পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য continuous-data

3

আমি জানি যে ক্রমাগত পরিবর্তনশীল ।P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 তবে আমি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে পারছি না যদি , সম্ভাব্য সংখ্যা অসীম । এবং এছাড়াও কেন তাদের সম্ভাবনা সীমিতভাবে ছোট হয়?P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability self-study references continuous-data

3

মাল্টিভারিয়েট মোডের গণনামূলকভাবে দক্ষ অনুমান

সংক্ষিপ্ত সংস্করণ: একটি অবিচ্ছিন্ন বিতরণ থেকে নমুনাযুক্ত বহুমাত্রিক ডেটা সেটের মোডটি নির্ধারণের সবচেয়ে গণনামূলক দক্ষ পদ্ধতি কোনটি? দীর্ঘ সংস্করণ: আমি একটি ডেটা সেট পেয়েছি যা এর মোডটি অনুমান করা দরকার। মোডটি গড় বা মিডিয়ানের সাথে একত্রে আসে না। একটি নমুনা নীচে দেখানো হয়েছে, এটি 2D উদাহরণ, তবে একটি এনডি সমাধান …

14 estimation multivariate-analysis continuous-data mode

3

অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীলের শর্তাধীন সম্ভাবনা

মনে করুন যে র্যান্ডম ভেরিয়েবল 0 এবং 10 প্যারামিটারের সাথে অবিচ্ছিন্ন ইউনিফর্ম বিতরণ অনুসরণ করে (যেমন )UUUU∼U(0,10)U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) এখন এটিকে = 5 এবং B এর ইভেন্টটি বোঝা যাক যে বা 6 এর সমান হয় আমার ধারণা অনুসারে, উভয় ইভেন্টের শূন্যতার সম্ভাবনা রয়েছে।UUUUUU555 এখন, আমরা যদি গণনা করার বিষয়টি বিবেচনা …

12 conditional-probability continuous-data uniform

5

খুব বড় সংখ্যক ডেটা পয়েন্টে মানগুলির অনুগমন কীভাবে করা যায়?

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf

3

আমি যখন শ্রেণীবদ্ধ এবং অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণীকে মিশ্রিত করি তখন কি আমি একাধিক প্রতিরোধ ব্যবহার করতে পারি?

দেখে মনে হচ্ছে আপনি একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য কোডিং ব্যবহার করতে পারেন তবে আমার কাছে দুটি শ্রেণিবদ্ধ এবং একটি ধারাবাহিক প্রেডিকটর ভেরিয়েবল রয়েছে। এসপিএসএসে আমি এর জন্য একাধিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারি এবং যদি হয় তবে কীভাবে? ধন্যবাদ!

12 regression spss categorical-data continuous-data

2

একটি (অ-দ্বিধাত্বিক) নামমাত্র ভেরিয়েবল এবং একটি সংখ্যাসূচক (অন্তর) বা একটি সাধারণ ভেরিয়েবলের মধ্যে সহাবস্থান সহগ

আমি ইতিমধ্যে এই সাইটের সমস্ত পৃষ্ঠাগুলি আমার সমস্যার উত্তর খোঁজার চেষ্টা করেছি তবে আমার কাছে কেউই সঠিক রূপ বলে মনে হচ্ছে না ... প্রথমে আমি আপনাকে যে ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করছি তা ব্যাখ্যা করি ... ধরা যাক যে আমার কাছে নগরের বেশ কয়েকটি নাম সহ একটি অ্যারে ভেক্টর রয়েছে, …

12 correlation matlab ordinal-data categorical-data continuous-data

5

একটি অবিচ্ছিন্ন এলোমেলো পরিবর্তনশীল একটি নির্দিষ্ট পয়েন্ট ধরে নেয় এমন সম্ভাবনা

আমি একটি প্রারম্ভিক পরিসংখ্যান শ্রেণিতে রয়েছি যেখানে ধারাবাহিক এলোমেলো ভেরিয়েবলের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনটি as হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে । আমি বুঝতে পারি যে এর অবিচ্ছেদ্য তবে আমি ক্রমাগত এলোমেলো ভেরিয়েবলের দিয়ে এটিকে সংশোধন করতে পারি না। বলুন এক্স হ'ল ট্রেন আসার সময় থেকে মিনিটের সংখ্যার সমান এলোমেলো পরিবর্তনীয়। এখন থেকে …

11 probability random-variable pdf continuous-data

1

অবিচ্ছিন্ন বিতরণ থেকে ডেটার একটি অনুকূল বিবেচনার নির্ধারণ করা

ধরুন আপনার কাছে ডেটা সেট রয়েছে । । । ,Y1,...,YnY1,...,YnY_{1}, ..., Y_{n} ঘনত্ব সহ অবিচ্ছিন্ন বিতরণ থেকে ওয়াই এন সমর্থিত যা জানা যায় না তবে বেশ বড় তাই কার্নেলের ঘনত্ব (উদাহরণস্বরূপ) অনুমান, , বেশ নিখুঁত. একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আমার নিরীক্ষিত তথ্যকে একটি অন্তর্নির্মিত গণ ফাংশন সহ একটি নতুন ডেটা …

11 continuous-data discrete-data

2

ক্রমাগত ডেটার জন্য পিসন রিগ্রেশন ব্যবহার করছেন?

কি পিসন ডিস্ট্রিবিউশনটি অবিচ্ছিন্ন তথ্যের পাশাপাশি বিচ্ছিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হতে পারে? আমার কাছে কয়েকটি ডেটা সেট রয়েছে যেখানে প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলগুলি অবিচ্ছিন্ন থাকে তবে সাধারণ বিতরণের চেয়ে পোয়েসন বিতরণের অনুরূপ। তবে পোয়েসন বিতরণটি একটি বিস্তৃত বিতরণ এবং সাধারণত সংখ্যা বা গণনার সাথে সম্পর্কিত।

11 distributions regression poisson-distribution continuous-data

1

আমার ডেটা বিযুক্ত বা ধারাবাহিক হলে কীভাবে পরীক্ষা করবেন?

আমার কাছে মনে হয়েছে যে সঠিক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সরঞ্জামগুলি বেছে নেওয়ার জন্য, প্রথমে আমার ডেটাসেটটি বিযুক্ত বা ধারাবাহিক কিনা তা সনাক্ত করতে হবে। আপনি কী আমাকে শিখিয়ে নিতে ভ্রান্ত হতে পারেন যে আমি কীভাবে পরীক্ষা করতে পারি যে আর এর সাথে ডেটাটি বিচ্ছিন্ন বা ধারাবাহিক কিনা?

11 r continuous-data discrete-data

5

কেন বিনা পয়সায় সব খরচ এড়ানো উচিত?

সুতরাং কেন বিনাশকে সর্বদা এড়ানো উচিত সে সম্পর্কে কয়েকটি পোস্ট পড়েছি । এই লিঙ্কটি হ'ল দাবিটির জন্য একটি জনপ্রিয় রেফারেন্স । মূল পটকাটি হ'ল বেনিং পয়েন্টগুলি (বা কাটপয়েন্টস) বরং স্বেচ্ছাচারী এবং ফলস্বরূপ তথ্যের ক্ষতির কারণ এবং সেই স্প্লাইনগুলি অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। যাইহোক, আমি বর্তমানে স্পটিফাই এপিআইয়ের সাথে কাজ করছি, যা …

10 classification categorical-data continuous-data splines binning

1

লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রশিক্ষণের জন্য "আংশিক creditণ" (ধারাবাহিক ফলাফল) দেওয়া কি কখনও ভাল ধারণা?

আমি কোন লজিস্টিক রিগ্রেশনকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি যে কোন দৌড়কীরাই সবচেয়ে মারাত্মক সহনশীলতা প্রতিযোগিতাটি শেষ করতে পারে। খুব কম রানাররা এই রেসটি সম্পূর্ণ করে, তাই আমার কাছে কঠোর শ্রেণির ভারসাম্যহীনতা এবং সাফল্যের একটি ছোট নমুনা (সম্ভবত কয়েক ডজন) dozen আমার মনে হয়েছে যে প্রায় কয়েকজন রানার যারা এটি প্রায় …

10 logistic binary-data continuous-data

3

ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল - পার্থক্যের একক থেকে বিপদ অনুপাত কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায়?

আমি একটি নিবন্ধ পড়ছি যা ধ্রুবক ভেরিয়েবলের জন্য হ্যাজার্ড অনুপাত দেখায়, তবে প্রদত্ত মানগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায় তা আমি নিশ্চিত নই। বিপদ অনুপাত সম্পর্কে আমার বর্তমান উপলব্ধিটি হ'ল যে নম্বরটি কিছু শর্ত দেওয়া [ইভেন্ট] এর আপেক্ষিক সম্ভাবনা উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ: যদি ধূমপানের ফলে ফুসফুসের ক্যান্সারে আক্রান্ত হওয়ার ঝুঁকির অনুপাত …

10 continuous-data hazard

2

দ্বৈতদৈর্ঘ্য এবং ক্রমাগত পরিবর্তনশীল মধ্যে সম্পর্ক

আমি একটি দ্বৈত এবং একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সন্ধান করার চেষ্টা করছি। এটি সম্পর্কে আমার স্থল কাজ থেকে আমি জানতে পেরেছি যে আমাকে স্বাধীন টি-টেস্ট ব্যবহার করতে হবে এবং এর পূর্বশর্ত হ'ল ভেরিয়েবলের বিতরণ স্বাভাবিক হতে হবে। আমি স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার জন্য কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষা করেছিলাম এবং দেখতে পেলাম …

10 normal-distribution categorical-data continuous-data kolmogorov-smirnov association-measure

2

আপনি কীভাবে একটি ফ্যাক্টর এবং একটি ক্রমাগত কোভারিয়েটের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়া পরিকল্পনা করেন?

আমি আমার অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণী এবং আমার শ্রেণিবদ্ধ মডারেটরের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াটিকে একই গ্রাফে প্লট করতে চাই। উভয় শ্রেণিবদ্ধ ( ফ্যাক্টর ইন্টারঅ্যাকশন ) করার সময় আমি এটি কীভাবে করব তা জানি তবে যখন কেউ একটানা এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ হয় তখন কীভাবে এটি করতে হয় তা সত্যিই আমি জানি না।

9 data-visualization categorical-data interaction continuous-data

প্রশ্ন ট্যাগ «continuous-data»