প্রশ্ন ট্যাগ «distributions»

নিম্নলিখিত সমস্যাটিতে আমি কীভাবে একটি বিশ্লেষণাত্মক অভিব্যক্তি খুঁজে পেতে পারি?ডি ( এন , এল , এল )ডি(এন,ঠ,এল)D(n,l,L) আমি এলোমেলোভাবে একটি অন্তর এর দৈর্ঘ্যের " " বারগুলি ফেলে রাখি । "বার" ওভারল্যাপ করতে পারে। কমপক্ষে একটি "বার" দ্বারা দখল করা অন্তরালের গড় দৈর্ঘ্য খুঁজে পেতে চাই ।এনএনnঠঠl[ 0 , এল ][0,এল][0,L]ডিডিD[ …

9 probability  distributions 

আমি দক্ষতার সাথে নমুনা আঁকতে চাইx∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^d থেকে N(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma) যে সীমাবদ্ধতা সাপেক্ষে ||x||2=1||x||2=1||x||_2 = 1।

9 distributions  normal-distribution  sampling  multivariate-normal  importance-sampling 

একটি দ্বিগুণ পার্থক্যযোগ্য এবং প্রতিসম বিতরণ বিবেচনা করুন FXFX\mathcal{F}_X। এখন একটি দ্বিতীয় দ্বিগুণ স্বতন্ত্র বিতরণ বিবেচনা করুনFZFZ\mathcal{F}_Z দৃth়তা অর্থে skew যে: (1)FX⪯cFZ.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. কোথায় ⪯c⪯c\preceq_c ভ্যান Zwet [0] এর উত্তল ক্রম হয় যাতে (1)(1)(1) সমান: (2)F−1ZFX(x) is convex ∀x∈R.(2)FZ−1FX(x) is convex ∀x∈R.(2)\quad F^{-1}_ZF_X(x)\text{ is convex $\forall x\in\mathbb{R}.$} এখন তৃতীয়বার দ্বিগুণ স্বতন্ত্র …

9 distributions  skewness 

ধরুন আমার কাছে একটি কলস রয়েছে যা এন এর বিভিন্ন রঙের বলগুলিতে রয়েছে এবং প্রতিটি আলাদা রঙ বিভিন্ন সময়ে বিভিন্ন সময়ে উপস্থিত হতে পারে (যদি সেখানে 10 টি লাল বল থাকে তবে 10 নীল বলের প্রয়োজন নেই)। অঙ্কন করার আগে যদি আমরা কলুষের সঠিক বিষয়গুলি জানি তবে আমরা একটি পৃথক …

9 probability  discrete-data  distributions 

প্রদত্ত ধ্রুবক সংখ্যার জন্য rrr (উদাঃ 4), এর জন্য সম্ভাব্যতা বন্টন খুঁজে পাওয়া সম্ভব? XXX, যাতে আমাদের আছে Var(X)=rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r?

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

এটি সুপরিচিত যে 2 র্যান্ডম সাধারণ ভেরিয়েবলের একটি রৈখিক সংমিশ্রণটিও এলোমেলো স্বাভাবিক পরিবর্তনশীল vari এমন কোনও সাধারণ-সাধারণ বিতরণ পরিবার (যেমন, ওয়েইবুল) যা এই সম্পত্তিটি ভাগ করে দেয়? অনেকগুলি পাল্টা উদাহরণ রয়েছে বলে মনে হয়। উদাহরণস্বরূপ, ইউনিফর্মগুলির একটি রৈখিক সংমিশ্রণ সাধারণত ইউনিফর্ম হয় না। বিশেষত, কোনও অ-স্বাভাবিক বিতরণ পরিবার রয়েছে যেখানে …

9 distributions  linear 

আমি ব্যালেন্স স্কোরের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করি এবং বিভিন্ন রিগ্রেশন পদ্ধতির চেষ্টা করেছি। একটি জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি যে পূর্বাভাসিত মানগুলি একরকম উপরের আবদ্ধ থাকে। যে, আসল ভারসাম্য হয়[ 0.0 , 1.0 )[0.0,1.0)[0.0, 1.0), তবে আমার পূর্বাভাসগুলি প্রায় উপরে । নিম্নলিখিত প্লটটি আসল বনাম বনাম পূর্বাভাস ভারসাম্য দেখায় (লিনিয়ার রিগ্রেশন …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

এখানে কয়েক বছর আগে আমাদের বিশ্ববিদ্যালয়ে একটি সেমিস্টার পরীক্ষায় এসেছিল এমন একটি সমস্যা যা আমি সমাধানের জন্য লড়াই করছি। যদি এক্স1,এক্স2এক্স1,এক্স2X_1,X_2 স্বতন্ত্র ββ\beta ঘনত্বগুলির সাথে বিটা র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি থাকে β(এন1,এন2)β(এন1,এন2)\beta(n_1,n_2) এবং \ বিটা (n_1 + f dfrac {1} {2}, n_2)β(এন1+ +12,এন2)β(এন1+ +12,এন2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2) যথাক্রমে দেখায় যে এক্স1এক্স2-----√এক্স1এক্স2\sqrt{X_1X_2} অনুসরণ করে β( 2)এন1, …

9 self-study  random-variable  beta-distribution  distributions  jacobian 

3 টি ইলেকট্রনিক উপাদানগুলির লাইফটাইম এবং । এই এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি পরামিতি সূচকীয় বিতরণ থেকে 3 মাপের এলোমেলো নমুনা হিসাবে মডেল করা হয়েছিল । সম্ভাবনা ফাংশনটিX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f_{3}(x|\theta) = \theta^{3} exp(-6.6\theta) , যেখানে ।x=(2,1.5,2.1)x=(2,1.5,2.1)x = (2, 1.5, 2.1) এবং তারপর সমস্যা MLE নির্ধারণ …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

প্রসঙ্গের সংক্ষিপ্ত সংস্করণ যাক সিডিএফ সঙ্গে একটি দৈব চলক হতে yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} ধরা যাক আমি বিপরীত সিডিএফ পদ্ধতিটি ব্যবহার …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

আমি পরিসংখ্যানগুলিতে মোটামুটি নতুন (মুষ্টিমেয় প্রাথমিক স্তরের ইউনি কোর্স) এবং অজানা বিতরণ থেকে নমুনা নিয়ে ভাবছিলাম। বিশেষত, অন্তর্নিহিত বিতরণ সম্পর্কে যদি আপনার কোনও ধারণা না থাকে তবে আপনি কোনও প্রতিনিধি নমুনা পেয়েছেন এমন "গ্যারান্টি" দেওয়ার কোনও উপায় আছে কি? উদাহরণস্বরূপ উদাহরণ: বলুন যে আপনি বিশ্বব্যাপী সম্পদের বিতরণটি বের করার চেষ্টা …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

আমার একটি ফাংশন রয়েছে যা কোনও ওয়েব ব্যবহারকারীর জন্য গড় অপেক্ষা করার সময় দেয়। এটি, এটি একটি গড় সময় দেয় যে একটি গড় ব্যবহারকারী কোনও ওয়েব পৃষ্ঠায় থাকতে পারে, কথায় ওয়েব সংস্থার দৈর্ঘ্য দেওয়া হয়। ওয়েব ব্রাউজ করা কোনও 'গড় ওয়েব ব্যবহারকারী' মডেল করার জন্য বিতরণের সাথে এই ফাংশনটি (এবং …

9 distributions 

: নিম্নলিখিত সেট আপ ধরে আসুন Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n । এছাড়াও Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 । তাছাড়া ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c সুতরাং সমস্ত FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) = \begin{cases} …

9 distributions  central-limit-theorem  censoring  minimum 

শুনেছি যে সমস্ত সম্পূর্ণ শর্তাদি (গীবস স্যাম্পলিংয়ে ব্যবহৃত) যৌথ বন্টন নির্ধারণ করতে পারে। তবে আমি বুঝতে পারছি না কেন এবং কীভাবে। নাকি আমি ভুল শুনেছি? ধন্যবাদ!

9 distributions 

আমি জানি যে আপনি যদি অনেকবার ডেটা সেট থেকে পুনরায় নমুনা নেন এবং প্রতিবার গড় গণনা করেন তবে এই উপায়গুলি একটি সাধারণ বিতরণ (সিএলটি দ্বারা) অনুসরণ করবে। সুতরাং, আপনি ডেটা সেটটির সম্ভাব্যতা বিতরণ সম্পর্কে কোনও অনুমান না করে ডেটা সেটের গড়ের উপর একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করতে পারেন। আমি ভাবছিলাম …

9 distributions  confidence-interval  bootstrap  resampling