প্রশ্ন ট্যাগ «mean»

আমি চেবিশেভ অসমতার নিম্নলিখিত একতরফা ক্যান্তেলির সংস্করণে আগ্রহী : P(X−E(X)≥t)≤Var(X)Var(X)+t2.P(X−E(X)≥t)≤Var(X)Var(X)+t2. \mathbb P(X - \mathbb E (X) \geq t) \leq \frac{\mathrm{Var}(X)}{\mathrm{Var}(X) + t^2} \,. মূলত, আপনি যদি জনসংখ্যার গড় এবং তারতম্য জানেন, তবে আপনি কোনও নির্দিষ্ট মান পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনার উপরের অংশের উপরের সীমাটি গণনা করতে পারেন। (এটি অন্তত আমার বোঝাপড়া ছিল।) …

32 probability  mathematical-statistics  probability-inequalities  mean 

ডেটা উইনসরাইজ করার অর্থ প্রতিটি প্রান্ত থেকে নির্দিষ্ট পারসেন্টাইল মান সহ একটি ডেটা সেটের চূড়ান্ত মানগুলি প্রতিস্থাপন করা হয়, যখন ট্রিমিং বা ট্রান্সকাটিংয়ের সাথে সেই চূড়ান্ত মানগুলি সরানো থাকে । আমি সর্বদা গড় বা মানক বিচ্যুতি হিসাবে পরিসংখ্যান গণনা করার সময় বহিরাগতদের প্রভাবকে হ্রাস করার জন্য একটি কার্যকর বিকল্প হিসাবে …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing 

উইকিপিডিয়া ব্যাখ্যা: একটি ডেটা সেট করার জন্য, গড়টি হ'ল সংখ্যার দ্বারা বিভক্ত মানগুলির যোগফল। এই সংজ্ঞাটি যদিও আমি "গড়" বলি তার সাথে মিলে যায় (কমপক্ষে সেটাই আমি শেখা মনে করি)। তবুও উইকিপিডিয়া আরও একবার উদ্ধৃতি: অন্যান্য পরিসংখ্যানগত ব্যবস্থা রয়েছে যা নমুনাগুলি ব্যবহার করে যেগুলি কিছু লোক গড়ের সাথে বিভ্রান্ত করে …

31 mean  interpretation  average 

এই প্রশ্নটি আমার বন্ধু জিজ্ঞাসা করেছিলেন যিনি ইন্টারনেট সম্পর্কে জ্ঞান নন। আমার কোনও পরিসংখ্যানের পটভূমি নেই এবং আমি এই প্রশ্নের জন্য ইন্টারনেট ঘুরে দেখছি। প্রশ্নটি হল: আউটলিয়ারদের কি গড় মূল্য দিয়ে প্রতিস্থাপন করা সম্ভব? যদি এটি সম্ভব হয় তবে এই বিবৃতিটি ব্যাকআপ করার জন্য কোনও বইয়ের রেফারেন্স / জার্নাল রয়েছে …

31 mean  outliers  robust  winsorizing 

আমি জানি এই প্রশ্নটি কেস মানে = মধ্যক দিয়ে জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, তবে আমি অর্থ = মোডের সাথে সম্পর্কিত কিছু পাইনি। মোডটি যদি গড়ের সমতুল্য হয়, তবে আমি কি সর্বদা সিদ্ধান্ত নিতে পারি এটি একটি প্রতিসম বন্টন? আমি কি এই পদ্ধতিতে মধ্যমাটি জানতে বাধ্য হব?

30 distributions  mean  skewness  mode  symmetry 

লগ-নরমাল এর মতো খুব স্কিউড ডিস্ট্রিবিউশনের ফলে সঠিক বুটস্ট্র্যাপের আত্মবিশ্বাসের বিরতি ঘটে না। এখানে একটি উদাহরণ দেখাচ্ছে যা বাম এবং ডান লেজের অঞ্চলগুলি আদর্শ 0.025 থেকে অনেক দূরে, আপনি আর-তে কোন বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি ব্যবহার করে দেখেন: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) which <- c('basic', …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

একদিকে, আমার গড়ের প্রতি প্রতিক্রিয়া আছে এবং অন্যদিকে আমার কাছে জুয়ার বিভ্রান্তি রয়েছে । গাম্বলারের মিথ্যাচারটি মিলার এবং সানজুরজো (2019) দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যে "ভুল ধারণাটি যে এলোমেলো ক্রমগুলি বিপরীত দিকে প্রথাগত প্রবণতা রয়েছে, অর্থাৎ একইরকম ফলাফলের ধারাবাহিকতা অবিরত হওয়ার চেয়ে বেশি শেষ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।" উদাহরণস্বরূপ, একটি মুদ্রা …

29 regression  mean  fallacy  gambling 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিংয়ের সময়, ক্লাস্টারগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করতে অনেকে মেট্রিক ব্যবহার করতে পারেন। এই জাতীয় দুটি মেট্রিকগুলি ক্লাস্টারগুলিতে সেন্ট্রয়েড এবং ডেটা পয়েন্টগুলির মাধ্যমের গণনা বোঝায়। গড় এবং সেন্ট্রয়েডের মধ্যে পার্থক্য কী? গুচ্ছ এ একই পয়েন্ট না?

26 clustering  mean 

আমি দুটি অর্থের অনুপাতের জন্য আস্থার ব্যবধানের সীমাটি পেতে চাই to ধরুন, এবং স্বতন্ত্র, গড় অনুপাত । আমি সমাধান করার চেষ্টা করেছি: কিন্তু সেই সমীকরণটি অনেক ক্ষেত্রে সমাধান করা যায় নি (কোনও শিকড় নেই)। আমি কি ভুল কিছু করছি? একটি ভাল পদ্ধতির আছে কি? ধন্যবাদএক্স 1 ~ এন ( θ …

26 normal-distribution  mean 

জ্যামিতিক গড় এবং গাণিতিক অর্থ সম্পর্কে একে অপরের খুব কাছাকাছি পড়ে যাওয়া সম্পর্কে ~ 0.1% বলার মতো গুরুত্বপূর্ণ কিছু আছে কি? এই জাতীয় ডেটা সেট সম্পর্কে কী অনুমান করা যায়? আমি একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার জন্য কাজ করছি, এবং আমি লক্ষ্য করেছি যে ব্যঙ্গাত্মকভাবে মানগুলি খুব খুব কাছাকাছি। সঠিক …

24 descriptive-statistics  mean  geometric-mean 

আমি জানি যে মাঝারি এবং গড়টি যদি প্রায় সমান হয় তবে এর অর্থ একটি প্রতিসম বন্টন আছে তবে এই বিশেষ ক্ষেত্রে আমি নিশ্চিত নই। গড় এবং মাঝারিটি বেশ কাছাকাছি (কেবলমাত্র 0.487 মি / গল পার্থক্য) যা আমাকে বলতে পারে যে একটি প্রতিসম বন্টন আছে তবে বক্সপ্লটকে দেখে মনে হচ্ছে এটি …

23 distributions  mean  skewness  median  qq-plot 

অ্যান্ডি ফিল্ডস দ্বারা আর ব্যবহার করে পরিসংখ্যান আবিষ্কারের অধ্যায় 1.7.2 , এবং সবগুলি, গড় বনাম মধ্যবর্তী গুণগুলির তালিকা করার সময় বলা হয়েছে: ... গড় বিভিন্ন নমুনায় স্থিতিশীল হতে থাকে। এটি মধ্যমাধ্যমের বহু গুণাবলী ব্যাখ্যা করার পরে, যেমন ... বন্টনের উভয় প্রান্তে মিডিয়ান তুলনামূলকভাবে চূড়ান্ত স্কোর দ্বারা অপ্রত্যাশিত ... প্রদত্ত যে …

22 mean  median 

অনেক পিডিএফ বিয়োগ থেকে ধনাত্মক অনন্ত পর্যন্ত বিস্তৃত, তবুও কিছু উপায় সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এবং কিছুটি নয়। কোন সাধারণ বৈশিষ্ট্য কিছু গণনাযোগ্য করে তোলে?

21 distributions  mean