামিতিটির এমএলই থেকে শুরু করে আমি কীভাবে সত্যিকারের প্যারামিটারের জন্য অ্যাসিম্পটোটিক কনফিডেন্স ব্যবধান তৈরি করতে পারি?

5
আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি কি কার্যকর?
ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে, 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি একটি বিরতি উত্পাদনকারী প্রক্রিয়া যা যদি অসীম সংখ্যার পুনরাবৃত্তি হয় তবে 95% সময়ের সত্য পরামিতি থাকে। কেন এটি দরকারী? আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি প্রায়শই ভুল বোঝাবুঝি হয়। এইগুলি হল না একটি বিরতি যে আমরা (যতক্ষণ না আপনি অনুরূপ Bayesian বিশ্বাসযোগ্যতা ব্যবধান ব্যবহার করেছেন) 95% নির্দিষ্ট পরামিতি হয় …

2
বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন (এমএলআর) এর জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের আকার বোঝা
বহুবর্ষীয় রিগ্রেশনের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের আকারটি বুঝতে আমার অসুবিধা হয়। এখানে একটি কৃত্রিম উদাহরণ, । বাম চিত্রটি ইউপিভি (চিত্রবিহীন পূর্বাভাসের বৈকল্পিক) চিত্রিত করে এবং ডান গ্রাফটি আত্মবিশ্বাসের বিরতি এবং (কৃত্রিম) পরিমাপক বিন্দুগুলিকে X = 1.5, X = 2 এবং X = 3 দেখায়।Y^=a+b⋅X+c⋅X2Y^=a+b⋅X+c⋅X2\hat{Y}=a+b\cdot X+c\cdot X^2 অন্তর্নিহিত তথ্য বিশদ: ডেটা সেটটিতে তিনটি …

1
মোডের জন্য আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি গণনা করছেন?
আমি মোডের (সাধারণভাবে) আত্মবিশ্বাসের অন্তর গণনা সম্পর্কে উল্লেখগুলি খুঁজছি। বুটস্ট্র্যাপটি প্রাকৃতিক পছন্দ হিসাবে মনে হতে পারে তবে রোমানো (1988) দ্বারা আলোচনা করা হয়েছে, স্ট্যান্ডার্ড বুটস্ট্র্যাপ মোডের জন্য ব্যর্থ হয় এবং এটি কোনও সহজ সমাধান সরবরাহ করে না। এই কাগজ থেকে কিছু পরিবর্তন হয়েছে? মোডের জন্য আত্মবিশ্বাসের অন্তর গণনা করার সর্বোত্তম …

1
অ-প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ পি-মানগুলি বনাম আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি
প্রসঙ্গ এটি এই প্রশ্নের সাথে কিছুটা মিল , তবে আমি মনে করি এটি একেবারে সদৃশ নয়। আপনি কীভাবে বুটস্ট্র্যাপ হাইপোথিসিস পরীক্ষাটি পরিচালনা করবেন সে সম্পর্কে নির্দেশাবলীটি যখন সন্ধান করেন, তখন সাধারণত বলা হয় যে আত্মবিশ্বাসের ব্যবস্থাগুলির জন্য অনুশীলনমূলক বিতরণটি ব্যবহার করা ভাল তবে আপনাকে পি-পি পেতে নাল অনুমানের অধীনে বিতরণ …

3
ক্রস-বৈধতাযুক্ত শ্রেণিবদ্ধকরণ নির্ভুলতার জন্য আস্থার ব্যবধান
আমি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যা দুটি ইনপুট এক্স-রে চিত্রের মধ্যে মিলের মেট্রিককে গণনা করে। চিত্রগুলি একই ব্যক্তির হলে ('ডান' লেবেল), একটি উচ্চতর মেট্রিক গণনা করা হবে; দুটি পৃথক ব্যক্তির ইনপুট চিত্রগুলির ('ভুল' এর লেবেল) এর ফলে কম মেট্রিক হবে। আমি ভুল শ্রেণিবদ্ধের সম্ভাবনা গণনা করার জন্য একটি …

2
নমুনার আকার বৃদ্ধির সাথে কোন সেটিংসে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি আরও ভাল হবে না?
একটি ব্লগ পোস্টে , আমি দাবিটি পেয়েছি "আমি বিশ্বাস করি যে ডাব্লুজি কোচরান প্রথম পয়েন্ট আউট (প্রায় ১৯′০ এর দশকে) যে একটি পর্যবেক্ষণমূলক সেটিংয়ে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের সাথে ছোট ছোট নমুনার আকারের ফলে শূন্য কভারেজের কাছাকাছি পর্যাপ্ত পরিমাণে যথেষ্ট পরিমাণে নমুনা সরবরাহ করা ভাল কভারেজের ফলস্বরূপ!" এখন আমি ধরে নিয়েছি যে …

3
দুটি প্যারামিটারের পণ্যের জন্য আস্থা অন্তর val
আমাদের আমরা দুটি প্যারামিটার আছে, জেনে নিই এবং । আমরা দুই সর্বোচ্চ সম্ভাবনা estimators আছে এবং এবং এই পরামিতি জন্য দুটি আস্থা অন্তর। জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরি করার কোনও উপায় আছে ?পি 2 ^ পি 1 ^ পি 2 পি 1 পি 2p1p1p_1p2p2p_2p1^p1^\hat{p_1}p2^p2^\hat{p_2}p1p2p1p2p_1p_2

1
Ggplot বা উপবৃত্তাকার প্যাকেজ সহ 95% সিআই উপবৃত্তের প্লট করার সময় বিভিন্ন ফলাফল পাওয়া
আমি protoclust{protoclust}আমার তথ্যকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য ব্যবহৃত প্রতিটি জোড়ের জন্য স্কেটার প্লট তৈরি করে ক্লাস্টারিংয়ের ফলাফলগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে চাই ( ক্লাস দ্বারা রঙ করা এবং উপবৃত্তগুলি ওভারল্যাপিং করে প্রতিটি শ্রেণির জন্য 95% আস্থা অন্তর (যা পরিদর্শন করতে হবে) এলিপেস-ক্লাসগুলি প্রতিটি জুড়ের ভেরিয়েবলের আওতায় পড়ে) আমি উপবৃত্তাকার অঙ্কন দুটি ভিন্ন উপায়ে …

2
আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলির সাথে ত্রুটির মার্জিন কীভাবে সম্পর্কিত?
কেউ কি আমাকে ত্রুটির মার্জিন এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য বলতে পারে? ইন্টারনেটে আমি দেখতে পাচ্ছি যে এই দুটি অর্থ অন্য মত বিনিময়যোগ্য হয়ে উঠছে। এটা কি ঠিক বলা যায়, "আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি 1.96 হিসাবে দেখানো হয় এবং গ্রাফগুলিতে ত্রুটি মার্জিন হিসাবে প্রদর্শিত হয়"?

1
মিশ্র প্রভাবগুলির মডেল থেকে অবশিষ্টাংশগুলিকে বুটস্ট্র্যাপিং কেন রক্ষণবিরোধী আত্মবিশ্বাসের অন্তর অন্তর দেয়?
আমি সাধারণত এমন ডেটা নিয়ে কাজ করি যেখানে 2 বা ততোধিক শর্তে একাধিক ব্যক্তি প্রতি একাধিকবার পরিমাপ করা হয়। আমি সম্প্রতি individualএলোমেলো প্রভাব হিসাবে মডেলিং, শর্তগুলির মধ্যে পার্থক্যের জন্য প্রমাণ মূল্যায়নের জন্য মিশ্র ইফেক্টস মডেলিংয়ের সাথে খেলছি । এই জাতীয় মডেলিং থেকে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সম্পর্কে অনিশ্চয়তা দেখার জন্য, আমি বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার …

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.