প্রশ্ন ট্যাগ «likelihood»

উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা দাবী করেন যে সম্ভাবনা এবং সম্ভাব্যতা স্বতন্ত্র ধারণা আছে। প্রযুক্তিগত অবিচ্ছেদ্য ক্ষেত্রে, "সম্ভাবনা" সাধারণত "সম্ভাবনা" এর প্রতিশব্দ, তবে পরিসংখ্যানগত ব্যবহারের ক্ষেত্রে দৃষ্টিকোণে একটি স্পষ্ট পার্থক্য থাকে: প্যারামিটারের মানগুলির একটি সেট দেওয়া কিছু পর্যবেক্ষণের ফলাফলের সম্ভাবনা হ'ল সংখ্যাকে হিসাবে বিবেচনা করা হয় পর্যবেক্ষণের ফলাফলগুলি প্রদান করে প্যারামিটার মানগুলির সেট …

474 probability  likelihood 

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

সম্ভাবনা ফাংশন পিডিএফ (সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন) না হওয়ার কারণ কী?

57 likelihood  pdf 

এই প্রশ্নটি আমাকে দীর্ঘকাল ধরে বিস্মিত করেছে। আমি সম্ভাবনা সর্বাধিকীকরণে 'লগ' এর ব্যবহার বুঝতে পারি তাই আমি 'লগ' সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করি না। আমার প্রশ্ন, যেহেতু লগ সম্ভাবনা সর্বাধিক করা "নেতিবাচক লগ সম্ভাবনা" (এনএলএল) হ্রাস করার সমতুল্য, কেন আমরা এই এনএলএল আবিষ্কার করেছি? কেন আমরা সবসময় "ইতিবাচক সম্ভাবনা" ব্যবহার করি না? …

47 maximum-likelihood  likelihood 

যদি আগ্রহটি কেবলমাত্র কোনও মডেলের প্যারামিটারগুলি নির্ধারণ করে (পয়েন্টওয়াইস এবং / বা ব্যবধানের প্রাক্কলন) এবং পূর্ববর্তী তথ্য নির্ভরযোগ্য, দুর্বল না হয় (আমি জানি এটি কিছুটা অস্পষ্ট তবে আমি একটি দৃশ্যাবলী প্রতিষ্ঠার চেষ্টা করছি যেখানে একটি পছন্দ পছন্দ করে পূর্ববর্তী কঠিন) ... কেউ কেন শাস্ত্রীয় পদ্ধতির পরিবর্তে 'ননফর্মেশনাল' অনুচিত প্রিয়ারদের সাথে …

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

মোটামুটি পি-ভ্যালু বললে অনুমান (মডেল) দেওয়া কোনও পরীক্ষার পর্যবেক্ষণের ফলাফলের সম্ভাবনা দেয়। এই সম্ভাবনাটি (পি-মান) থাকার কারণে আমরা আমাদের অনুমানটি বিচার করতে চাই (এটি কতটা সম্ভব)। তবে পর্যবেক্ষণের ফলাফলটি দেখলে অনুমানের সম্ভাবনা গণনা করা কি আরও স্বাভাবিক হবে না? আরও বিশদ। আমাদের একটা মুদ্রা আছে আমরা এটি 20 বার ফ্লিপ …

43 likelihood  p-value 

সম্ভাবনাটি বিভিন্ন উপায়ে সংজ্ঞায়িত করা যায়, উদাহরণস্বরূপ: ফাংশন থেকে যা মানচিত্র কাছে অর্থাত ।LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} র্যান্ডম ফাংশনL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) আমরা এটিও বিবেচনা করতে পারি যে সম্ভাবনাটি কেবল "পর্যবেক্ষণ" হওয়ার সম্ভাবনাL(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) অনুশীলনে সম্ভাবনাটি কেবলমাত্র একটি গুণক ধ্রুবক পর্যন্ত তথ্য নিয়ে আসে , সুতরাং আমরা …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

মনে করুন আমাদের কাছে এলোমেলো পরিবর্তনশীল । যদি সত্য প্যারামিটার হয় তবে সম্ভাবনা ফাংশনটি সর্বাধিক করা উচিত এবং শূন্যের সমান ডেরিভেটিভ হওয়া উচিত। সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের পিছনে এটিই মূল নীতি।X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 আমি এটি বুঝতে হিসাবে, ফিশার তথ্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] সুতরাং, …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

আমি ওভেনের অভিজ্ঞতাগত সম্ভাবনা শুনেছি, তবে সম্প্রতি আগ্রহের কাগজে না এসে যতক্ষণ না এটিকে মনোযোগ দেওয়া হয়েছে ( মেনজারেন এট আল। ২০১২ )। এটি বোঝার জন্য আমার প্রচেষ্টায়, আমি করেছি যে পর্যবেক্ষণ করা তথ্যের সম্ভাবনাটি , যেখানে এবং ।L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L = \prod_i p_i = \prod_i P(X_i=x) = \prod_i P(X_i \le x) …

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood 

"শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা" এবং "সম্ভাবনা" সম্পর্কিত আমার কাছে একটি সহজ প্রশ্ন আছে। (আমি ইতিমধ্যে এখানে এই প্রশ্নটি জরিপ করেছি তবে কোন ফলসই হয়নি)) এটি সম্ভাব্য উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা থেকে শুরু হয় । তারা এটি বলে: সম্ভাবনা পরামিতির মান একটি সেটের, দেওয়া ফলাফল , যারা পর্যবেক্ষিত ঐ পরামিতির মান দেওয়া ফলাফলের সম্ভাবনা হলো, …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

এটি একটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রশ্ন ( এই পোস্টটি , এই পোস্ট এবং এই পোস্টটি দেখুন ) তবে আমার আলাদা স্পিন রয়েছে। ধরুন আমার কাছে জেনেরিক এমসিএমসি স্যাম্পেলার থেকে প্রচুর নমুনা রয়েছে। প্রতিটি নমুনার জন্য , আমি লগ সম্ভাবনা মান জানি এবং লগ পূর্বে এর । যদি এটি সহায়তা করে তবে আমি …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

আমি পূর্ব , উত্তরোত্তর , সম্ভাবনা এবং প্রান্তিক সম্ভাবনার দিক দিয়ে বয়েসের উপপাদ্য সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি ভিত্তিক বোঝার বিকাশের চেষ্টা করছি । তার জন্য আমি নিম্নলিখিত সমীকরণটি ব্যবহার করি: যেখানে একটি অনুমান বা বিশ্বাসকে উপস্থাপন করে এবং তথ্য বা প্রমাণকে উপস্থাপন করে। আমি ধারণা বোঝা থাকেন অবর - এটি একটি ঐক্যবদ্ধ …

22 bayesian  likelihood  intuition 

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 

আমি একটি অ্যালগরিদম লিখছি যেখানে, একটি মডেল দেওয়া, আমি ডেটাসেটের তালিকার জন্য সম্ভাবনাগুলি গণনা করি এবং তারপরে সম্ভাবনার প্রতিটিটির স্বাভাবিককরণের (সম্ভাবনার দিকে) প্রয়োজন। সুতরাং [0.00043, 0.00004, 0.00321] এর মতো কোনও কিছু [0.2, 0.03, 0.77] এর মতো হতে পারে। আমার সমস্যাটি হ'ল লগের সম্ভাবনাগুলি, আমি নিয়ে কাজ করছি, খুব ছোট (উদাহরণস্বরূপ, …

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic 

যদি পূর্ব এবং সম্ভাবনা একে অপরের থেকে খুব আলাদা হয়, তবে কখনও কখনও এমন পরিস্থিতি দেখা দেয় যেখানে উত্তরোত্তর উভয়ের সাথে মিল নেই। উদাহরণস্বরূপ দেখুন এই ছবিটি, যা সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করে। যদিও এটি গাণিতিকভাবে সঠিক, এটি আমার অন্তর্নিহিতের সাথে একমত বলে মনে হচ্ছে না - যদি ডেটা আমার দৃ …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood