প্রশ্ন ট্যাগ «estimation»

একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল এক্স থেকে প্রাপ্ত স্বতন্ত্র নমুনা এস বিবেচনা করুন যা পরিচিত (সসীম) ন্যূনতম এবং সর্বাধিক মান a এবং b তবে অজানা প্যারামিটার μ এবং σ 2 এর একটি কাটা বিতরণ (যেমন একটি ছাঁটাই করা সাধারণ বন্টন ) অনুসরণ করে । তাহলে এক্স একটি অ-ছেঁটে ফেলা বন্টন অনুসৃত, সর্বোচ্চ …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

আমার বোধগম্যতা হ'ল ক্রস বৈধকরণ এবং মডেল নির্বাচনের সাহায্যে আমরা দুটি বিষয় সম্বোধনের চেষ্টা করি: হল P1 । আমাদের নমুনাটি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় জনসংখ্যার প্রত্যাশিত ক্ষতির অনুমান করুন P2 এর । আমাদের এই অনুমানের অনিশ্চয়তা পরিমাপ করুন এবং প্রতিবেদন করুন (বৈকল্পিকতা, আত্মবিশ্বাসের বিরতি, পক্ষপাত ইত্যাদি) স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলনটি বারবার ক্রস বৈধকরণ …

26 estimation  cross-validation  references 

আমি কিছু সংখ্যক পরীক্ষা নিরীক্ষা করছি যা লগনরমাল ডিস্ট্রিবিউশন নমুনা তৈরি করে এবং দুটি পদ্ধতি দ্বারা মুহুর্তগুলি অনুমান করার চেষ্টা করছি: :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] of নমুনা গড়ের দিকেXnXnX^n জন্য নমুনা অর্থ ব্যবহার করে এবং অনুমান করা , এবং তারপরে লগনরমাল বিতরণের জন্য আমাদের কাছে ।μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) প্রশ্নটি …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

একজন শিক্ষার্থী আমাকে আজ জিজ্ঞাসা করলেন, "তারা কীভাবে জানবে যে কত জন লোক একটি বড় গ্রুপ ইভেন্টে অংশ নিয়েছিল, উদাহরণস্বরূপ, ওয়াশিংটন ডিসিতে স্টুয়ার্ট / কলবার্ট 'র‌্যালি টু রিস্টোর স্যানিটি'? নিউজ আউটলেটগুলি দশকের দশকে অনুমানের প্রতিবেদন করে তবে এই অনুমানগুলি পেতে কী কী পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় এবং সেগুলি কতটা নির্ভরযোগ্য? …

25 estimation  sampling 

আমার বেশ কয়েকটি ক্যোয়ারী ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে এবং আমার জিপফের আইনটির সহগের অনুমান করতে হবে। এগুলি শীর্ষ ফ্রিকোয়েন্সি: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

মীন স্কোয়ার্ড ত্রুটি (এমএসই) এবং গড় স্কোয়ারড প্রেডিকশন ত্রুটি (এমএসপিই) এর মধ্যে অর্থগত পার্থক্য কী?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction 

ইন পরিসংখ্যানগত অনুমান , সমস্যা 9.6b, একটি "সর্বোচ্চ ঘনত্ব অঞ্চল (এই HDR)" উল্লেখ করা হয়। যাইহোক, আমি বইটিতে এই পদটির সংজ্ঞা পাইনি। অনুরূপ একটি শব্দটি হ'ল সর্বোচ্চ প্যাসিরিওর ডেনসিটি (এইচপিডি)। তবে এটি এই প্রসঙ্গে খাপ খায় না, যেহেতু 9.6b পূর্ববর্তী সম্পর্কে কোনও উল্লেখ করে না। এবং প্রস্তাবিত সমাধানটিতে কেবল এটি …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

শিক্ষার্থীদের টি-বিতরণের পরামিতিগুলির সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানকারীগুলি কী কী? এগুলি কি বন্ধ আকারে বিদ্যমান? একটি দ্রুত গুগল অনুসন্ধান আমাকে কোনও ফলাফল দেয়নি। আজ আমি অবিচ্ছিন্ন ক্ষেত্রে আগ্রহী, তবে সম্ভবত আমাকে একাধিক মাত্রায় মডেলটি প্রসারিত করতে হবে। সম্পাদনা: আমি অবস্থান এবং স্কেল পরামিতিগুলিতে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আগ্রহী। আপাতত আমি ধরে নিতে পারি যে …

23 estimation  maximum-likelihood  t-distribution 

মিলার এবং ফ্রেন্ডের সম্ভাব্যতা এবং প্রকৌশলীদের জন্য পরিসংখ্যান অনুসারে , 8 ইড (পিপি ২১17-২১৮), দ্বিপদী বিতরণের (বার্নোল্লি ট্রায়াল) সর্বাধিক করার সম্ভাবনা ফাংশনটি দেওয়া হয়েছে এল ( পি ) = ∏এনi = 1পিএক্সআমি( 1 - পি )1 - এক্সআমিএল(পি)=Πআমি=1এনপিএক্সআমি(1-পি)1-এক্সআমিL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} এই সমীকরণে কীভাবে পৌঁছবেন? পোয়েসন এবং গাউসিয়ান অন্যান্য বিতরণ সম্পর্কে …

22 estimation  maximum-likelihood  bernoulli-distribution  point-estimation 

ধারাবাহিকতা স্পষ্টতই একটি প্রাকৃতিক এবং গুরুত্বপূর্ণ সম্পত্তি অনুমানকারী, তবে এমন পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিবর্তে অসঙ্গতিযুক্ত অনুমানকারী ব্যবহার করা আরও ভাল হতে পারে? আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে কোনও অসঙ্গতিযুক্ত অনুমানকারীর উদাহরণ রয়েছে যা সমস্ত সসীম (কিছু উপযুক্ত ক্ষতি কর্মের জন্য সম্মানজনক) জন্য একটি যুক্তিসঙ্গত অনুমানকারীকে ছাড়িয়ে যায় ?nnn

22 estimation  consistency 

পরিবেশগত নমুনাগুলির রাসায়নিক বিশ্লেষণগুলি প্রায়শই রিপোর্টিং সীমা বা বিভিন্ন সনাক্তকরণ / পরিমাণ সীমাতে নীচে সেন্সর করা হয়। পরবর্তীগুলি ভিন্ন হতে পারে, সাধারণত অন্যান্য ভেরিয়েবলের মানগুলির অনুপাতে। উদাহরণস্বরূপ, একটি যৌগের উচ্চ ঘনত্ব সহ একটি নমুনা বিশ্লেষণের জন্য পাতলা করা প্রয়োজন হতে পারে, ফলস্বরূপ সেই নমুনায় একই সময়ে বিশ্লেষণ করা অন্যান্য সমস্ত …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

অনুমানকারী এবং অনুমানের মধ্যে কী সম্পর্ক?

21 estimation  terminology  estimators 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

আমি জেমস-স্টেইন অনুমানকারী সম্পর্কে পড়ছি। এটি হিসাবে এই নোটগুলিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে θ^= ( 1 - পি - 2)। এক্স∥2) এক্সθ^=(1-পি-2‖এক্স‖2)এক্স \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X আমি প্রমাণটি পড়েছি তবে নীচের বিবৃতিটি আমি বুঝতে পারি না: জ্যামিতিকভাবে, জেমস – স্টেইন অনুমানক X এর প্রতিটি উপাদানকে এক্সএক্সXউত্সের দিকে সঙ্কুচিত করে ... " X …

19 estimation  terminology  shrinkage  steins-phenomenon