প্রশ্ন ট্যাগ «convergence»

যাক B(n,p,r)B(n,p,r)B(n,p,r) বোঝাতে পরামিতি সঙ্গে দ্বিপদ বিতরণের ফাংশনটি (ডিএফ) n∈Nn∈Nn \in \mathbb N এবং p∈(0,1)p∈(0,1)p \in (0,1) এ মূল্যায়ন : এবং দিন পরামিতি সঙ্গে পইসন ডিএফ বোঝাতে একটি \ এ \ mathbb আর ^ + + এ মূল্যায়ন R \ এ \ {0,1,2, \ ldots \} : \ শুরু {সমীকরণ} …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

সম্ভাব্যতার মধ্যে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল বনাম বিতরণে র‌্যান্ডম ভেরিয়েবল রূপান্তরকরণের বিপরীতে স্বজ্ঞাত পার্থক্য কী ? আমি অসংখ্য সংজ্ঞা এবং গাণিতিক সমীকরণ পড়েছি, তবে এটি আসলে কার্যকর হয় না। (দয়া করে মনে রাখবেন, আমি একনোমেট্রিক্স অধ্যয়নরত স্নাতক শিক্ষার্থী)) এলোমেলো পরিবর্তনশীল কীভাবে একটি একক সংখ্যায় রূপান্তর করতে পারে, তবে বিতরণে রূপান্তর করতে …

26 distributions  random-variable  convergence  intuition 

আমি ইএম অ্যালগরিদমের কয়েকটি ব্যাখ্যা পড়েছি (যেমন বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের উপর রজার এবং গেরোমালি ফার্স্ট কোর্স থেকে)। EM এর ব্যয় ঠিক আছে, আমি এটি বুঝতে পারি। আমি এও বুঝতে পারি কেন অ্যালগরিদম কেন কিছুতে আবৃত থাকে: প্রতিটি পদক্ষেপে আমরা ফলাফলটি উন্নত করি এবং সম্ভাবনাটি …

24 missing-data  convergence  expectation-maximization 

সর্বোচ্চ আইআইডি স্ট্যান্ডার্ডমনোরালস এক্সট্রিম মান তত্ত্ব অনুসারে স্ট্যান্ডার্ড গম্বেল বিতরণে রূপান্তর করে ।X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim আমরা কীভাবে তা দেখাতে পারি? আমাদের আছে P(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(\max X_i \leq x) = P(X_1 \leq x, \dots, X_n \leq x) = P(X_1 \leq x) \cdots P(X_n \leq x) = F(x)^n আমাদের an>0,bn∈Ran>0,bn∈Ra_n>0,b_n\in\mathbb{R} ধ্রুবকের ক্রমগুলি খুঁজে পেতে / …

21 probability  normal-distribution  convergence  extreme-value 

যদি আদর্শ বিচ্যুতি সীমা ছাড়াই বৃদ্ধি পায় তবে সাধারণ বিতরণ কি কোনও নির্দিষ্ট বিতরণে রূপান্তরিত হয়? আমার কাছে মনে হচ্ছে পিডিএফ প্রদত্ত সীমানা সহ অভিন্ন বিতরণের মতো দেখতে শুরু করে । এটা কি সত্য?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

18 normal-distribution  convergence 

ইস্যুটি এর আগে উঠে এসেছিল, তবে আমি একটি নির্দিষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চাই যা একটি উত্তর সরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করবে যা এটি স্পষ্ট করে (এবং শ্রেণিবদ্ধ) করবে: "দরিদ্র মানুষের অ্যাসিম্পটিকস" -র মধ্যে একজনের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে (ক) এলোমেলো ভেরিয়েবলের একটি ক্রম যা সম্ভাবনায় ধ্রুবকে রূপান্তর করে হিসাবে বিপরীত (খ) …

18 mathematical-statistics  variance  convergence  asymptotics  consistency 

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (সিএলটি) সম্পর্কিত আমার খুব প্রাথমিক প্রশ্ন রয়েছে: আমি সচেতন যে সিএলটি বলেছে যে আইআইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের গড় প্রায় সাধারণ বিতরণ করা হয় ( , যেখানে সামান্ডের সূচক হয়) বা মানযুক্ত র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলের একটি সাধারণ বন্টন হবে।nn → ∞n→∞n \to \inftyএনnn এখন লার্জ নম্বরের আইন মোটামুটিভাবে বলছে যে …

18 probability  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

এমএসই = 0 কে হিসাবে দেখাতে কি যথেষ্ট ? আমি আমার নোটগুলিতে প্লিম সম্পর্কে কিছু পড়েছি। অনুমানকারীটি সামঞ্জস্যপূর্ণ তা দেখানোর জন্য আমি কীভাবে প্লেম খুঁজে পেতে পারি এবং এটি ব্যবহার করব?n→∞n→∞n\rightarrow\infty

17 estimation  convergence  consistency 

আমি পড়েছি যে কে-মানে অ্যালগরিদম কেবল স্থানীয় সর্বনিম্নে রূপান্তর করে বিশ্বব্যাপী সর্বনিম্নে নয়। কেন? আমি যৌক্তিকভাবে ভাবতে পারি যে কীভাবে সূচনাটি চূড়ান্ত ক্লাস্টারিংয়ের উপর প্রভাব ফেলতে পারে এবং উপ-সর্বোত্তম ক্লাস্টারিংয়ের সম্ভাবনা রয়েছে, তবে আমি এমন কিছু পাইনি যা গাণিতিকভাবে এটি প্রমাণ করবে। এছাড়াও, কেন-কেন একটি পুনরাবৃত্তি প্রক্রিয়া? আমরা কেবল সেন্ট্রয়েডগুলিতে …

17 clustering  k-means  convergence  gradient-descent  minimum 

(মূলত এমএসইতে পোস্ট করা)) আমি শাস্ত্রীয় কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের সম্ভাব্যতা ঘনত্বের জায়গাতে "আকর্ষক" হিসাবে সাধারণ বিতরণ (বা কোনও স্থিতিশীল বিতরণগুলির) সম্পর্কে কথা বলে অনেকগুলি হিউরিস্টিক আলোচনা দেখেছি। উদাহরণস্বরূপ, উইকিপিডিয়াতে চিকিত্সার শীর্ষে এই বাক্যগুলি বিবেচনা করুন : আরও সাধারণ ব্যবহারে, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি হ'ল সম্ভাবনা তত্ত্বের কোনও দুর্বল-রূপান্তর তত্ত্বের সেট। তারা …

16 probability  mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  convolution 

আমি আর glmerএর lme4প্যাকেজ থেকে ফাংশনটি ব্যবহার করছি এবং আমি bobyqaঅপটিমাইজারটি ব্যবহার করছি (অর্থাত্ আমার ক্ষেত্রে এটি ডিফল্ট)। আমি একটি সতর্কতা পাচ্ছি, এবং আমি এর অর্থ কী তা জানতে আগ্রহী। Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

আমি স্টান ডকুমেন্টেশন দিয়ে যাচ্ছিলাম যা এখান থেকে ডাউনলোড করা যায় । আমি বিশেষত তাদের জেলম্যান-রুবিন ডায়াগনস্টিক বাস্তবায়নে আগ্রহী ছিলাম। মূল কাগজ গেলম্যান অ্যান্ড রুবিন (1992) সম্ভাব্য স্কেল হ্রাসের উপাদান (পিএসআরএফ) নিম্নলিখিত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছে: যাক হতে তম মার্কভ চেইন নমুনা, এবং সামগ্রিক হোক স্বাধীন নমুনা চেইন। যাক থেকে গড় …

16 mcmc  convergence  gibbs  metropolis-hastings  stan 

আমি উচ্চ-মাত্রিক রিগ্রেশন অঞ্চলে গবেষণাটি পড়তে চেষ্টা করছি; যখন চেয়ে বড় হয়, । মনে হচ্ছে শব্দটি প্রায়শই রিগ্রেশন আনুমানিকের জন্য রূপান্তর হারের ক্ষেত্রে দেখা যায় termsএন পি > > এন লগ পি / এনpppnnnp>>np>>np >> nlogp/nlog⁡p/n\log p/n উদাহরণস্বরূপ, এখানে সমীকরণ (17) বলছে যে লাসো ফিট, সন্তুষ্ট 1β^β^\hat{\beta}1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^−Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). \dfrac{1}{n}\|X\hat{\beta} - X …

16 regression  lasso  convergence  high-dimensional 

আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেলগুলি (জিএলএম) কী গ্লোবাল সর্বাধিক রূপান্তরিত হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত? যদি তাই হয় তবে কেন? তদ্ব্যতীত, জড়তা বীমা করার জন্য লিঙ্ক ফাংশনটিতে কোন বাধা আছে? জিএলএমগুলি সম্পর্কে আমার উপলব্ধি হ'ল তারা একটি উচ্চতররেখার সম্ভাবনা ফাংশনকে সর্বাধিক করে তোলে। সুতরাং, আমি কল্পনা করব যে বেশ কয়েকটি স্থানীয় ম্যাক্সিমা …

16 generalized-linear-model  optimization  convergence  exponential-family