প্রশ্ন ট্যাগ «dispersion»

6
কীভাবে মেরুকৃত ব্যবহারকারীদের মতামত সনাক্ত করা যায় (উচ্চ এবং নিম্ন তারা রেটিং)
যদি আমার কাছে স্টার রেটিং সিস্টেম থাকে যেখানে ব্যবহারকারীরা কোনও পণ্য বা আইটেমের জন্য তাদের পছন্দটি প্রকাশ করতে পারেন, ভোটগুলি যদি "বিভক্ত" হয় তবে আমি কীভাবে পরিসংখ্যানগুলি সনাক্ত করতে পারি। অর্থ, যদি কোনও প্রদত্ত পণ্যের জন্য গড় 5 এর মধ্যে 3 হয় তবে আমি কীভাবে সনাক্ত করতে পারি যে এটি …

4
কেন ছত্রভঙ্গ করার ব্যবস্থা কেন কেন্দ্রিয়তার চেয়ে স্বজ্ঞাত?
আমাদের মানবিক বোঝার মধ্যে এমন কিছু আছে যা স্বতঃস্ফূর্ততার ধারণাটি স্বজ্ঞাতভাবে উপলব্ধিতে অসুবিধা সৃষ্টি করে। সংকীর্ণ অর্থে উত্তরটি তাত্ক্ষণিক: স্কোয়ারিং আমাদের প্রতিক্রিয়াশীল বোঝা থেকে দূরে সরিয়ে দেয়। তবে, এটি কি কেবল বৈকল্পিক যা সমস্যাগুলি উপস্থাপন করে, বা এটি ডেটা ছড়িয়ে দেওয়ার পুরো ধারণাটি? আমরা পরিসীমা আশ্রয় চাই, বা কেবল সর্বনিম্ন …

5
শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা মধ্যে ছড়িয়ে পড়া পরিমাপ কিভাবে?
আমি কীভাবে শব্দের পরিসংখ্যানগুলির একটি ভেক্টরে বিচ্ছুরণের পরিমাণকে মাপ দিতে পারি? আমি এমন একটি পরিসংখ্যান খুঁজছি যা নথির A এর জন্য উচ্চতর হবে, কারণ এতে অনেকগুলি বিভিন্ন শব্দ রয়েছে যা প্রায়ই ঘটে থাকে এবং ডকুমেন্ট বি এর জন্য কম থাকে, কারণ এতে একটি শব্দ (বা কয়েকটি শব্দ) থাকে যা প্রায়শই …

2
কেন পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশগুলি নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন থেকে পিসন রিগ্রেশনগুলির চেয়ে ছোট?
আমার এই ডেটা আছে: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) আমি একটি পিসন রিগ্রেশন চালিয়েছি poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") এবং একটি নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) তারপরে আমি পয়েসন …
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.