প্রশ্ন ট্যাগ «distributions»

দেওয়া iid , এবং খুঁজছেন:এক্স এন ≈ এন ( μ এক্স , σ 2 এক্স ) μ এক্স ≈ 0N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 of এর সঠিক বদ্ধ ফর্ম বিতরণের আনুমানিক YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} অ্যাসিপটোটিক ( ক্ষতিকারক ?) একই পণ্যের সান্নিধ্য এটি একটি বিশেষ ক্ষেত্রে দেখা যায় একটি আরো সাধারণ প্রশ্ন ।μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

আমি কীভাবে এটি সমাধান করতে পারি? আমার মধ্যবর্তী সমীকরণ দরকার। সম্ভবত উত্তরটি ।−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) হ'ল সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন। এর অর্থ, এবং \ লিমি \ সীমা_ {x \ থেকে \ ইনফটি} এফ (এক্স) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

ডান পরীক্ষা থেকে আমি কীভাবে ফলাফলগুলি পড়তে পারি ? বিশেষত, নীচের টেবিলের মানগুলি আমাকে কী বলে? আমার চারটি গ্রুপে নন-প্যারাম্যাট্রিক ডেটা রয়েছে এবং আমি প্রথমে একটি ক্রুসকল-ওয়ালিস পরীক্ষা করেছিলাম তা নিশ্চিত করার জন্য যে গ্রুপগুলির বিতরণ একে অপরের থেকে এবং সামগ্রিক ডেটাসেটের থেকে আলাদা ছিল। আমি তখন ডনের পরীক্ষাটি ব্যবহার …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

দুটি স্বতন্ত্র সাধারণ বিতরণের অনুপাত একটি কাচির বিতরণ দেয়। টি-বিতরণ হ'ল একটি সাধারণ বন্টন যা একটি স্বাধীন চি-স্কোয়ার বিতরণ দ্বারা বিভক্ত। দুটি স্বতন্ত্র চি-স্কোয়ার বিতরণের অনুপাত একটি এফ-বিতরণ দেয়। আমি খোঁজ করছি একটি স্বাভাবিকভাবে বিতরণ দৈব চলক দেয় স্বাধীন একটানা ডিস্ট্রিবিউশন অনুপাত গড় সঙ্গে এবং ভ্যারিয়েন্স σ 2 ?μμ\muσ2σ2\sigma^2 সম্ভাব্য …

12 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

আমি একটি নির্দিষ্ট ধরণের পুনরাবৃত্তি পরিমাপের ডেটার সর্বাধিক উপযুক্ত বৈশিষ্ট্যযুক্ত বিতরণ সন্ধান করার চেষ্টা করছি। মূলত, ভূতত্ত্বের আমার শাখায়, আমরা প্রায়শই কোনও ঘটনা ঘটেছিল তা জানতে (নমুনা তাপমাত্রার নীচে শৈলটি শীতল হয়ে যায়) স্যাম্পলগুলি (শিলার অংশগুলি) থেকে খনিজগুলির রেডিওমেট্রিক ডেটিং ব্যবহার করি। সাধারণত, প্রতিটি নমুনা থেকে বেশ কয়েকটি (3-10) পরিমাপ …

12 distributions  normal-distribution  normalization  histogram 

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 

এটি একটি দার্শনিক প্রশ্নের সীমানা, তবে আমি আরও আগ্রহী অন্যরা কীভাবে বিতরণ বাছাই সম্পর্কে চিন্তাভাবনা করে তা সম্পর্কে আগ্রহী। কিছু ক্ষেত্রে এটি স্পষ্ট বলে মনে হয় যে তত্ত্বটি সর্বোত্তমভাবে কাজ করতে পারে (ইঁদুরের লেজের দৈর্ঘ্য সম্ভবত সাধারণত বিতরণ করা হয়)। অনেক ক্ষেত্রে সম্ভবত কোনও উপাত্তের সেটকে বর্ণনা করার জন্য কোনও …

12 distributions  overfitting  heuristic 

আমার মনে হয় মিডিয়ান মানে।≤≤\leq এই ঘটনা কি?

12 distributions  self-study  mean  skewness  median 

নিম্নলিখিতগুলির সীমাবদ্ধ বিতরণ ( হিসাবে ) : যেখানে IID হয় ।U n = এক্স 1 + এক্স 2 + … + এক্স এনn→∞n→∞n \rightarrow \inftyএক্সআইএন(0,1)ইউএন= এক্স1+ এক্স2+ … + এক্সএনএক্স31+ এক্স32+ … এক্স3এন,Un=X1+X2+…+XnX13+X23+…Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},এক্সআমিXiX_iএন( 0 , 1 …

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

তৃতীয় কোয়ার্টিটাল নির্ধারণের জন্য কি কোনও প্রযুক্তিগত কৌশল আছে যদি এটি একটি উন্মুক্ত ব্যবধানের সাথে সম্পর্কিত যা জনসংখ্যার এক চতুর্থাংশের বেশি থাকে (সুতরাং আমি অন্তরটি বন্ধ করতে পারি না এবং আদর্শ সূত্রটি ব্যবহার করতে পারি না)? সম্পাদন করা আমি যদি কিছু ভুল বুঝে থাকি তবে আমি কমবেশি সম্পূর্ণ প্রসঙ্গটি সরবরাহ …

12 distributions  histogram  descriptive-statistics 

একটি ডেটাসেট দেওয়া: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. আমি পরামিতিগুলির অনুমানের সাথে সর্বাধিক মানানসই সম্ভাব্যতা বিতরণ (গামা, বিটা, সাধারণ, সূচকীয়, পোইসন, চি-স্কোয়ার ইত্যাদি) নির্ধারণ করতে চাই। আমি নীচের লিঙ্কটিতে ইতিমধ্যে প্রশ্নটি সম্পর্কে অবগত রয়েছি, যেখানে আর ব্যবহার করে একটি সমাধান সরবরাহ করা হয়েছে: /programming/ অবিচ্ছিন্ন-অবিচ্ছিন্ন-বিতরণ-চ সেরা প্রস্তাবিত সমাধানটি হ'ল: > library(MASS) …

12 r  matlab  distributions 

ইতিবাচক-কেবল বিতরণ কি এখানে রয়েছে যে এই বিতরণ থেকে দুটি স্বতন্ত্র নমুনার পার্থক্য সাধারণত বিতরণ করা হয়? যদি তাই হয় তবে এর কি সরল রূপ রয়েছে?

12 distributions  probability 

আমার Rদ্বারা উত্পন্ন ডেটার একটি নমুনা রয়েছে rnorm(50,0,1), সুতরাং ডেটা স্পষ্টভাবে একটি সাধারণ বিতরণ গ্রহণ করে। যাইহোক, Rডেটা সম্পর্কে এই বিতরণযোগ্য তথ্য "জানেন না"। এর মধ্যে কী এমন কোনও পদ্ধতি Rঅনুমান করতে পারে যে আমার নমুনাটি কোন ধরণের বিতরণ থেকে আসে? যদি তা না হয় তবে আমি shapiro.testফাংশনটি ব্যবহার করব …

12 r  distributions 

একই মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন আছে এমন কোন অ-অভিন্ন পরিচয় বিতরণ আছে?

12 distributions  moments  mgf 

অনুসরণ করছেন zzk এর প্রশ্ন নেতিবাচক সিমিউলেশন সঙ্গে তার সমস্যা উপর, আমি অবাক হচ্ছি কি ইতিবাচক K-মাত্রিক পাদ, উপর ডিস্ট্রিবিউশন এর parametrized পরিবারগোষ্ঠীর অন্তর্ভুক্ত যার জন্য সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স নির্ধারণ করা যাবে।Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Zzk এর সাথে আলোচিত হিসাবে , বিতরণ থেকে শুরু করে এবং লিনিয়ার ট্রান্সফর্ম কাজ করে না।Rk+R+k\mathbb{R}_+^kX⟶Σ1/2(X−μ)+μX⟶Σ1/2(X−μ)+μX \longrightarrow\Sigma^{1/2} (X-\mu) + …

12 distributions  multivariate-analysis  covariance