প্রশ্ন ট্যাগ «inference»

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমার কাছে একটি মোটামুটি সহজ ডেটাসেট রয়েছে যার মধ্যে একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল, একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ …

14 r  regression  bayesian  anova  inference 

আমি ভাবছিলাম যে আপনি কী সফটওয়্যার স্ট্যাটিস্টিকাল প্যাকেজটি বায়েসিয়ান অনুমান সম্পাদন করার জন্য প্রস্তাব দিচ্ছেন? উদাহরণস্বরূপ, আমি জানি যে আপনি ওপেনবিগস বা উইনবইউএসএস স্ট্যান্ডেলোন হিসাবে চালাতে পারেন বা আপনি তাদের আর থেকেও কল করতে পারেন R তবে আর এর নিজস্ব কয়েকটি প্যাকেজ (এমসিএমসিপ্যাক, বিএসিসিও) রয়েছে যা বেয়েসিয়ান বিশ্লেষণ করতে পারে। …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (এমসিএমসি) এর বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কোনও ভাল সংক্ষিপ্তসার (পর্যালোচনা, বই) আছে কি? আমি অনুশীলনে মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো দেখেছি , তবে এই বইগুলি কিছুটা পুরানো বলে মনে হচ্ছে। মেশিন বিভাজন, কম্পিউটার ভিশন এবং কম্পিউটেশনাল বায়োলজির মতো ক্ষেত্রগুলিতে MCMC- র বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কিত আরও আপডেট বই রয়েছে কি?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

এমএলই = সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান এমএপি = সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি এমএলই স্বজ্ঞাত / নিষ্পাপ যে এটি কেবলমাত্র প্যারামিটারের (যেমন সম্ভাবনা ফাংশন) প্রদত্ত পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনার সাথেই শুরু হয় এবং পর্যবেক্ষণের সাথে পরামিতিটির সেরা অনুসারগুলি খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করে । তবে পূর্বের জ্ঞানের বিষয়টি বিবেচনায় নেই। এমএপি আরও যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হচ্ছে …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

যাক এবং চার র্যান্ডম ভেরিয়েবল যেমন যে হতে , যেখানে অজানা পরামিতি। এছাড়াও ধরে নিন যে ,তাহলে কোনটি সত্য?ওয়াই1, Y2, Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3ওয়াই4Y4Y_4ই( ওয়াই1) = θ1- θ3; ই ( ওয়াই2) = θ1+ + θ2- θ3; ই ( ওয়াই3) = θ1- θ3; ই ( ওয়াই4) = θ1- θ2- θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space …

13 self-study  estimation  inference 

আমি সম্প্রতি ন্যান্সি রেড, বার্ডার্ফ-নিলসন, রিচার্ড কক্স এবং হ্যাঁ, ঘন ঘন দৃষ্টান্তের "শর্তসাপেক্ষ অনুমান" ধারণা সম্পর্কে কিছুটা রোনাল্ড ফিশারের কিছু পুরানো কাগজপত্র পর্যালোচনা করেছি, যার অর্থ এই যে উপস্থিতিগুলি কেবলমাত্র বিবেচনার ভিত্তিতে তৈরি হয়েছে নমুনা জায়গার "প্রাসঙ্গিক উপসেট", পুরো নমুনার স্থান নয়। একটি মূল উদাহরণ হিসাবে, এটি টি-স্ট্যাটিস্টিকের উপর ভিত্তি …

13 confidence-interval  maximum-likelihood  inference 

মডেলটিতে আমরা অনুমান করতে পারি the সাধারণ সমীকরণটি ব্যবহার করে：y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilonββ\beta β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y, এবং আমরা could পেতে পারিy^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. অবশিষ্টাংশের ভেক্টর দ্বারা অনুমান করা হয় ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q y = Q …

13 regression  least-squares  inference 

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 একটি কাগজে একটি মন্তব্য পড়ছি, এবং লেখক বলেছেন যে কখনও কখনও, যদিও অনুমানকারীগুলি (এমএল বা সর্বাধিক কোয়াসেইলকোয়েন্সি দ্বারা পাওয়া) সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে, সম্ভাবনা অনুপাত বা আধ-সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষার শক্তি এখনও রূপান্তর করতে পারে 1 পর্যবেক্ষণ করা ডেটার সংখ্যা হিসাবে অনন্তের দিকে ঝোঁক (পরীক্ষার ধারাবাহিকতা)। এটি কখন এবং কখন …

13 mathematical-statistics  references  inference  power  consistency 

"পরিসংখ্যানগত অনুমান" শব্দটির মধ্যে কেবল অনুমানের পরীক্ষাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে বা এর মধ্যে বিন্দু অনুমান, অন্তর্বর্তী অনুমান ইত্যাদিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে does অনুমোদনের উল্লেখগুলি প্রশংসিত হবে।

13 inference  terminology 

পরিসংখ্যানবিদ এবং গবেষকরা ক্রমবর্ধমান প্রচেষ্টা হিসাবে বিজ্ঞানের জন্য নাল-হাইপোথিসিস টেস্টিং (এনএইচটি) এর ব্যবহারের সমালোচনা করার জবাবে, পরিসংখ্যানিক অনুক্রমের উপর আমেরিকান সাইকোলজিকাল অ্যাসোসিয়েশন টাস্ক ফোর্স এনএইচটি-র উপর সম্পূর্ণ নিষেধাজ্ঞাকে এড়িয়ে গিয়েছিল, পরিবর্তে পরামর্শ দিয়েছে যে গবেষকরা এনএইচটি থেকে প্রাপ্ত পি-মানগুলি ছাড়াও প্রভাবের আকারের প্রতিবেদন করুন। তবে, প্রভাবের আকারগুলি অধ্যয়ন জুড়ে সহজেই …

13 bayesian  confidence-interval  effect-size  inference 

আমি বর্তমানে আমার বিশ্ববিদ্যালয়ে একটি শিক্ষণ সহায়ক হিসাবে কাজ করছি, একটি প্রারম্ভিক পরিসংখ্যান কোর্সে (মেডিকেল শিক্ষার্থীদের জন্য)। অফলাইন, শিক্ষককে সহায়তা করার জন্য অনেকগুলি বই রয়েছে available যাইহোক, আমি যা জানতে আগ্রহী তা হ'ল আপনি যদি আমাকে পরিসংখ্যানগুলিতে অনুশীলন (সমাধান সহ ) সরবরাহ করে এমন কোনও (ভাল) সংস্থানগুলিতে পরিচালিত করতে পারেন, …

13 probability  references  inference  descriptive-statistics  teaching 

লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করুন y = এক্স β+ ইউY=এক্সβ+ +তোমার দর্শন লগ করা\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u ∼N( 0 , σ)2আমি )তোমার দর্শন লগ করা~এন(0,σ2আমি)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , ই( u ∣ X ) = 0ই(তোমার দর্শন লগ করা|এক্স)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} । যাক বনাম ।এইচ 1 : σ 2 0 ≠ σ 2এইচ0: σ20= σ2এইচ0:σ02=σ2H_0: …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

আমি stats.stackexchange এ googled এবং অনুসন্ধান করেছি কিন্তু লিনিয়ার রিগ্রেশন এর জন্য মানের 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার সূত্রটি আমি খুঁজে পাই না । কেউ কি এটি সরবরাহ করতে পারেন?আর2R2R^2 আরও ভাল, আসুন আমি বলি যে আমি নীচে আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন চালিয়েছি R আমি কীভাবে আরআর কোড ব্যবহার করে মানের …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

আমার প্রশ্ন নিম্নলিখিত সত্য থেকে আসে। আমি পোস্ট, ব্লগ, বক্তৃতা পাশাপাশি মেশিন লার্নিংয়ের বই পড়ছি। আমার ধারণাটি হ'ল মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীরা পরিসংখ্যানবিদ / একনোমেট্রিক্স যে বিষয়গুলি যত্নবান হন সে সম্পর্কে অনেক কিছুই উদাসীন বলে মনে হয়। বিশেষত, মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীরা অনুমানের চেয়ে পূর্বাভাসের নির্ভুলতার উপর জোর দেয়। এরকমই একটি উদাহরণ …

13 machine-learning  self-study  inference