প্রশ্ন ট্যাগ «estimation»

এই ট্যাগটি খুব সাধারণ; আরও একটি নির্দিষ্ট ট্যাগ সরবরাহ করুন। নির্দিষ্ট অনুমানের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে প্রশ্নের জন্য, পরিবর্তে [অনুমানকারী] ট্যাগটি ব্যবহার করুন।


2
আমরা কি নাল অনুমানের চেয়ে নমুনার মাধ্যমে উত্পাদিত আত্মবিশ্বাসের অন্তর দিয়ে নাল অনুমানকে বাতিল করতে পারি?
আমাকে শিখানো হয়েছে যে কোনও জনসংখ্যার থেকে নমুনা নেওয়ার পরে আমরা আস্থার ব্যবধান আকারে একটি পরামিতি অনুমান তৈরি করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি, কোনও লঙ্ঘিত অনুমান সহ, জনসংখ্যার মধ্যে আমরা সত্যিকারের পরামিতিটি যা অনুমান করছি তা ধারণ করার ক্ষেত্রে 95% সাফল্যের হার হওয়া উচিত। অর্থাত, একটি নমুনা থেকে একটি …

2
একাধিক সংঘর্ষের সাথে জন্মদিনের সমস্যাটি বিপরীত করুন
ধরুন আপনার অজানা দৈর্ঘ্যের সাথে একটি এলিয়েন বছর ছিল If যদি আপনি বলেন এলিয়েনের এলোমেলো নমুনা থাকে এবং তাদের মধ্যে কিছু জন্মদিন ভাগ করে নেন, তবে আপনি বছরের দৈর্ঘ্যটি অনুমান করার জন্য এই ডেটা ব্যবহার করতে পারেন? উদাহরণস্বরূপ, 100 এর নমুনায় আপনার দুটি ট্রিপল (অর্থাত্ দুটি জন্মদিন প্রতিটি তিনটি এলিয়েন …

1
কোন গভীর শিক্ষণ মডেল এমন বিভাগগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে যা পারস্পরিক একচেটিয়া নয়
উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

2
পিসন প্যারামিটারের নিরপেক্ষ अनुमानক
দিন প্রতি দুর্ঘটনার সংখ্যা পরামিতি সঙ্গে একটি পইসন র্যান্ডম পরিবর্তনশীল , কি আর করব 10 এলোমেলোভাবে নির্বাচিত দিনগুলোতে দুর্ঘটনার সংখ্যা 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1 যেমন পরিলক্ষিত হয় এর নিরপেক্ষ অনুমানক হতে হবে ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} আমি এই ভাবে প্রচেষ্টা করার চেষ্টা: আমরা জানি যে , কিন্তু । তাহলে প্রয়োজনীয় নিরপেক্ষ অনুমানক কী হবে?E(x¯)=λ=0.8E(x¯)=λ=0.8E(\bar{x})=\lambda=0.8E(ex¯)≠ eλE(ex¯)≠ eλE(e^{\bar{x}})\neq\ …

2
বেইস অনুমানকারীদের মধ্যে তুলনা
পূর্বে প্রদত্ত যেখানে চতুর্ভুজ ক্ষতির কথা বিবেচনা করুন । আসুন সম্ভাবনা। বেইস অনুমানকারী i ।L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi ওজনযুক্ত চতুর্ভুজ ক্ষতির বিবেচনা করুন যেখানে সাথে পূর্বের । আসুন হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। বেইস অনুমানকারী ।Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 তুলনা করুন এবংδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 প্রথমে আমি লক্ষ্য করেছি যে , এবং আমি ধরে নিয়েছি যে …

3
একটি ব্যাগের মধ্যে কেবলমাত্র মোট যোগফলের থেকে ফলের ভর পরিমাণ?
আমার বিশ্ববিদ্যালয়ের একজন প্রশিক্ষক এ জাতীয় প্রশ্ন করেছিলেন (ক্লাস শেষ হওয়ার কারণে হোমওয়ার্কের জন্য নয় এবং আমি এতে ছিলাম না)। আমি কীভাবে এটি ব্যবহার করতে পারি তা বুঝতে পারি না। প্রশ্নটি বিভিন্ন ধরণের ফলের ভাণ্ডার সমেত 2 টি ব্যাগ নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে: প্রথম ব্যাগে নিম্নলিখিত এলোমেলোভাবে নির্বাচিত ফল রয়েছে: …

1
সনাক্তকরণ থেকে প্রাক্কলন
আমি বর্তমানে পার্লের টুকরোটি (পার্ল, ২০০৯, ২ য় সংস্করণ) পড়ছি এবং একটি মডেলের ননপ্যারমেট্রিক সনাক্তকরণ এবং প্রকৃত অনুমানের মধ্যে লিঙ্কটি প্রতিষ্ঠার জন্য কার্যকারিতা এবং সংগ্রামের বিষয়ে। দুর্ভাগ্যক্রমে, মুক্তা নিজেও এই বিষয়ে খুব চুপচাপ। একটি উদাহরণ দেওয়ার জন্য, আমার কার্যকারণ পথ, এবং সমস্ত ভেরিয়েবলকে , এবং সাথে একটি সাধারণ মডেল মনে …

4
যখন আপনি বিতরণটি জানেন না তখন কীভাবে নমুনা করবেন
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 …

1
ধারাবাহিকভাবে একটি বল নির্বাচন করে এবং এটি চিহ্নিত করে বলগুলির সংখ্যা নির্ধারণ করা
বলি আমার একটি ব্যাগে এন বল আছে। আমার প্রথম অঙ্কনে, আমি বলটি চিহ্নিত করি এবং এটি ব্যাগের মধ্যে প্রতিস্থাপন করি। আমার দ্বিতীয় ড্রতে, আমি যদি একটি চিহ্নিত বল বাছাই করি তবে আমি এটি ব্যাগে ফিরিয়ে দেব। তবে, আমি যদি একটি চিহ্নবিহীন বল তুলে নিই তবে আমি এটি চিহ্নিত করব এবং …

2
সাধারণ রৈখিক মডেলগুলির সাথে পরামিতি অনুমান
ডিফল্টরূপে যখন আমরা glmআর তে কোনও ফাংশন ব্যবহার করি , এটি পরামিতিগুলির সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানের জন্য পুনরাবৃত্তভাবে স্বল্পতম স্কোয়ারগুলি (আইডাব্লুএলএস) পদ্ধতি ব্যবহার করে । এখন আমার দুটি প্রশ্ন আছে। আইডব্লুএলএসের অনুমানগুলি বিশ্বব্যাপী সর্বাধিক সম্ভাবনার কার্যটির গ্যারান্টি দেয়? এই উপস্থাপনাটির শেষ স্লাইডের ভিত্তিতে , আমার মনে হয় এটি হয় না! আমি …

1
সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের আনুমানিক স্বাভাবিক বন্টন কীভাবে হয়?
লাগানো বিতরণ উত্পন্ন করার পদ্ধতি হিসাবে আমি এমএলই সম্পর্কে পড়ছি। আমি একটি বিবৃতি পেলাম যে সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান "আনুমানিক স্বাভাবিক বন্টন আছে।" এর অর্থ কি এই যে আমি যদি আমার ডেটা এবং আমি যে ডিস্ট্রিবিউশনগুলির সাথে ফিট করার চেষ্টা করছি তার উপর বারবার এমএলই প্রয়োগ করি তবে আমি যে মডেলগুলি …

2
সর্বাধিক সম্ভাবনা এবং উত্তরোত্তর অবস্থা থেকে একই ইউনিট পূর্বে কীভাবে একই অনুমানের দিকে নিয়ে যায়?
আমি বিভিন্ন পয়েন্টের অনুমানের পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করছি এবং পড়ছি যে এমএপি বনাম এমএল অনুমানগুলি ব্যবহার করার সময়, যখন আমরা "ইউনিফর্ম পূর্বে" ব্যবহার করি তখন অনুমানগুলি অভিন্ন হয়। কেউ কি "ইউনিফর্ম" পূর্বে কী তা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং এমএপি এবং এমএল অনুমানকগুলি কখন একই হবে তার কয়েকটি (সাধারণ) উদাহরণ দিতে পারে?

1
সমন্বিত আর-স্কোয়ার কি স্থির স্কোর বা এলোমেলো স্কোরের জনসংখ্যা আর-স্কোয়ারের অনুমানের চেষ্টা করে?
জনসংখ্যা আর-স্কোয়ার নির্দিষ্ট স্কোর বা এলোমেলো স্কোর ধরে ধরে সংজ্ঞায়িত করা যায়:ρ2ρ2\rho^2 স্থির স্কোর: নমুনার আকার এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের নির্দিষ্ট মানগুলি স্থির থাকে। সুতরাং, হ'ল পূর্বাভাসক মানগুলি স্থির থাকে যখন জনসংখ্যা সমীকরণ দ্বারা ফলাফলের মধ্যে ব্যাখ্যা করা অনুপাত।ρ2fρf2\rho^2_f এলোমেলো স্কোর: ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের নির্দিষ্ট মানগুলি একটি বিতরণ থেকে আঁকা। সুতরাং, জনসংখ্যার ফলাফল যেখানে …

2
ও (1) আপডেট দক্ষতার সাথে দৃ Rob় গড় অনুমান
আমি একটি নির্দিষ্ট সম্পত্তি আছে তার গড় একটি দৃ esti় অনুমান খুঁজছি। আমার কাছে উপাদানগুলির একটি সেট রয়েছে যার জন্য আমি এই পরিসংখ্যানটি গণনা করতে চাই। তারপরে, আমি একবারে নতুন উপাদান যুক্ত করি এবং প্রতিটি অতিরিক্ত উপাদানের জন্য আমি পরিসংখ্যানকে পুনরায় গণনা করতে চাই (এটি একটি অনলাইন অ্যালগরিদম হিসাবেও পরিচিত)। …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.