প্রশ্ন ট্যাগ «expected-value»

আমি একটি সাক্ষাত্কার প্রশ্ন জুড়ে এসেছিলেন: একটি লাল ট্রেন রয়েছে যা প্রতি 10 মিনিটে আসে। প্রতি 15 মিনিটে একটি নীল ট্রেন আসছে। উভয়ই এলোমেলো সময় থেকে শুরু হয় যাতে আপনার কোনও শিডিয়ুল না থাকে। আপনি যদি এলোমেলো সময়ে স্টেশনে পৌঁছে যান এবং প্রথম যে কোনও ট্রেনে যান তবে প্রত্যাশার অপেক্ষার …

19 probability  random-variable  expected-value 

যাক এবং , । এন \ হিসাবে প্রত্যাশা কী ?X1∼U[0,1]X1∼U[0,1]X_1 \sim U[0,1]Xi∼U[Xi−1,1]Xi∼U[Xi−1,1]X_i \sim U[X_{i - 1}, 1]i=2,3,...i=2,3,...i = 2, 3,...X1X2⋯XnX1X2⋯XnX_1 X_2 \cdots X_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty

18 mathematical-statistics  random-variable  expected-value 

আমি জানি না এটি কেবল আমার কিনা, তবে আমি সাধারণভাবে পরিসংখ্যান সম্পর্কে খুব সন্দেহ করি। আমি এটি ডাইস গেমস, পোকার গেমগুলিতে বুঝতে পারি। খুব ছোট, সরল, বেশিরভাগ স্ব-অন্তর্ভুক্ত বারবার গেমগুলি ভাল। উদাহরণস্বরূপ, অবতরণ শিরোনাম বা লেজগুলি land 50% হওয়ার সম্ভাবনাটি স্বীকার করার জন্য তার প্রান্তে একটি মুদ্রা অবতরণ যথেষ্ট ছোট। …

18 probability  expected-value  philosophical 

মনে করুন যে প্রথমবারের মতো মাথা না পাওয়া পর্যন্ত কোনও ন্যায্য মুদ্রা বারবার ছোঁড়া হয়। প্রয়োজনীয় টসসের প্রয়োজনীয় সংখ্যাটি কী? প্রথম মাথা প্রাপ্ত হওয়ার আগে প্রাপ্ত পুচ্ছগুলির প্রত্যাশিত সংখ্যাটি কী?

18 probability  self-study  expected-value  bernoulli-distribution  geometric-distribution 

সাধারণ লিনিয়ার মডেলটি বিবেচনা করুন: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon যেখানে ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) এবং X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 এবংXXX এর ধ্রুবকের কলাম রয়েছে contains আমার প্রশ্ন, দেওয়া হয় E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta এবং σσ\sigma , একটি অ তুচ্ছ উপরের উপর আবদ্ধ জন্য একটি সূত্র E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (ধরে নিলাম মডেলটি ওএলএস দ্বারা অনুমান করা হয়েছিল)। * আমি ধরে …

18 linear-model  expected-value 

যাক YYY মধ্যমা বোঝাতে দিন X¯X¯\bar{X} বোঝাতে গড়, আকারের একটি র্যান্ডম নমুনা n=2k+1n=2k+1n=2k+1 একটি বিতরণ যে থেকে । আমি কীভাবে গণনা করতে পারি ?N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) স্বজ্ঞাতভাবে, স্বাভাবিকতা অনুমানের কারণে, দাবি করা বুদ্ধিমান হয়ে যায় যে এবং সত্যই এটি সঠিক উত্তর। এটি কি কঠোরভাবে দেখানো যেতে পারে?E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} আমার প্রাথমিক চিন্তাটি ছিল শর্তসাপেক্ষে …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

আমি প্রমাণ করার চেষ্টা করছি যে দুর্বলভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী (এমএলই) এ মূল্যায়ন করা তথ্য ম্যাট্রিক্স প্রত্যাশিত তথ্য ম্যাট্রিক্সের একটি দুর্বলভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ অনুমানকারী। এটি একটি বিস্তৃত উদ্ধৃত ফলাফল তবে কেউ রেফারেন্স বা প্রমাণ দেয় না (আমি ক্লান্ত হয়ে পড়েছি গুগলের ফলাফলের প্রথম 20 পৃষ্ঠা এবং আমার পরিসংখ্যানের পাঠ্যপুস্তক) আমি …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

সম্পর্কে একটি ভস্মাধার বিবেচনা NNN বল PPP বিভিন্ন ধরণের রঙ, সঙ্গে pipip_i রং এর বল অনুপাত হচ্ছে iii মধ্যে NNN বাজে কথা ( ∑ipi=1∑ipi=1\sum_i p_i = 1 )। আমি প্রতিস্থাপন ছাড়াই কলস থেকে n≤Nn≤Nn \leq N বলগুলি আঁকি এবং আঁকা বলগুলির মধ্যে বিভিন্ন বর্ণের γ সংখ্যাটি দেখি । বিতরণ পি …

15 probability  expected-value  coupon-collector-problem 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

ডিনোমিনেটরে প্রত্যাশা প্রয়োগ করতে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। E(1/X)=?E(1/X)=?E(1/X)=\,? এটি ,?1/E(X)1/E(X)1/E(X)\,

15 expected-value 

একটি ডিস্ট্রিবিউশন এর প্রত্যাশিত মানটি f(x)f(x)f(x)গড়, এটি হ'ল ওয়েটড গড় মান E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx সর্বাধিক সম্ভাব্য মানটি হল মোড, এটিই সম্ভবত সম্ভাব্য মান। তবে আমরা কি আশা করব যে কোনওভাবে অনেক সময় দেখতে পাবে E[x]E[x]E[x]? এখান থেকে উদ্ধৃতি : তাহলে ফলাফল xixix_i সমানভাবে সম্ভাব্য হয় না, তারপর …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

লিব্রে অফিস ক্যাল্কে rand() ফাংশনটি উপলভ্য, যা ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি এলোমেলো মান চয়ন করে। আমি আমার সম্ভাবনার উপর খানিকটা মরিচা, তাই যখন আমি নীচের আচরণটি দেখি, তখন আমি হতবাক হয়ে যাই: A = 200x1 এর কলাম rand()^2 B = 200x1 এর কলাম rand()*rand() mean(A) …

15 expected-value  random-generation  uniform 

আসুন আমরা এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলির একটি স্ট্রিম যোগ করি, ; দিন পদ সংখ্যা আমরা মোট প্রয়োজন এক অতিক্রম হও, অর্থাত সবচেয়ে ছোট সংখ্যা যেমন যে হয়এক্স আই আমি আই ডি ∼ ইউ ( 0 , 1 ) Xi∼iidU(0,1)X_i \overset{iid}\sim \mathcal{U}(0,1)ওয়াই YYওয়াইYY এক্স 1 + এক্স 2 + ⋯ + এক্স ওয়াই …

14 probability  self-study  expected-value  uniform 

একই স্কেল প্যারামিটারের সাথে গামা ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে ডিরিচলেট বিতরণের সাথে একটি এলোমেলো ভেরিয়েবল উত্পাদন করা সহজ। এমন: Xi∼Gamma(αi,β)Xi∼Gamma(αi,β) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta) তারপর: (X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn)(X1∑jXj,…,Xn∑jXj)∼Dirichlet(α1,…,αn) \left(\frac{X_1}{\sum_j X_j},\; \ldots\; , \frac{X_n}{\sum_j X_j}\right) \sim \text{Dirichlet}(\alpha_1,\;\ldots\;,\alpha_n) সমস্যা স্কেল পরামিতি সমান না হলে কি হয়? Xi∼Gamma(αi,βi)Xi∼Gamma(αi,βi) X_i \sim \text{Gamma}(\alpha_i, \beta_i) তাহলে এই পরিবর্তনশীলটি কী …

14 expected-value  dirichlet-distribution  gamma-distribution  integral 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality