প্রশ্ন ট্যাগ «experiment-design»

যেখানে বৈচিত্র্য উপস্থিত রয়েছে সেখানে তথ্য সংগ্রহের অনুশীলনকে কীভাবে গঠন করা যায় তার গবেষণা

16
পরীক্ষার ডিজাইনে প্রস্তাবিত বই?
পরীক্ষাগুলির ডিজাইনের বইগুলির জন্য প্যানেলের সুপারিশগুলি কী কী? আদর্শভাবে, বইগুলি এখনও মুদ্রণযোগ্য বা বৈদ্যুতিনভাবে উপলভ্য হওয়া উচিত, যদিও এটি সর্বদা সম্ভব হয় না। আপনি যদি বইটি সম্পর্কে এত ভাল কি কিছু শব্দ যুক্ত করতে উত্সাহিত বোধ করেন যে খুব ভাল হবে। এছাড়াও, প্রতি উত্তরের জন্য একটি বইয়ের লক্ষ্য রাখুন যাতে …

4
দ্বিপদী ডেটাতে আনোভা
আমি একটি পরীক্ষামূলক ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। ডেটাতে চিকিত্সার ধরণ এবং দ্বিপদী ফলাফলের জোড়যুক্ত ভেক্টর রয়েছে: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... ফলাফল কলামে, 1 একটি সাফল্য এবং 0 ব্যর্থতা নির্দেশ করে। আমি চিকিত্সা ফলাফল উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয় তা খুঁজে বের করতে চাই। …

3
যদি আপনার এলোমেলো নমুনাটি স্পষ্টভাবে প্রতিনিধি না হয় তবে কী হবে?
আপনি যদি কোনও এলোমেলো নমুনা নেন এবং আপনি দেখতে পাচ্ছেন তবে এটি সাম্প্রতিক এক প্রশ্নের মতোই প্রতিনিধিত্বমূলক নয় । উদাহরণস্বরূপ, যদি জনসংখ্যা বিতরণ 0 এর আশেপাশে প্রতিসম হিসাবে বিবেচিত হয় এবং আপনি যে নমুনা এলোমেলোভাবে আঁকেন তাতে ভারসাম্যহীন ইতিবাচক এবং নেতিবাচক পর্যবেক্ষণ রয়েছে, এবং ভারসাম্যহীনতা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ, এটি আপনাকে ছেড়ে …

4
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে সমস্যাগুলি: মৃত পরীক্ষা-নিরীক্ষা এড়ানো
আমি এই উদ্ধৃতিটি বহুবার এসেছি: কোনও পরীক্ষা শেষ হওয়ার পরে পরিসংখ্যানবিদদের সাথে পরামর্শ করা প্রায়শই কেবল তাকে ময়না তদন্তের জন্য জিজ্ঞাসা করা হয়। তিনি সম্ভবত বলতে পারেন যে পরীক্ষাটি কী কারণে মারা গিয়েছিল। - রোনাল্ড ফিশার (1938) আমার কাছে এটি সম্ভবত কিছুটা অহংকার বলে মনে হচ্ছে। নিয়ন্ত্রণের অভাব বা দুর্বল …

4
ইন্ডিপেন্ডেন্ট ভেরিয়েবল = এলোমেলো পরিবর্তনশীল?
আমি সামান্য বিভ্রান্ত করছি যদি একটি স্বাধীন পরিবর্তনশীল একটি পরিসংখ্যানগত মডেল (এছাড়াও predictor বা বৈশিষ্ট্য বলা হয়), উদাহরণস্বরূপ রৈখিক রিগ্রেশনে , একটি দৈব চলক হয়?ওয়াই = β 0 + β 1 এক্সXXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

10
স্নাতক স্তরের প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানগুলিকে স্ব-শিক্ষার জন্য আপনার কাছে কি বইয়ের জন্য সুপারিশ রয়েছে?
আমি কলেজে বেশ কয়েকটি স্ট্যাটিস্টিক কোর্স নিয়েছি কিন্তু আমি দেখতে পেলাম যে আমার পড়াশুনাটি তাত্ত্বিকভাবে চালিত। আমি ভাবছিলাম যে আপনার কারও কাছে প্রয়োগিত পরিসংখ্যান (স্নাতক স্তরে) এর কোনও পাঠ্য রয়েছে যা আপনি সুপারিশ করেছেন বা যার সাথে ভাল অভিজ্ঞতা রয়েছে।

4
(কিছু) সিউডো-র্যান্ডমাইজেশনে কী সমস্যা হয়েছে
আমি একটি গবেষণা পেয়েছি যেখানে রোগীদের, যাদের বয়স প্রায় 50 এর বেশি ছিল, জন্ম বছর দ্বারা ছদ্ম-এলোমেলো করে দেওয়া হয়েছিল। জন্মের বছর যদি একটি সমান সংখ্যা, সাধারণ যত্ন, যদি একটি বিজোড় সংখ্যা, হস্তক্ষেপ ছিল। এটি বাস্তবায়ন করা সহজ, এটি বিকৃত করা আরও কঠিন (কোনও রোগীর কী চিকিত্সা করা উচিত ছিল …

4
পিসিএ স্পেসে নতুন ভেক্টর কীভাবে প্রজেক্ট করবেন?
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 

5
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে একটি ব্লক কী?
পরীক্ষামূলক ডিজাইনে ব্লকের ধারণা সম্পর্কে আমার দুটি প্রশ্ন রয়েছে: (1) ব্লক এবং ফ্যাক্টরের মধ্যে পার্থক্য কী? (২) আমি কয়েকটি বই পড়ার চেষ্টা করেছি তবে কিছু পরিষ্কার নয়: লেখকরা সবসময় ধরে নিয়ে থাকেন যে "ব্লক ফ্যাক্টর" এবং অন্যান্য কারণগুলির মধ্যে কোনও মিথস্ক্রিয়া নেই it এটি কি সঠিক, এবং যদি তা হয় …

2
আপনি কীভাবে কোনও ফ্যাক্টর / ভেরিয়েবলের জন্য "নিয়ন্ত্রণ" করেন?
আমার বোঝার জন্য, "নিয়ন্ত্রণ" এর পরিসংখ্যানের দুটি অর্থ হতে পারে। নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ: একটি পরীক্ষায়, নিয়ন্ত্রণ দলের সদস্যকে কোনও চিকিত্সা দেওয়া হয় না। উদাহরণস্বরূপ: প্লাসেবো বনাম ড্রাগ: আপনি একটি গ্রুপকে ওষুধ দেন অন্য দলের (নিয়ন্ত্রণ) না, যা "নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা" হিসাবেও অভিহিত হয়। একটি ভেরিয়েবলের জন্য নিয়ন্ত্রণ: একটি নির্দিষ্ট স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের প্রভাব …

3
একটি "পরিসংখ্যান পরীক্ষা" এবং "পরিসংখ্যানের মডেল" এর মধ্যে পার্থক্য কী?
আমি অ্যাডাব্লু ভ্যান ডার ভার্ট, অ্যাসেম্পটোটিক পরিসংখ্যান (1998) অনুসরণ করছি। তিনি পরিসংখ্যানমূলক পরীক্ষা-নিরীক্ষার কথা বলে দাবি করেছেন যে সেগুলি একটি পরিসংখ্যানের মডেল থেকে আলাদা, তবে তিনি কোনওটিই সংজ্ঞায়িত করেননি। আমার প্রশ্ন: (1) একটি পরিসংখ্যান পরীক্ষা, (2) একটি পরিসংখ্যানগত মডেল এবং (3) মূল উপাদানটি কী যা সর্বদা পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাকে কোনও পরিসংখ্যানের …

3
কোনও সূত্র বা বিশ্লেষণ থেকে ডেটা সিমুলেট করার জন্য কি সাধারণ পদ্ধতি আছে?
একটি পরীক্ষামূলক ডিজাইন ডেটা ফ্রেম থেকে ডেটা সিমুলেশন। আর এর উপর ফোকাস সহ (যদিও অন্যান্য ভাষার সমাধানটি দুর্দান্ত হবে)। একটি পরীক্ষা বা জরিপ ডিজাইনের ক্ষেত্রে ডেটা সিমুলেটেড করা এবং এই সিমুলেটেড ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করা ডিজাইনের সুবিধাগুলি এবং দুর্বলতাগুলির উপর ভয়ঙ্কর অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে। এই জাতীয় দৃষ্টিভঙ্গি পরিসংখ্যান পরীক্ষার …

4
পুনরাবৃত্তির সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিনের নির্ভুলতা হ্রাস পায়
আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

4
আপনি যখন একটি আদর্শ পরীক্ষা তৈরি করতে না পারেন তখন কি করতে হবে তার পাঠ্যপুস্তক / পাঠক?
আমার পরিসংখ্যানগত প্রশিক্ষণ গাণিতিক পরিসংখ্যানগুলিতে নিহিত এবং এই পদ্ধতিগুলিকে আমার এমএসে নেওয়া ক্লাস নেওয়া এই মুহূর্তে কিছুটা ধাক্কা; শিল্পে আমার অভিজ্ঞতা না থাকায় বর্তমানে এই কয়েকটি "প্রয়োগকৃত" পদ্ধতির কিছু বুঝতে সক্ষম হওয়া আমার পক্ষে শক্ত। আমরা আমার পদ্ধতিগুলির ক্লাসে যে বিষয়গুলির বিষয়ে কথা বলছি তার মধ্যে একটি হ'ল পরীক্ষামূলক ডিজাইনের …

3
এই উদ্ধৃতি দিয়ে ফিশার বলতে কী বোঝায়?
আমি এই বিখ্যাত উক্তিটি সর্বত্রই দেখছি, তবে প্রতি একক বার জোর দেওয়া অংশটি বুঝতে ব্যর্থ। অভ্যাসগত অনুশীলনের বিষয়টি হিসাবে অভ্যাসগতভাবে একটি অনুমানকে 'প্রত্যাখ্যান' করেন এমন এক ব্যক্তি, যখন তাত্পর্যটি 1% স্তরের বা তার উচ্চতর হয়, তবে অবশ্যই এই জাতীয় সিদ্ধান্তের 1% এর বেশি নয় ভুল হয়ে যাবে। কারণ যখন অনুমানটি …

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.