প্রশ্ন ট্যাগ «estimation»

আমি গামা বিতরণের পরামিতিগুলি অনুমান করার চেষ্টা করছি যা আমার ডেটা নমুনায় সবচেয়ে উপযুক্ত। আমি কেবলমাত্র ডেটা নমুনা থেকে গড় , এসটিডি (এবং তাই বৈকল্পিক ) ব্যবহার করতে চাই , আসল মানগুলি না - যেহেতু এগুলি সর্বদা আমার অ্যাপ্লিকেশনটিতে পাওয়া যায় না। এই দস্তাবেজ অনুসারে , আকার এবং স্কেল অনুমানের …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

আমি Hastie এট আল হিসাবে পৃথক হিসাবে লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য তিনটি পদ্ধতির পদ্ধতির গণনা জটিলতা / অনুমান গতির তুলনা করার চেষ্টা করছি। "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানসমূহ" (২ য় সংস্করণ), অধ্যায় 3: সাবসেট নির্বাচন সঙ্কুচিত পদ্ধতি প্রাপ্ত ইনপুট দিকনির্দেশগুলি ব্যবহারের পদ্ধতিগুলি (পিসিআর, পিএলএস) তুলনাটি খুব রুক্ষ হতে পারে, কিছু ধারণা দেওয়ার জন্য। …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

বলুন যে স্ট্যাস্টিটিক (যেমন গড়) এর জন্য এই নমুনা থেকে আমার কাছে একটি নমুনা এবং বুটস্ট্র্যাপ নমুনা রয়েছে । যেমনটি আমরা সবাই জানি, এই বুটস্ট্র্যাপের নমুনাটি পরিসংখ্যানগুলির অনুমানের নমুনা বন্টনের অনুমান করে ।χχ\chi এখন, এই গড় হল বুটস্ট্র্যাপ নমুনা একটি ভাল অনুমান জনসংখ্যা পরিসংখ্যাত মূল পরিসংখ্যাত চেয়ে নমুনা ? কোন …

18 estimation  bootstrap 

একটি প্যারামিটারের জন্য অনুমানকারী অনুক্রম y যদি অ্যাসিপোটোটিকভাবে স্বাভাবিক √UnUnU_nθθ\thetan−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v)। (উৎস) আমরা তখন কলএর মধ্যে asymptotic ভ্যারিয়েন্স। যদি এই বৈকল্পিকতাক্র্যামার-রাও সীমানারসমান হয় তবেআমরা বলি অনুমানক / ক্রমটি asyptotically দক্ষ।vvvUnUnU_n প্রশ্ন: আমরা কেন use ব্যবহার করি n−−√n\sqrt{n}বিশেষত এন ? আমি জানি যে নমুনাটির জন্য, Var(X¯)=σ2nVar(X¯)=σ2nVar(\bar{X}) = \frac{\sigma^2}{n} …

18 estimation  asymptotics  efficiency 

সাম্প্রতিক বিতরণের প্যারামিটারগুলির জন্য ন্যূনতম বৈকল্পিক নিরপেক্ষ অনুমান সম্পর্কে কফ উত্তরটি ছেড়ে দিলে আমি খুব বিব্রত হয়েছিলাম যেটি সম্পূর্ণ ভুল ছিল। সৌভাগ্যবশত আমি অবিলম্বে সঙ্গে অঙ্কবাচক ও হেনরি সংশোধন করা হয় হেনরি ওপি জন্য সঠিক উত্তরের প্রদানের । এটি যদিও আমাকে ভাবছে। আমি প্রায় 37 বছর আগে স্ট্যানফোর্ডে আমার স্নাতক …

18 estimation  point-estimation 

পটভূমি আমার একটি অজানা বিতরণ সহ একটি পরিবর্তনশীল রয়েছে। আমার কাছে 500 টি নমুনা রয়েছে তবে আমি যে সূক্ষ্মতার সাথে আমি বৈকল্পিক গণনা করতে পারি তা প্রদর্শন করতে চাই, উদাহরণস্বরূপ যে 500 টির একটি নমুনার আকার যথেষ্ট gue আমি ন্যূনতম নমুনার আকার জানার জন্যও আগ্রহী যেটি নির্ভুলতার সাথে বৈকল্পিক অনুমান …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

ব্র্যাডলি এফ্রন এবং কার্ল মরিস রচিত "স্ট্যাটিস্টিকসে স্টেইনের প্যারাডক্স" দ্বারা 1977 এর বৈজ্ঞানিক আমেরিকান গবেষণাপত্রে জেমস-স্টেইন সঙ্কোচন ফ্যাক্টর গণনা করার বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে । আমি বেসবল খেলোয়াড়দের জন্য ডেটা সংগ্রহ করেছি এবং এটি নীচে দেওয়া হয়েছে: Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, 0.346 Robinson, 0.378, 0.298 Howard, 0.356, 0.276 …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

প্রশ্ন নেতিবাচক দ্বিপদী (এনবি) বিতরণের বৈচিত্রটি সর্বদা এর গড়ের চেয়ে বেশি। যখন কোনও নমুনার গড়টি তারতম্যের চেয়ে বেশি হয়, সর্বাধিক সম্ভাবনার সাথে বা মুহুর্তের অনুমানের সাথে কোনও এনবির পরামিতিগুলি ফিট করার চেষ্টা করা ব্যর্থ হয় (সীমাবদ্ধ পরামিতিগুলির সাথে কোনও সমাধান নেই)। তবে এটি সম্ভব যে এনবি বিতরণ থেকে নেওয়া একটি …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

ফ্ল্যাট পূর্বের সাথে, এমএল (ঘন ঘনবাদী - সর্বাধিক সম্ভাবনা) এবং এমএপি (বায়েসিয়ান - সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি) অনুমানের সাথে মিলে যায়। আরও সাধারণভাবে, তবে আমি কিছু ক্ষতি ফাংশনের অপটিমাইজার হিসাবে প্রাপ্ত পয়েন্ট আনুমানিক সম্পর্কে কথা বলছি। অর্থাত (Bayesian) এক্স (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

এটি একাংশে নিম্নলিখিত প্রশ্ন এবং এটি অনুসরণ করে আলোচনার দ্বারা অনুপ্রাণিত । ধরুন আইডির নমুনা পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে, Xi∼F(x,θ)Xi∼F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta) । লক্ষ্যটি অনুমান করা । তবে আসল নমুনা পাওয়া যায় না। এর পরিবর্তে আমাদের কাছে যা আছে তা নমুনার কয়েকটি পরিসংখ্যান । ধরা যাক স্থির হয়েছে। কীভাবে আমরা এস্টিমেট করেন …

17 estimation  maximum-likelihood 

এমএসই = 0 কে হিসাবে দেখাতে কি যথেষ্ট ? আমি আমার নোটগুলিতে প্লিম সম্পর্কে কিছু পড়েছি। অনুমানকারীটি সামঞ্জস্যপূর্ণ তা দেখানোর জন্য আমি কীভাবে প্লেম খুঁজে পেতে পারি এবং এটি ব্যবহার করব?n→∞n→∞n\rightarrow\infty

17 estimation  convergence  consistency 

আমি প্যারামিটার অনুমান, এমএল, এমএপি এবং বেয়েস পদ্ধতির 3 টি পদ্ধতি জানি। এবং এমএপি এবং বেয়েস পদ্ধতির জন্য, আমাদের পরামিতিগুলির জন্য প্রিয়ার বেছে নেওয়া দরকার, তাই না? আমি এই মডেল আছে বলুন , যা অর্ডার মানচিত্র বা বায়েসের ব্যবহার প্রাক্কলন কাজ করার জন্য পরামিতি হয়, আমি বই পড়ি যে আমরা …

17 bayesian  estimation  prior 

আমি বর্তমানে ল্যারি ওয়াসারম্যানের "সমস্ত পরিসংখ্যান" পড়ছি এবং ননপ্যারমেট্রিক মডেলের পরিসংখ্যান সম্পর্কিত ফাংশন অনুমানের বিষয়ে অধ্যায়টিতে তিনি লিখেছেন এমন কিছু দেখে আশ্চর্য হয়েছি। সে লিখেছিলো "কখনও কখনও আমরা কিছু গণনা করে একটি পরিসংখ্যান ফাংশনের আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি খুঁজে পাই। তবে অন্য ক্ষেত্রে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কীভাবে অনুমান করা যায় তা স্পষ্ট …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

আমি নীচের ফর্মটির কার্যকারিতা হ্রাস করতে পুনরাবৃত্তভাবে স্বল্পতম স্কোয়ারগুলি (আইআরএলএস) ব্যবহার করেছি, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) যেখানে NNN হ'ল এর উদাহরণগুলির সংখ্যা xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R}, m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} আমি যে অনুমান করতে চাই তা ρρ\rhoহ'ল এবং ρ একটি উপযুক্ত শক্তিশালী জরিমানা ফাংশন। আসুন যাক এটি …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

মনে করুন যে আমাদের দুটি পয়েন্ট রয়েছে (নিম্নলিখিত চিত্র: কালো চেনাশোনা) এবং আমরা তাদের (ক্রস) মধ্যে তৃতীয় পয়েন্টের জন্য একটি মান খুঁজে পেতে চাই। প্রকৃতপক্ষে আমরা আমাদের পরীক্ষামূলক ফলাফল, কালো পয়েন্টগুলির উপর ভিত্তি করে এটি অনুমান করতে যাচ্ছি। সবচেয়ে সহজ কেসটি হল একটি লাইন আঁকুন এবং তারপরে মানটি (যেমন লিনিয়ার …

16 estimation  interpolation