প্রশ্ন ট্যাগ «distributions»

আমি কীভাবে একটি স্বেচ্ছাচারিত বিচ্ছিন্ন বিতরণের উপর ভিত্তি করে নম্বর তৈরি করব? উদাহরণস্বরূপ, আমার কাছে সংখ্যার একটি সেট রয়েছে যা আমি উত্পন্ন করতে চাই। বলুন যে তারা নীচের হিসাবে 1-3 থেকে লেবেল করা হয়েছে। 1: 4%, 2: 50%, 3: 46% মূলত, শতাংশগুলি সম্ভাবনা যা তারা এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর থেকে আউটপুট …

28 distributions 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

আর এর বেশিরভাগ স্ট্যান্ডার্ড ডিস্ট্রিবিউশনের একটি কমান্ডের পরিবার রয়েছে - পিডিএফ / পিএমএফ, সিডিএফ / সেমিফ, কোয়ান্টাইল, এলোমেলো বিচ্যুতি (উদাহরণস্বরূপ - ডনরম, পনরম, কিউনর্ম, রনরম)। আমি জানি যে বিবিধ ইউনিফর্ম বিতরণগুলির জন্য এই ফাংশনগুলি পুনরুত্পাদন করার জন্য কিছু স্ট্যান্ডার্ড কমান্ড ব্যবহার করা যথেষ্ট সহজ তবে আমি আর অবগত নই যে …

28 r  distributions  uniform 

উইকিপিডিয়ায় সংজ্ঞায়িত উত্তর (সংজ্ঞা) উচ্চতর গণিত / পরিসংখ্যানের সাথে অপরিচিত যারা তাদের পক্ষে তাত্ক্ষণিকভাবে কিছুটা রহস্যজনক। গাণিতিক ভাষায়, একটি পরিসংখ্যানগত মডেলটিকে সাধারণত একটি জুড়ি হিসাবে বিবেচনা করা হয় ( is ), যেখানে সম্ভাব্য পর্যবেক্ষণগুলির সমষ্টি, যেমন নমুনা স্থান, এবং সম্ভাবনা বিতরণের একটি সেট উপর । এস পি এসS,PS,PS, \mathcal{P}SSSPP\mathcal{P}SSS সম্ভাবনা …

28 distributions  model  terminology 

আমি বুঝতে চাই কেন ওএলএস মডেলের অধীনে আরএসএসকে (বর্গক্ষেত্রের অবশিষ্টাংশ) বিতরণ করা হয় ( মডেলের পরামিতিগুলির সংখ্যা, পর্যবেক্ষণের সংখ্যা))।χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn আমি এই ধরনের একটি প্রাথমিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার জন্য ক্ষমা চাইছি, তবে আমি মনে করি যে উত্তরটি অনলাইনে (বা আমার, আরও অ্যাপ্লিকেশন ভিত্তিক, পাঠ্যপুস্তকে) পাওয়া যাবে না।

28 regression  distributions  least-squares 

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 

আমি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে মোটামুটি নতুন এবং আমি একটি সংশোধন পরিসংখ্যান পরিমাপ জুড়ে এসেছি, স্পারসিসি , এটি এর অ্যালগরিদমের ব্যাকেন্ডে ডিরিচলেট প্রক্রিয়া ব্যবহার করে। কী ঘটছে তা বুঝতে আমি আলগরিদম ধাপে ধাপে ধাপে যাওয়ার চেষ্টা করছি তবে আমি নিশ্চিত নই যে alphaডেরিচলেট বিতরণে alphaভেক্টর প্যারামিটারটি কী করে এবং এটি কীভাবে ভেক্টর …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution 

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 

বিভিন্ন হাইপোথিসিস টেস্ট, যেমন জিওএফ পরীক্ষা, কোলমোগোরভ-স্মারনভ, অ্যান্ডারসন-ডার্লিং ইত্যাদি এই মূল ফর্ম্যাটটি অনুসরণ করে:χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : ডেটা প্রদত্ত বিতরণ অনুসরণ করে। H1H1H_1 : ডেটা প্রদত্ত বিতরণটি অনুসরণ করে না। সাধারণত, কেউ দাবিটি মূল্যায়িত করে যে কিছু প্রদত্ত ডেটা কিছু প্রদত্ত বিতরণ অনুসরণ করে এবং যদি কেউ প্রত্যাখ্যান করে তবে কিছু …

26 hypothesis-testing  distributions  goodness-of-fit  ecdf 

আমি অন্য দিন এই ঘনত্ব পেরিয়ে। কেউ এই নাম দিয়েছে? f(x)=log(1+x−2)/2πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi ঘনত্বের সূচনাটি অসীম এবং এটিতে ফ্যাট লেজ রয়েছে। আমি এটিকে প্রাসঙ্গিক বিতরণ হিসাবে দেখেছি যেখানে অনেকগুলি পর্যবেক্ষণ ছোট হওয়ার আশা করা হয়েছিল, যদিও বড় মানগুলিও প্রত্যাশিত ছিল।

26 distributions  probability 

আমি কোয়ান্টাইল ফাংশন সম্পর্কে পড়ছি, তবে এটি আমার কাছে পরিষ্কার নয়। আপনি কি নীচের সরবরাহকৃত চেয়ে আরও স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দিতে পারেন? যেহেতু সিডিএফ FFF একটি মনোোটোনিকভাবে ক্রমবর্ধমান ফাংশন, এটির একটি বিপরীত রয়েছে; আসুন এটিকে দ্বারা বোঝান F−1F−1F^{−1}। তাহলে FFF এর সিডিএফ হয় XXX , তারপর F−1(α)F−1(α)F^{−1}(\alpha) মান xαxαx_\alpha যেমন যে …

26 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, প্রতিটি পূর্বাভাসকৃত মান সম্ভাব্য মানের একটি সাধারণ বিতরণ থেকে নেওয়া হয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়। নিচে দেখ. তবে কেন প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানটি একটি সাধারণ বিতরণ থেকে এসেছে বলে ধরে নেওয়া হয়? লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে এই অনুমানটি ব্যবহার করে? যদি সম্ভব মানগুলি সাধারণত বিতরণ না করা হয় তবে কী …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

আমি আমার পিএইচডি থিসিস লিখছি এবং আমি বুঝতে পেরেছি যে ডিস্ট্রিবিউশনগুলি তুলনা করার জন্য আমি বাক্সের প্লটে অতিরিক্ত মাত্রায় নির্ভর করি। এই কাজটি অর্জনের জন্য আপনি অন্য কোন বিকল্প পছন্দ করেন? আমি আরও জিজ্ঞাসা করতে চাই যে আপনি আর গ্যালারী হিসাবে অন্য কোনও উত্স জানেন যাতে আমি নিজেকে ভিজ্যুয়ালাইজেশনের বিভিন্ন …

25 r  distributions  data-visualization  boxplot  relative-distribution 

2-নমুনা কেএস পরীক্ষা সম্পর্কে পড়তে, আমি ঠিক বুঝতে পেরেছি এটি কী করছে তবে কেন এটি কাজ করে তা আমি বুঝতে পারি না । অন্য কথায়, আমি অভিজ্ঞতাগত বিতরণ ফাংশনগুলি গণনা করার জন্য সমস্ত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারি, ডি-পরিসংখ্যান খুঁজে বের করতে, সমালোচনামূলক মানগুলি গণনা করতে, ডি-স্ট্যাটিস্টিককে পি-ভ্যালুতে রূপান্তরকরণ ইত্যাদির জন্য …

25 distributions  statistical-significance  nonparametric  kolmogorov-smirnov 

শিরোনামটি প্রশ্ন। আমাকে বলা হয়েছে যে অনুপাত এবং র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির বিপরীতগুলি প্রায়শই সমস্যাযুক্ত। যা বোঝানো হচ্ছে তা হল প্রত্যাশা প্রায়শই বিদ্যমান থাকে না। এর কোন সাধারণ, সাধারণ ব্যাখ্যা আছে কি?

25 probability  distributions  random-variable  expected-value  ratio