প্রশ্ন ট্যাগ «mathematical-statistics»

আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা এবং সাধারণ ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত পরিসংখ্যানের গাণিতিক তত্ত্ব।

1
টিএফ-আইডিএফ লগারিদমে লোগারিদমের ব্যবহার বোঝা
আমি পরিতেছিলাম: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition তবে সূত্রটি কেন ঠিক এমনভাবে তৈরি করা হয়েছিল তা আমি বুঝতে পারি না। আমি কি বুঝতে পারি: আইডিএফকে কিছু স্তরে পরিমাপ করা উচিত যে প্রতিটি নথিতে একটি শব্দ এস কতবার প্রকাশিত হয়, শব্দটি আরও ঘন ঘন প্রদর্শিত হওয়ায় মান হ্রাস পায়। সেই দৃষ্টিকোণ থেকে i D F( …

1
তথ্য জ্যামিতিতে স্পষ্টতা
এই প্রশ্নটি ইমারি দ্বারা বক্রযুক্ত তাত্পর্যপূর্ণ পরিবার-কারভ্যাচার এবং তথ্য ক্ষতির পেপার ডিফারেনশিয়াল জ্যামিতির সাথে সম্পর্কিত । পাঠ্যটি নীচে যায়। আসুন একটি সমন্বিত সিস্টেম সহ সম্ভাব্যতা বিতরণের একটি মাত্রিক বহুগুণে , যেখানে ধরে নেওয়া হয় ...Sn={pθ}Sn={pθ}S^n=\{p_{\theta}\}nnnθ=(θ1,…,θn)θ=(θ1,…,θn)\theta=(\theta_1,\dots,\theta_n)pθ(x)>0pθ(x)>0p_{\theta}(x)>0 আমরা প্রতি বিন্দু বিবেচনা করতে পারে এর একটি ফাংশন বহন যেমন এর ...θθ\thetaSnSnS^nlogpθ(x)log⁡pθ(x)\log p_{\theta}(x)xxx যাক …

2
একটি নমুনা টি-টেস্টে, ভেরিয়েন্স অনুমানকারীতে যদি নমুনাটির অর্থ
একটি এক নমুনা t-test এর, যেখানে নাল হাইপোথিসিস অনুমান । পরিসংখ্যানটি তখন t = ¯ x - μ 0 হয়μ = μ0μ=μ0\mu=\mu_0 নমুনা স্ট্যানডার্ড ডেভিয়েশন ব্যবহারগুলি। প্রাক্কলনেগুলি, এক নমুনা পর্যবেক্ষণ তুলনা গড়¯এক্স:t = x¯¯¯- μ0এস / এন√t=x¯−μ0s/nt=\frac{\overline{x}-\mu_0}{s/\sqrt{n}}গুলিssগুলিssএক্স¯¯¯x¯\overline{x} ।s = 1n - 1Σএনi = 1( এক্সআমি- এক্স¯¯¯)2---------------√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (x_i-\overline{x})^2} যাইহোক, যদি আমরা …

2
কোনও গৌসিয়ান র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রত্যাশিত মানটি একটি লজিস্টিক ফাংশনের মাধ্যমে রূপান্তরিত
লজিস্টিক ফাংশন এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি উভয়ই সাধারণত হিসাবে চিহ্নিত করা হয় । আমি ব্যবহার করব এবং স্ট্যানডার্ড ডেভিয়েশন জন্য।σσ\sigmaσ(x)=1/(1+exp(−x))σ(x)=1/(1+exp⁡(−x))\sigma(x) = 1/(1+\exp(-x))sss আমি একটি র্যান্ডম ইনপুট যার গড় সঙ্গে একটি লজিস্টিক স্নায়ুর আছে এবং মানক চ্যুতির আমি জানি। আমি আশা করি কিছু গাউসের আওয়াজের মধ্য দিয়ে পার্থক্যটি ভালভাবে সংহত করা যায়। …

1
ছাত্র-টি ত্রুটিযুক্ত রিগ্রেশনগুলি কি অকেজো?
সম্পাদনা দেখুন। ভারী লেজ সহ যখন আপনার কাছে ডেটা থাকে, তখন ছাত্র-টি ত্রুটির সাথে একটি রিগ্রেশন করা কোনও স্বজ্ঞাত জিনিস বলে মনে হয়। এই সম্ভাবনাটি অন্বেষণ করার সময়, আমি এই গবেষণাপত্রে ছড়িয়ে পড়েছি: ব্রুশ, টিএস, রবার্টসন, জেসি, এবং ওয়েলশ, এএইচ (01 নভেম্বর, 1997) সম্রাটের নতুন পোশাক: মাল্টিভারিয়েট টি রিগ্রেশন মডেলের …

2
হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং মোট প্রকরণের দূরত্ব বনাম কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্স
আমার গবেষণায় আমি নিম্নলিখিত সাধারণ সমস্যাটি নিয়ে চলেছি: একই ডোমেনের উপরে আমার কাছে দুটি এবং কিউ এবং এই বিতরণগুলি থেকে একটি বৃহত (তবে সসীম) সংখ্যার নমুনা রয়েছে। নমুনাগুলি এই দুটি বিতরণের যে কোনও একটি থেকে স্বতন্ত্র এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয় (যদিও বিতরণ সম্পর্কিত হতে পারে: উদাহরণস্বরূপ, প্রশ্ন পি এবং …

4
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ এবং লাইফ ডেটা বিশ্লেষণে বড় চিত্র
আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ এবং লাইফ ডেটা বিশ্লেষণ শুনেছি, তবে বেশিরভাগ বড় চিত্রটি পাই না। আমি ভাবছিলাম তারা কোন বিষয়গুলি কভার করছে? এটি কি বিশুদ্ধ পরিসংখ্যান, বা নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে কেবল পরিসংখ্যানের প্রয়োগ? জীবন তারিখ বিশ্লেষণ কি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের অংশ? ধন্যবাদান্তে!

3
বিতরণ
একটি নিয়মিত অনুশীলন হিসাবে, আমি এর বিতরণ সন্ধান করার চেষ্টা করছি X2+Y2−−−−−−−√X2+Y2\sqrt{X^2+Y^2} কোথায় XXX এবং YYY স্বাধীন হয় U(0,1)U(0,1) U(0,1) এলোমেলো ভেরিয়েবল। এর যৌথ ঘনত্ব (X,Y)(X,Y)(X,Y) হয় fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1fX,Y(x,y)=10&lt;x,y&lt;1f_{X,Y}(x,y)=\mathbf 1_{0\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)যেমন cosθcos⁡θ\cos\theta কমছে θ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]; এবংzsinθ&lt;1⟹θ&lt;sin−1(1z)zsin⁡θ&lt;1⟹θ&lt;sin−1⁡(1z)z\sin\theta<1\implies\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)যেমন sinθsin⁡θ\sin\theta ক্রমবর্ধমান হয় θ∈[0,π2]θ∈[0,π2]\theta\in\left[0,\frac{\pi}{2}\right]। অনেক দূরে 1&lt;z&lt;2–√1&lt;z&lt;21< z<\sqrt 2, আমাদের আছে cos−1(1z)&lt;θ&lt;sin−1(1z)cos−1⁡(1z)&lt;θ&lt;sin−1⁡(1z)\cos^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)<\theta<\sin^{-1}\left(\frac{1}{z}\right)। রূপান্তরের জ্যাকোবিয়ানের পরম মান |J|=z|J|=z|J|=z …

1
পিটম্যানের প্রমাণ – কোপম্যান – ডারমোইস উপপাদ্য
পিটম্যান – কোপম্যান – ডারমোইস উপপাদ্যের প্রমাণ আমি কোথায় পাব? আমি বেশ কিছুক্ষণ ধরে গুগল করেছি। আশ্চর্যের বিষয় হল, অনেকগুলি নোট এই উপপাদ্যটির উল্লেখ করে তবে তাদের কোনওটিই প্রমাণ উপস্থাপন করে না।

1
এক প্লটে কীভাবে ফিটেড গ্রাফ এবং গামা বিতরণের প্রকৃত গ্রাফ আঁকবেন?
প্রয়োজনীয় প্যাকেজটি লোড করুন। library(ggplot2) library(MASS) গামা বিতরণে লাগানো 10,000 নম্বর উত্পন্ন করুন। x &lt;- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x &lt;- x[which(x&gt;0)] সম্ভাব্যতার ঘনত্বের ফাংশনটি আঁকুন, ধারণা করা হয় আমরা কোন ডিস্ট্রিবিউশন x ফিট করে we t1 &lt;- as.data.frame(table(x)) names(t1) &lt;- c("x","y") t1 &lt;- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y &lt;- t1$y/sum(t1[,2]) ggplot() …

4
পৃথক সময়ের ইভেন্ট ইতিহাস (বেঁচে থাকা) মডেল আর
আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

1
নমুনা অটোোকোরিয়েন্স ফাংশন সম্পর্কে প্রশ্ন
আমি একটি টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ বইটি পড়ছি এবং নমুনা স্বতঃবর্তনের জন্য সূত্রটি বইটিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: γˆ( এইচ ) =এন- 1Σt = 1n - h(এক্সt + h-এক্স¯) (এক্সটি-এক্স¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) সাথেজন্য । গড়।γˆ( - এইচ ) =γˆ( জ )γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;জ = 0 , 1 , । । । , …

1
আর লিনিয়ার রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল "লুকানো" মান
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 

1
সিকোয়েন্স হ্রাস হ্রাস (বৃহত সংখ্যক পিটিএস প্লট করে সমর্থিত)
গত মাসে আমি এসইতে পোস্ট করা বেশিরভাগ প্রশ্নই আমাকে এই বিশেষ সমস্যাটি সমাধানে সহায়তা করার লক্ষ্য নিয়েছিল। সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হয়েছে, তবে আমি এখনও কোনও সমাধান দিতে পারছি না। সুতরাং, আমি অনুভব করেছি যে আমি সরাসরি যে সমস্যার সমাধান করতে চাইছি তা জিজ্ঞাসা করা উচিত। যাক , যেখানে , …

2
সর্বাধিক আইড গাউসিয়ানদের সম্পর্কে সবচেয়ে শক্তিশালী ফলাফল কী? অনুশীলনে সর্বাধিক ব্যবহৃত হয়?
দেওয়া iid, এলোমেলো ভেরিয়েবল বিবেচনা করুনX1,…,Xn,…∼N(0,1)X1,…,Xn,…∼N(0,1)X_1, \ldots, X_n, \ldots \sim \mathscr{N}(0,1) Zn:=max1≤i≤nXi.Zn:=max1≤i≤nXi. Z_n := \max_{1 \le i \le n} X_i\,. প্রশ্ন: এই র্যান্ডম ভেরিয়েবল সম্পর্কে সর্বাধিক "গুরুত্বপূর্ণ" ফলাফল কী? "গুরুত্ব" স্পষ্ট করার জন্য, কোন ফলাফলটি যুক্তিসঙ্গত ফলাফল হিসাবে সর্বাধিক অন্যান্য ফলাফল রয়েছে? অনুশীলনের ক্ষেত্রে প্রায়শই কোন ফলাফল ব্যবহার হয়? আরও …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.