প্রশ্ন ট্যাগ «markov-process»

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

আমি কয়েক হাজার প্রথম অর্ডার মার্কভ চেইনের আমার ডেটাসেটটি প্রায় 10 টি ক্লাস্টারে ক্লাস্টার করেছি। আমি কীভাবে এই ক্লাস্টারগুলিকে মূল্যায়ন করতে পারি এবং গুচ্ছগুলিতে থাকা আইটেমগুলি কী ভাগ করে নেয় এবং কীভাবে তারা অন্যান্য ক্লাস্টার থেকে পৃথক হয় তা কীভাবে প্রস্তাবিত করার কোনও উপায় আছে? সুতরাং আমি যেমন বিবৃতি দিতে …

10 data-visualization  clustering  markov-process 

সাক্ষাত্কারের জানুয়ারিতে তাদের দ্বিতীয় কোডসপ্রিন্ট ছিল যা নীচের প্রশ্নটি অন্তর্ভুক্ত করেছিল। প্রোগ্রাম্যাটিক উত্তর পোস্ট করা হয় তবে একটি পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা অন্তর্ভুক্ত করা হয় না। (আপনি মূল সমস্যাটি দেখতে পাচ্ছেন এবং গুগল শংসাপত্রের সাথে ইন্টারভিউস্ট্রেট ওয়েবসাইটে সাইন ইন করে এবং তারপরে এই পৃষ্ঠা থেকে কয়েন টোসেস সমস্যায় গিয়ে সমাধানটি পোস্ট করতে …

10 probability  stochastic-processes  markov-process 

কেউ কি স্পষ্ট করতে পারেন যে লুকানো মার্কভ মডেলগুলি প্রত্যাশা সর্বাধিকীকরণের সাথে কীভাবে সম্পর্কিত? আমি অনেক লিঙ্ক পেরিয়েছি কিন্তু পরিষ্কার দৃষ্টিভঙ্গি নিয়ে আসতে পারিনি। ধন্যবাদ!

10 markov-process  expectation-maximization  hidden-markov-model 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}}ম্যাথবিবি {ই}} \ নিউ কম্যান্ড \} পি} {\ ম্যাথবিবি {পি}\newcommand{\P}{\mathbb{P}} states কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য (সিএলটি) বলে যে এক্স1,এক্স2, …এক্স1,এক্স2,...X_1,X_2,\dots স্বাধীন এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়েছে (আইআইডি) ই [এক্সআমি] = 0ই[এক্সআমি]=0\E[X_i]=0 এবং var(এক্সআমি) &lt; ∞var⁡(এক্সআমি)&lt;∞\operatorname{ Var} (X_i)<\infty , যোগফলটি একটি সাধারণ বন্টনে n \ থেকে \ infty হিসাবে রূপান্তর করে n …

10 markov-process  central-limit-theorem 

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 

প্রথমে আমাকে সামনে তুলে ধরতে দাও যে আমি যতটা হতে চাই পরিসংখ্যান এবং গণিতে তেমন পারদর্শী নই। কেউ কেউ বলতে পারে বিপদজনক হওয়ার জন্য পর্যাপ্ত জ্ঞান থাকতে পারে। : আমি যদি পরিভাষাটি সঠিকভাবে ব্যবহার না করি তবে ডিআই ক্ষমা চান। আমি একটি সিস্টেম থেকে অন্য রাজ্যে রূপান্তরিত হওয়ার সম্ভাবনার মডেল …

10 markov-process  conditional-probability 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 19 দিন আগে বন্ধ ছিল । প্রশ্নোত্তর: সাধারণভাবে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে স্থিতিশীল নন পরিবেশের …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

আমি বর্তমানে মার্কভ চেইনের সাথে কাজ করছি এবং বেশিরভাগ উত্সের পরামর্শ অনুসারে রূপান্তর সম্ভাবনা ব্যবহার করে সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন গণনা করেছি (উদাহরণস্বরূপ, একটি থেকে অন্য নোডে সামগ্রিক রূপান্তরের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত একটি থেকে বি স্থানান্তরের সংখ্যা)। আমি এখন এমএলই-এর লগ-সম্ভাবনা গণনা করতে চাই।

9 maximum-likelihood  markov-process  likelihood 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult &lt;- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

একটি আপেল প্রান্তবিন্দু এ অবস্থিত পঞ্চভুজ এর , এবং একটি কীট এ দুই ছেদচিহ্ন দূরে অবস্থিত । প্রতিদিন কীট দুটি সংলগ্ন কোণের সমান সম্ভাবনার সাথে ক্রল করে। এইভাবে একদিন পরে কৃমিটি ভার্টেক্স বা , প্রতিটিই সম্ভাব্যতা । দুই দিন পরে, কীট আবার ফিরে আসতে পারে কারণ এর আগের অবস্থানগুলির কোনও …

8 probability  markov-process