প্রশ্ন ট্যাগ «continuous-data»

একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল X যদি এর সম্ভাব্য মানগুলির সেটটি অগণনীয় হয় তবে অবিচ্ছিন্ন বলা হয় এবং এটি কোনও নির্দিষ্ট মান গ্রহণের সুযোগ শূন্য হয় (P(X=x)=0 প্রতিটি আসল সংখ্যার জন্য এক্স)। একটি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবল অবিচ্ছিন্ন থাকে এবং কেবল যদি তার সংশ্লেষিত সম্ভাবনা বিতরণ ফাংশনটি একটি অবিচ্ছিন্ন ফাংশন হয়।

2
ধারাবাহিক ডেটা অবিচ্ছিন্ন হিসাবে আচরণ করার সময় সেরা অনুশীলন
প্রাচুর্য আকারের সাথে সম্পর্কিত কিনা তা আমি দেখছি। আকার (অবশ্যই) অবিচ্ছিন্ন, তবে, প্রচুর পরিমাণে এমন একটি স্কেল রেকর্ড করা হয় A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 …

3
এলোমেলো প্রভাবগুলি কি কেবল শ্রেণিবদ্ধভাবে প্রয়োগ করতে পারে?
এই প্রশ্নগুলি বোকা লাগতে পারে, তবে ... এটি কি সঠিক যে এলোমেলো প্রভাবগুলি কেবল শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলিতে প্রয়োগ করতে পারে (যেমন পৃথক আইডি, জনসংখ্যার আইডি, ...), যেমন বলতে শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল:xixix_i yiyiy_i ~βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) তবে নীতি থেকে র্যান্ডম এফেক্টটি অবিচ্ছিন্ন চলকগুলিতে (যেমন উচ্চতা, ভর ...) প্রয়োগ করতে পারে না , …
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.