প্রশ্ন ট্যাগ «mathematical-statistics»

প্রশ্ন যদি X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1) আইআইডি হয় তবে E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right) গণনা করুন যেখানে T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i । চেষ্টা : দয়া করে নীচেরটি সঠিক কিনা তা পরীক্ষা করে দেখুন। ধরা যাক, আমরা সেইসব শর্তসাপেক্ষ প্রত্যাশা যেমন যে, এর সমষ্টি নিতে ∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( X_i \mid T …

14 probability  self-study  mathematical-statistics  conditional-probability  conditional-expectation 

ধরুন আমরা p (x, y), p (x, z) এবং p (y, z) জানি, এটা কি সত্য যে যৌথ বিতরণ পি (x, y, z) সনাক্তযোগ্য? অর্থাৎ, কেবলমাত্র একটি সম্ভাব্য পি (এক্স, ওয়াই, জেড) আছে যা প্রান্তিকের উপরে?

14 distributions  mathematical-statistics 

ধরুন আপনি সংজ্ঞায়িত করেছেন: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) যেখানে হ'ল মানক বিতরণের সিডিএফের বিপরীত ।Φ−1Φ−1\Phi^{-1} আমার প্রশ্নটি: এখানে কোনও সাধারণ বিতরণ রয়েছে যা অনুসরণ করে, বা এটি অনুমান করতে পারে ? YYYYYYআমি জিজ্ঞাসা করছি কারণ সিমুলেশন ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে আমার দৃ strong় সন্দেহ রয়েছে (নীচে দেখানো হয়েছে) এবং যখন একটি …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

সিম্পসনের প্যারাডক্স সম্পর্কে আমার সম্ভবত পরিষ্কার ধারণা নেই । অনানুষ্ঠানিকভাবে আমি জানি যে প্রতিক্রিয়া ওয়াই 1, ফ্যাক্টর এ এর ​​সমস্ত সম্ভাব্য স্তরের উপরে গোষ্ঠীযুক্ত, এ এর ​​সমস্ত স্তরের প্রতিক্রিয়া ওয়াই 2 এর গড়ের চেয়ে বেশি হতে পারে, এমনকি এ এর ​​প্রতিটি স্তরের (প্রতিটি গ্রুপ) জন্য যদি ওয়াই 1 এর গড় …

14 mathematical-statistics  simpsons-paradox 

আমি মোটামুটিভাবে গাণিতিকভাবে ঝুঁকছি - আমার আন্ডারগ্র্যাডে ম্যাথের se টি সেমিস্টার ছিল - যদিও আমি আধ্যাত্মিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ এবং পথের অবিচ্ছেদ্যতার সাথে ধীরে ধীরে অনুশীলনের বাইরে আছি এবং আমার ধারণাগুলি কিছুটা অনুশীলনের সাথে ফিরে আসে। আমি গাণিতিক প্রমাণ (গাণিতিক চিন্তা) বা বিশ্লেষণের উপর একটি কোর্স করিনি। আমি স্নাতক স্তরের সম্ভাবনাও …

14 mathematical-statistics  references 

মনে করুন আপনার আটজন রানার রেস চালাচ্ছেন; বলুন যে তাদের পৃথক রান সময়গুলির বিতরণ সাধারণ এবং প্রতিটিটির অর্থ 111111 সেকেন্ড। রানার একের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি হ'ল ক্ষুদ্রতম, দ্বিতীয় দ্বিতীয় বৃহত্তম, তৃতীয় বৃহত্তম, ইত্যাদি, এবং আটটি বৃহত্তম। দুটি প্রশ্ন আমাকে বিভ্রান্ত করছে: (1) প্রথমটি সর্বশেষকে পরাজিত করার সম্ভাবনা কী এবং (২) দৌড় …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

উইকিপিডিয়া থেকে উদ্ধৃতি: পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ অনুমানকারী বা অ্যাসিম্পটোটিক্যালি সুসংগত অনুমানক একটি অনুমানকারী — একটি পরামিতি estima হিসাবের হিসাবের গণনা করার নিয়ম used যেটি ব্যবহার করা ডেটার পয়েন্টের সংখ্যা অনির্দিষ্টকালের জন্য বৃদ্ধি পায়, ফলস্বরূপ অনুমানের ক্রমটি সম্ভাবনাতে রূপান্তরিত হয় θ ^ * ।θ∗θ∗θ^*θ∗θ∗θ^* এই বিবৃতিটি সুনির্দিষ্ট করার জন্য let θ∗θ∗\theta^* …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

আমি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির নিরপেক্ষ অনুমান এবং আমি যে উত্সটি পড়েছি তার বিবরণ গণনাতে পড়ছিলাম (...) কিছু গুরুত্বপূর্ণ পরিস্থিতি ব্যতীত, কার্যটির পরিসংখ্যান প্রয়োগের সাথে সামান্য প্রাসঙ্গিকতা রয়েছে যেহেতু স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিগুলি যেমন তাত্পর্য পরীক্ষা ও আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি ব্যবহার করে বা বায়সীয় বিশ্লেষণ ব্যবহার করে এর প্রয়োজনীয়তা এড়ানো যায়। আমি ভাবছিলাম যে এই …

14 bayesian  statistical-significance  mathematical-statistics  standard-deviation  standard-error 

পরিসংখ্যানগুলির বেশিরভাগ অ্যাসিম্পটোটিক ফলাফল প্রমাণ করে যে হিসাবে একটি অনুমানকারী (যেমন এমএলই) সম্ভাব্যতা ফাংশনের দ্বিতীয়-আদেশের টেলর বিস্তারের উপর ভিত্তি করে একটি সাধারণ বিতরণে রূপান্তরিত করে। আমি বিশ্বাস করি যে বায়সিয়ান সাহিত্যে একই রকম ফলাফল রয়েছে, "বায়সিয়ান সেন্ট্রাল লিমিট থিওরেম", যা দেখায় যে উত্তরোত্তর তত্পরতা অ্যাসেম্পোটোটিকিকে একটি সাধারণ হিসাবে রূপান্তরিত করে …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

প্রসঙ্গ : আমি তাই আমি ব্যবহার করছি একটি scatterplot যে স্থিতিমাপ বলে মনে হচ্ছে না একটি রেখা আঁকা করতে চাই, geom_smooth()এ ggplotমধ্যে R। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রত্যাবর্তন করে geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

আমি সম্প্রতি দ্বিপরিচালিত পোইসন বিতরণের মুখোমুখি হয়েছি, তবে কীভাবে এটি উত্পন্ন করা যায় তা সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। বিতরণটি প্রদান করেছেন: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} আমি যা সংগ্রহ করতে পারি তার থেকে, θ0θ0\theta_{0} শব্দটি XXX এবং ওয়াইয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের একটি পরিমাপ YYY; অতএব, …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

এমএ প্রক্রিয়াটি অবিচ্ছিন্ন বা না হলে আমরা কেন যত্ন করি তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে having দয়া করে আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন, তবে আমি বুঝতে পারি যে কেন আমাদের কোনও এআর প্রক্রিয়া কার্যকরী কিনা তা আমরা যত্নশীল, যেমন আমরা যদি কিছু পরামিতি এবং সাদা শব্দের যোগফল হিসাবে বলতে …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

কেউ উপর একটি অনুভূতি প্রদান করতে পারেন কেন একটি সম্ভাব্যতা বিতরণের উচ্চতর মুহূর্ত , তৃতীয় ও চতুর্থ মুহূর্ত মত, বক্রতা মিলা এবং যথাক্রমে সূঁচালতা? বিশেষত, তৃতীয় বা চতুর্থ শক্তিতে উত্থাপিত গড় সম্পর্কে বিচ্যুতি কেন স্কিউনেস এবং কুর্তোসিসের একটি পরিমাপে অনুবাদ করে? ফাংশনের তৃতীয় বা চতুর্থ ডেরাইভেটিভগুলির সাথে এটি সম্পর্কিত কোনও …

14 mathematical-statistics  skewness  moments  intuition  kurtosis 

আপনি যা করছেন সবই যদি অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা থেকে পুনরায় স্যাম্পলিং হয় তবে কেন কেবল অনুশীলনমূলক বিতরণ অধ্যয়ন করবেন না? উদাহরণস্বরূপ বারবার নমুনা প্রয়োগ করে পরিবর্তনশীলতা অধ্যয়ন করার পরিবর্তে, কেন না কেবল অনুশীলনমূলক বিতরণ থেকে পরিবর্তনশীলতার পরিমাণ নির্ধারণ করা?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling