প্রশ্ন ট্যাগ «independence»

যদি এক্সXX এবং ওয়াইYY দুটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা কেবলমাত্র দুটি সম্ভাব্য রাজ্য নিতে পারে তবে আমি কীভাবে দেখাব যে সি ও ভি ( এক্স , ওয়াই ) = 0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 স্বতন্ত্রতা বোঝায়? সি ও ভি ( এক্স , ওয়াই ) = 0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 স্বতন্ত্রতা বোঝায় না এমন দিনে …

14 covariance  independence 

কেন নিরবিচ্ছিন্নভাবে স্বাধীন বোঝানো হয় না তা ব্যাখ্যা করার জন্য, বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে যা র‌্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির একগুচ্ছের সাথে জড়িত, তবে সেগুলি সমস্ত বিমূর্ত বলে মনে হয়: 1 2 3 4 । এই উত্তরটি বোধগম্য মনে হয়। আমার ব্যাখ্যা: একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল এবং এর বর্গক্ষেত্রটি অসংযোজিত হতে পারে (যেহেতু পারস্পরিক …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

এই প্রশ্নটি পোকেমন সোলসিলবারের একটি মিনি-গেম দ্বারা অনুপ্রাণিত: কল্পনা করুন এই 5x6 অঞ্চলে 15 টি বোমা লুকানো রয়েছে (EDIT: সর্বাধিক 1 বোমা / সেল): এখন, সারি / কলামের যোগফল দেওয়া সুনির্দিষ্ট ক্ষেত্রের উপরে বোমা খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনাটি আপনি কীভাবে অনুমান করবেন? আপনি যদি কলাম 5 (মোট বোমা = 5) দেখুন, …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

আমি প্রাথমিক পরিসংখ্যানগুলিতে শিখেছি যে সাধারণ রৈখিক মডেল সহ, সূত্রগুলি বৈধ হওয়ার জন্য, পর্যবেক্ষণগুলি অবশ্যই স্বাধীন হতে হবে। যখন ক্লাস্টারিং ঘটে তখন স্বতন্ত্রতা আর অবৈধ অনুক্রমের দিকে পরিচালিত করতে পারে যদি না এটির জন্য অ্যাকাউন্ট করা হয়। এই জাতীয় ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অ্যাকাউন্ট করার একটি উপায় হ'ল মিশ্র মডেলগুলি ব্যবহার করে। …

13 r  mixed-model  inference  independence 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

ধরুন সিডিএফ সাথে একটি যৌথ বিতরণের জন্য আমার একটি যৌথ মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন । কি উভয় একটি প্রয়োজনীয় এবং যথেষ্ট স্বাধীনতা জন্য শর্ত এবং ? আমি কয়েকটি পাঠ্যপুস্তক পরীক্ষা করেছি, যা কেবলমাত্র প্রয়োজনীয়তার উল্লেখ করেছে :F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

গ্রেগের মতো কেউ চিত্রিত করতে পারেন, তবে আরও বিশদে, এলোমেলো পরিবর্তনগুলি কীভাবে নির্ভরশীল হতে পারে, তবে শূন্যের সহজাততা থাকতে পারে? গ্রেগ, এখানে একটি পোস্টার, একটি উদাহরণ একটি বৃত্ত ব্যবহার দেয় এখানে । কেউ কি বিভিন্ন পর্যায়ে প্রক্রিয়াটি চিত্রিত করে এমন ক্রম ব্যবহার করে এই প্রক্রিয়াটি আরও বিশদে ব্যাখ্যা করতে পারেন? …

12 random-variable  covariance  independence 

এখানে আমি তত্ত্বাবধানে শেখার বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের কব্জির ফলাফলের জন্য চি স্কোয়ার্ড টেস্ট ব্যবহার করার জন্য অন্যরা সাধারণত কী করে সে সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছি। আমি যদি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে তারা কি প্রতিটি বৈশিষ্ট্য এবং ফলাফলের মধ্যে স্বাধীনতা পরীক্ষা করে এবং প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য পরীক্ষার মধ্যে পি মানগুলি তুলনা করে? ইন …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn 

পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে একটি সময়-সম্মানিত অনুস্মারক হ'ল "অসংলগ্নতা স্বাধীনতা বোঝায় না "। সাধারণত এই অনুস্মারকটি মনস্তাত্ত্বিকভাবে প্রশংসনীয় (এবং বৈজ্ঞানিকভাবে সঠিক) বিবৃতি দিয়ে পরিপূরক হয় "তবুও যখন দুটি ভেরিয়েবল সম্মিলিতভাবে সাধারণভাবে বিতরণ করা হয় , তখন অসামঞ্জস্যতা স্বতন্ত্রতা বোঝায়"। আমি এক থেকে দুটিতে খুশি ব্যতিক্রমগুলির সংখ্যা বাড়িয়ে তুলতে পারি: যখন দুটি ভেরিয়েবল …

11 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

আমি এক সময় সিরিজের আর্থিক রিটার্নের পুরো বৈকল্পিক / স্ট্যান্ডের ত্রুটিটি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি মনে করি আমি আটকে আছি। আমার কাছে মাসিক স্টক রিটার্ন ডেটার একটি সিরিজ রয়েছে (আসুন এটি ), যার প্রত্যাশিত মান 1.00795, এবং ভেরিয়েন্স 0.000228 (স্ট্যান্ড। দেব 0.01512)। আমি বার্ষিক রিটার্নের সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি গণনা …

11 time-series  variance  independence  finance 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty প্রেরণা: প্রশ্নের জন্য আমার প্রেরণা যে এটি মতানুযায়ী থেকে ডালপালা বিজোড় (কিন্তু বিস্ময়কর) যে এবং পুরোপুরি নির্ভরশীল যখন হয় , এখনো …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

ভারী পরিসংখ্যানের শর্তাদি ব্যবহার না করে আমার স্বাধীনতার পরীক্ষা কী তা নির্ধারণ করতে হবে।

10 hypothesis-testing  independence  definition 

আমি একটি মৌলিক পরিসংখ্যান কোর্স শিখিয়েছি এবং আজ আমি দুটি বিভাগের জন্য স্বাধীনতার চি-স্কোয়ার পরীক্ষা এবং এককতার জন্য পরীক্ষাটি কভার করব। এই দুটি দৃশ্য ধারণাগতভাবে পৃথক, তবে একই পরীক্ষার পরিসংখ্যান এবং বিতরণ ব্যবহার করতে পারে। সমজাতীয়তার পরীক্ষায়, বিভাগগুলির মধ্যে একটির জন্য প্রান্তিক মোটগুলি নিজেকে নকশারই অংশ বলে মনে করা হয় …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction