প্রশ্ন ট্যাগ «error»

আমি পরিসংখ্যান তুলনায় তুলনামূলকভাবে নতুন এবং আরও ভাল বুঝতে বুঝতে সাহায্য করব। আমার ক্ষেত্রে ফর্মের একটি ব্যবহৃত ব্যবহৃত মডেল রয়েছে: পিটি= পিণ( ভটি)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha লোকেরা যখন মডেলটিকে ডেটাতে ফিট করে তারা সাধারণত এটিকে লিনিয়ার করে এবং নিম্নলিখিতটি ফিট করে লগ( পিটি) = লগ( পিণ) + α লগ( ভটি) + …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

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 

গতকালের প্রশ্নটি মডেলের যথার্থতা নির্ধারণ করে যা ঘটনার সম্ভাব্যতাটি অনুমান করে আমাকে সম্ভাব্যতা স্কোরিং সম্পর্কে উত্সাহী করেছিল। Brier স্কোর একটি গড় স্কোয়ারড ত্রুটি পরিমাপ। সাদৃশ্যটির অর্থ কি পরম ত্রুটি কার্যকারিতা পরিমাপ একটি নাম আছে?11N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - reference_i)^2 1এনΣi = 1এন| পিআরইডিi c t i o nআমি- আর ই চই র …

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

আমি ভূতাত্ত্বিক গণনায় অ্যান্ডারসন (1976) তে মন্টি কার্লো পদ্ধতি দ্বারা ত্রুটি প্রচারের নিবন্ধটি পড়ছি এবং এমন কিছু আছে যা আমি বেশ বুঝতে পারি না। কিছু পরিমাপ করা ডেটা Consider এবং এমন একটি প্রোগ্রাম বিবেচনা করুন যা এটি প্রক্রিয়া করে এবং প্রদত্ত মান প্রদান করে। নিবন্ধে, এই প্রোগ্রামটি প্রথমে ডেটাগুলির মাধ্যমগুলি …

12 bootstrap  monte-carlo  error 

বাস্তবে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ প্যাকেজগুলি দ্বারা কীভাবে var / cov ত্রুটি ম্যাট্রিক্স গণনা করা হয়? এই ধারণাটি তাত্ত্বিকভাবে আমার কাছে স্পষ্ট। বাস্তবে নয়। আমি বলতে চাইছি, যদি আমার কাছে র্যান্ডম ভেরিয়েবলস ভেক্টর থাকে তবে আমি বুঝতে পারি যে বৈকল্পিক / কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স বিচ্যুতি-থেকে-গড় ভেক্টরগুলির বাহ্যিক পণ্য দেওয়া হবে: । Σ Σ …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

মোটামুটি মানসম্পন্ন - এমন পরিস্থিতিতে কলেজের প্রথম বর্ষের ক্লাসে কোনও গড় বা আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের জন্য রিপোর্ট করার জন্য উল্লেখযোগ্য অঙ্কের সংখ্যা নির্ধারণের আরও বৈজ্ঞানিক উপায় আছে কি? আমি একটি টেবিলে রাখার জন্য উল্লেখযোগ্য পরিসংখ্যানের সংখ্যা দেখেছি , আমরা চি চি স্কোয়ার ফিটে উল্লেখযোগ্য সংখ্যা এবং উল্লেখযোগ্য পরিসংখ্যান কেন ব্যবহার করি …

12 standard-deviation  error  reporting  communication 

রিজ বা লাসোতে নিয়মিতকরণ পরামিতি ল্যাম্বদা নির্বাচন করার ক্ষেত্রে প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি ল্যাম্বদার বিভিন্ন মান চেষ্টা করে, বৈধতা সেটটিতে ত্রুটিটি পরিমাপ করে এবং অবশেষে লাম্বদার সেই মানটি বেছে নেয় যা সর্বনিম্ন ত্রুটি প্রদান করে। যদি ফ (ল্যাম্বদা) ফাংশন = ত্রুটি উত্তল হয় তবে এটি আমার কাছে ক্লিট হয় না। এটা কি …

11 cross-validation  error  regularization  validation  optimization 

আমি লাগানো বক্ররেখার অনিশ্চয়তা বা নির্ভরযোগ্যতা অনুমান করতে চাই। আমি ইচ্ছাকৃতভাবে একটি নির্দিষ্ট গাণিতিক পরিমাণের নাম রাখছি না যা আমি খুঁজছি, কারণ এটি কী তা আমি জানি না। এখানে (শক্তি) নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল (প্রতিক্রিয়া) এবং (ভলিউম) হ'ল স্বাধীন ভেরিয়েবল। আমি কিছু উপাদানের এনার্জি-ভলিউম বক্ররেখা, খুঁজে পেতে চাই । তাই আমি কিছু …

11 error  fitting  reliability  uncertainty 

আমি পূর্বাভাসের জন্য আর এর neuralnetপ্যাকেজ ( এখানে ডকুমেন্টেশন ) ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । এখানে আমি যা করার চেষ্টা করছি: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% …

11 r  neural-networks  prediction  error 

যদি আমি এর চেয়ে সুস্পষ্ট কিছু মিস করি তবে আমাকে ক্ষমা করুন। আমি একটি পদার্থবিজ্ঞানী যা মূলত একটি (হিস্টোগ্রাম) বিতরণ যা একটি সাধারণ বন্টনের প্রায় কাছাকাছি একটি গড় মূল্যকে কেন্দ্র করে। আমার কাছে গুরুত্বপূর্ণ মূল্য হ'ল এই গাউসিয়ান র্যান্ডম ভেরিয়েবলের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি। আমি কীভাবে নমুনার স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিতে ত্রুটিটি খুঁজতে চেষ্টা …

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

আমি ডেটা বিশ্লেষণের ক্লাসে যোগ দিচ্ছি এবং আমার কয়েকটি ভাল-ধারণা ধারণাকে কাঁপানো হচ্ছে। যথা, ত্রুটি (এপসিলন) এবং সেই সাথে অন্য কোনও প্রকারের ধারণাগুলি কেবলমাত্র (তাই আমি ভেবেছিলাম) একটি গোষ্ঠীতে (একটি নমুনা বা পুরো জনসংখ্যা) প্রয়োগ করে। এখন, আমাদের শিখানো হচ্ছে যে রিগ্রেশন অনুমানগুলির মধ্যে একটি হ'ল বৈচিত্রটি "সমস্ত ব্যক্তির জন্য …

11 regression  variance  error  measurement-error 

আমি আমার থিসিস ডেটা, প্যারামেট্রিক আনোভা এবং টি-পরীক্ষা থেকে নন-প্যারাম্যাট্রিক ক্রুসকল-ওয়ালিস পরীক্ষা এবং মান-হুইটনি, পাশাপাশি র‌্যাঙ্ক-ট্রান্সফর্মড 2-ওয়ে এএনওএ, এবং বাইনারি সহ জিজেএলএম, এর জন্য বিস্তৃত পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করেছি, poisson এবং আনুপাতিক ডেটা। আমি আমার ফলাফলগুলিতে এই সমস্ত লিখতে থাকায় এখন আমাকে সমস্ত কিছু জানানো দরকার। আমি এখানে ইতিমধ্যে জিজ্ঞাসা করেছি …

11 data-visualization  median  error 

শিরোনাম সব বলে। আমি বুঝতে পারি যে যদি মডেলের ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় তবে কমপক্ষে স্কোয়ারগুলি এবং সর্বাধিক সম্ভাবনা রিগ্রেশন সহগগুলির জন্য একই ফল দেবে। তবে, ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ না করা হলে কী হবে? দুটি পদ্ধতি এখন আর সমান নয় কেন?

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

যদি কোনও হয়, একাধিক পৃথক "পরীক্ষাগুলি" -এর জন্য একটি লাইন ফিটিংয়ের মধ্যে থাকে তবে ফিটগুলির গড় গড়ে নেওয়া, বা পৃথক পরীক্ষাগুলি থেকে ডেটা গড় করার পরে গড় ডেটা ফিটিং করা। আমাকে বিস্তারিতভাবে বলতে দাও: আমি কম্পিউটার সিমুলেশনগুলি সম্পাদন করি যা নীচে দেখানো একটি বক্র তৈরি করে। আমরা একটি পরিমাণ বের …

10 error  fitting  average 

ঠিক আছে, ন্যায্য সতর্কতা - এটি একটি দার্শনিক প্রশ্ন যাতে কোনও সংখ্যা জড়িত না। সময়ের সাথে সাথে কীভাবে ডেটা সেটগুলিতে ত্রুটিগুলি কমছে এবং কীভাবে বিশ্লেষকদের দ্বারা এটি আচরণ করা উচিত - বা এটি যদি আদৌ গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে সে সম্পর্কে আমি অনেক কিছু ভাবছিলাম? পটভূমির জন্য, আমি একটি দীর্ঘমেয়াদী অধ্যয়নের …

10 dataset  error