প্রশ্ন ট্যাগ «frequentist»

কেউ কি বায়েশিয়ান এবং সম্ভাবনার ঘন ঘনবাদী পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্যের একটি ভাল গতি রোধ করতে পারে? আমি যা বুঝতে পারি তা থেকে: ঘন ঘন বিশেষজ্ঞরা দর্শন করেন যে ডেটাটি একটি নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সি / সম্ভাব্যতা সহ একটি পুনরাবৃত্তযোগ্য র্যান্ডম নমুনা (এলোমেলো পরিবর্তনশীল) (যা ট্রায়ালগুলির সংখ্যার কাছে পৌঁছানোর কারণে ইভেন্টের আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি …

37 probability  bayesian  frequentist 

বহিরাগত হিসাবে, এটি প্রদর্শিত হয় যে কোনও ব্যক্তির কীভাবে পরিসংখ্যানগত অনুমান করা উচিত সে সম্পর্কে দুটি প্রতিযোগিতামূলক মতামত রয়েছে। দুটি পৃথক পদ্ধতি উভয়ই পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা বৈধ হিসাবে বিবেচিত হয়? একটি চয়ন করা কি আরও দার্শনিক প্রশ্ন হিসাবে বিবেচিত হয়? বা বর্তমান পরিস্থিতিটিকে সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা হচ্ছে এবং এককভাবে বিভিন্ন …

37 bayesian  frequentist 

আমি একটি ডেটা সায়েন্স কোর্সে কিছু বক্তৃতা স্লাইডগুলি দেখছি যা এখানে পাওয়া যাবে: https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি এই বক্তৃতার জন্য ভিডিওটি দেখতে পাচ্ছি না এবং স্লাইডের এক পর্যায়ে উপস্থাপকের কাছে নিম্নলিখিত পাঠ্য রয়েছে: কিছু মূল নীতি বায়েশিয়ানদের মতো চিন্তা করুন, ফ্রিকোয়েন্সিস্টের মতো চেক করুন (পুনর্মিলন) কেউ কি জানে আসলে এর অর্থ …

35 bayesian  data-mining  frequentist 

আমি আমার ছেলেদের, বর্তমানে উচ্চ বিদ্যালয়ে, পরিসংখ্যান বোঝার জন্য সাহায্য করছি এবং আমি তত্ত্বের কিছু ঝলক উপেক্ষা না করে কিছু সহজ উদাহরণ দিয়ে শুরু করার বিষয়ে বিবেচনা করছি। আমার লক্ষ্য হ'ল তাদের পরিসংখ্যান এবং পরিমাণগত শিক্ষার দিকে আরও আগ্রহী হওয়ার জন্য তাদের আগ্রহকে উত্সাহিত করার জন্য, স্ক্র্যাচ থেকে পরিসংখ্যানগুলি শিখতে …

32 probability  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  teaching 

মোরে এট আল (২০১৫) যুক্তি দিয়েছেন যে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি বিভ্রান্তিমূলক এবং তাদের বোঝার সাথে সম্পর্কিত একাধিক পক্ষপাত রয়েছে। অন্যদের মধ্যে, তারা নিখুঁত ভ্রান্তিটিকে নিম্নরূপ বর্ণনা করেছেন: নির্ভুলতা অবলম্বন একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের প্রস্থটি পরামিতি সম্পর্কে আমাদের জ্ঞানের যথার্থতা নির্দেশ করে। সংক্ষিপ্ত আত্মবিশ্বাসের বিরতিগুলি যথাযথ জ্ঞান দেখায়, যখন বিস্তৃত আত্মবিশ্বাস ত্রুটিগুলি সঠিক …

31 bayesian  confidence-interval  frequentist  precision 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

বর্ণনামূলক 'মিথ্যা পজিটিভ' থেকে পূর্ণসংখ্যার '1' এর সাথে অতিরিক্ত স্তরের ইন্ডিয়ারেশনের প্রেরণাটি কী? 'মিথ্যা পজিটিভ' আসলেই কি অনেক দীর্ঘ?

21 terminology  frequentist  type-i-and-ii-errors 

কিছু সূত্র বলেছে যে সম্ভাবনা ফাংশন শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা নয়, কেউ কেউ বলেন এটি এটি। এটি আমার কাছে খুব বিভ্রান্তিকর। আমি দেখেছি বেশিরভাগ উত্স অনুসারে, প্যারামিটার সহ বিতরণের সম্ভাবনাটি নমুনাগুলি দেওয়া সম্ভাব্য ভর কার্যকারিতার একটি পণ্য হওয়া উচিত :n x iθθ\thetannnxixix_i L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(θ)=L(x1,x2,...,xn;θ)=∏i=1np(xi;θ)L(\theta) = L(x_1,x_2,...,x_n;\theta) = \prod_{i=1}^n p(x_i;\theta) লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর উদাহরণস্বরূপ, আমরা …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

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 শুনেছি যখন অনেক রিগ্রেশন মডেলের স্পেসিফিকেশনগুলি (ওএলএস-তে বলা হয়) একটি ডেটাসেটের জন্য সম্ভাবনা হিসাবে বিবেচিত হয়, এটি একাধিক তুলনামূলক সমস্যা সৃষ্টি করে এবং পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি আর নির্ভরযোগ্য হয় না। এর একটি চূড়ান্ত উদাহরণ হ'ল ধাপে ধাপে রিগ্রেশন। মডেলটি নির্দিষ্ট করতে যখন আমি নিজেই ডেটা ব্যবহার করতে পারি …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

আমি এই ধারণাটি শুনেছি যে জেনেস দাবি করেন যে ঘন ঘনবাদীরা "অন্তর্নিহিত পূর্ব" দিয়ে কাজ করে। এই অন্তর্নিহিত প্রিয়াররা কি বা হয়? এর অর্থ কি ঘন ঘন মডেলগুলি বায়েশিয়ান মডেলগুলির সন্ধানের অপেক্ষায় রয়েছে?

20 bayesian  prior  posterior  frequentist 

আমার জন্য ক্রমবর্ধমান পরিসংখ্যানগুলি সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করার সমার্থক যা সম্ভাব্য সমস্ত নমুনার জন্য ভাল। অর্থাত্, একটি ঘন ঘন সিদ্ধান্তের নিয়ম সর্বদা ঘন ঘন ঝুঁকি হ্রাস করার চেষ্টা করা উচিত, যা ক্ষতির ফাংশন এবং প্রকৃতির সত্য অবস্থার উপর নির্ভর করে :δδ\deltaএলএলLθ0θ0\theta_0 আরচR e q= ইθ0( এল ( θ0, δ( ওয়াই) …

19 maximum-likelihood  frequentist 

সম্প্রতি এখানে পোস্ট করা একটি মন্তব্যে একজন মন্তব্যকারী ল্যারি ওয়াসারম্যানের একটি ব্লগের দিকে ইঙ্গিত করেছেন যিনি উল্লেখ করেছেন (কোনও উত্স ছাড়াই) যে ঘন ঘনবাদী অনুমানের সম্ভাবনা নীতির সাথে সংঘর্ষ হয়। সম্ভাবনার নীতিটি সহজভাবে বলেছে যে অনুরূপ সম্ভাবনা ফাংশনগুলি প্রদান করে এমন পরীক্ষাগুলিও একইরকম অনুভূতি অর্জন করবে। এই প্রশ্নের দুটি অংশ: …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

সম্মেলনে অংশ নেওয়ার সময়, পরীক্ষাগুলির ফলাফলগুলি মূল্যায়নের জন্য বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানের উকিলদের দ্বারা কিছুটা চাপ দেওয়া হয়েছিল। এটি ঘনঘনবাদী পরিসংখ্যানের তুলনায় খাঁটি ফলাফলের (আরও কম মিথ্যা ধনাত্মক) প্রতি সংবেদনশীল, যথাযথ এবং নির্বাচনমূলক উভয় হিসাবেই প্রত্যাশিত। আমি বিষয়টি কিছুটা অন্বেষণ করেছি এবং বায়সিয়ান পরিসংখ্যান ব্যবহার করার সুবিধাগুলির বিষয়ে আমি এতক্ষণ অবিস্মৃত হয়ে …

19 bayesian  power  frequentist 

আমি সত্যিই বায়েশিয়ান কৌশল সম্পর্কে জানতে চাই, তাই আমি নিজেকে কিছুটা শেখানোর চেষ্টা করছি। যাইহোক, বাইয়েশিয়ান কৌশলগুলি কখন ফ্রুসিডনিস্ট পদ্ধতির তুলনায় কোনও সুবিধা দিয়ে থাকে তা দেখার জন্য আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ: আমি সাহিত্যে কিছুটা তথ্যপূর্ণ প্রিরিয়ার ব্যবহার করি যখন অন্যরা অ-তথ্যমূলক পূর্বে ব্যবহার করে সে সম্পর্কে কিছুটা দেখেছি। …

18 bayesian  frequentist