প্রশ্ন ট্যাগ «normal-distribution»

আমি এমন একটি বিতরণ সন্ধান করছি যেখানে সম্ভাব্যতা ঘনত্বটি গড় থেকে কিছুটা দূরে পরে বা আমার নিজের কথায় একটি "মালভূমি-আকৃতির বিতরণ" পরে দ্রুত হ্রাস পায়। গাউসিয়ান এবং ইউনিফর্মের মধ্যে কিছু।

30 distributions  normal-distribution  uniform 

ইন এই অ্যান্ড্রু Gelman দ্বারা ব্লগ পোস্ট, সেখানে নিম্নলিখিত উত্তরণ হল: 50 বছর পূর্বে বায়েশিয়ান মডেলগুলি হতাশভাবে সহজ মনে হয় (অবশ্যই, সহজ সমস্যার জন্য), এবং আমি প্রত্যাশা করি যে আজকের বায়েশিয়ান মডেলগুলি হতাশাহীন সরল মনে হবে, তাই 50 বছর পরে। (কেবলমাত্র একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য: আমাদের সম্ভবত সম্ভবত সর্বদা কোথাও …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

আমি কীভাবে ম্যানুয়ালি কোনও প্রদত্ত বিতরণ থেকে একটি এলোমেলো সংখ্যা তৈরি করতে পারি, উদাহরণস্বরূপ, স্ট্যান্ডার্ড সাধারণ বিতরণ থেকে 10 আদায়?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

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 

আমি মনে করি এটি একটি আকর্ষণীয় বিষয় এবং আমি এটি পুরোপুরি বুঝতে পারি না। পদার্থবিজ্ঞানের কোন আইন এতগুলি প্রাকৃতিক ঘটনাকে স্বাভাবিক বন্টন করতে পারে? এটি আরও স্বজ্ঞাত বলে মনে হয় যে তাদের অভিন্ন বিতরণ হবে। এটি বুঝতে আমার পক্ষে খুব কঠিন এবং আমি অনুভব করি যে আমি কিছু তথ্য অনুপস্থিত। …

29 distributions  normal-distribution  normality-assumption  uniform 

আমি একটি ভেক্টর তৈরি করেছি যার একটি পোইসন বিতরণ রয়েছে, নীচে: x = rpois(1000,10) যদি আমি ব্যবহার করে কোনও হিস্টোগ্রাম তৈরি করি hist(x)তবে বিতরণটি পরিচিত বেল-আকৃতির স্বাভাবিক বন্টনের মতো দেখায়। তবে কোলমোগোরভ-স্মারনফ পরীক্ষা ব্যবহার করে ks.test(x, 'pnorm',10,3)বলেছে যে খুব কম pমূল্যের কারণে বিতরণটি একটি সাধারণ বিতরণের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা । …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমি প্রায়শই বিভিন্ন পরিসংখ্যানের মডেলগুলি পড়ার সময় শ্বেত শব্দটি দেখি see তবে অবশ্যই আমাকে স্বীকার করতে হবে, এর অর্থ কী তা আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই। এটি সাধারণত হিসাবে সংক্ষেপিত হয় । এর অর্থ কি এটি সাধারণত বিতরণ করা হয় বা এটি কোনও বিতরণ অনুসরণ করতে পারে?ওয়াটএন( 0 , σ)2)ওয়াটএন(0,σ2)WN(0,σ^2)

28 normal-distribution  white-noise 

আমি পরিসংখ্যানগুলির জন্য আগ্রহ বিকাশকারী একটি গ্রেড শিক্ষার্থী। আমি সামগ্রীতে সামগ্রিকভাবে পছন্দ করি তবে মাঝে মাঝে বাস্তব জীবনে প্রয়োগের বিষয়ে চিন্তা করতে আমার খুব কষ্ট হয়। বিশেষত, আমার প্রশ্নটি সাধারণত ব্যবহৃত পরিসংখ্যান বিতরণ সম্পর্কে (সাধারণ - বিটা-গামা ইত্যাদি)। আমি অনুমান করি যে কয়েকটি ক্ষেত্রে আমি সেই বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলি পেয়েছি যা …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

আমি দুটি স্বতন্ত্র সাধারণ বিতরণ এবং সাথে কাজ করছি যার অর্থ এবং এবং এবং ।এক্সএক্সXওয়াইYYμএক্সμx\mu_xμYμy\mu_yσ2এক্সσx2\sigma^2_xσ2Yσy2\sigma^2_y আমি তাদের অনুপাতের বিতরণে আগ্রহী । আমরাও কিংবা , তাই শূন্য একটি গড় রয়েছে একটি কোশি যেমন বিতরণ করা হয় না।জেড= এক্স/ ওয়াইজেড=এক্স/ওয়াইZ=X/Yএক্সএক্সXওয়াইওয়াইYজেডজেডZ আমাকে এর সিডিএফ খুঁজে পেতে হবে এবং তারপরে , , এবং সাথে …

28 distributions  normal-distribution  references  mathematical-statistics  cdf 

5.5-এ, ডিপ লার্নিং (ইয়ান গুডফেলো, যোশুয়া বেনজিও এবং অ্যারন কউরভিলি দ্বারা), এতে বলা হয়েছে নেতিবাচক লগ-সম্ভাবনা সমন্বিত যে কোনও ক্ষতি প্রশিক্ষণ সেট দ্বারা সংজ্ঞায়িত অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা এবং মডেল দ্বারা সংজ্ঞায়িত সম্ভাবনা বিতরণের মধ্যে একটি ক্রস-এনট্রপি। উদাহরণস্বরূপ, বর্গক্ষেত্রের ত্রুটিটি বোঝার জন্য অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা এবং গাউসির একটি মডেলের মধ্যে ক্রস-এনট্রপি। এগুলি কেন …

28 machine-learning  normal-distribution  cross-entropy 

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 

এবং মধ্যে ইএমডি (বা কোনও ধরণের উপর আবদ্ধ) এর জন্য কি কোনও বদ্ধ-সূত্র সূত্র রয়েছে ?x 2 ∼ N ( μ 2 , Σ 2 )x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)

26 normal-distribution  distance 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, প্রতিটি পূর্বাভাসকৃত মান সম্ভাব্য মানের একটি সাধারণ বিতরণ থেকে নেওয়া হয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়। নিচে দেখ. তবে কেন প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানটি একটি সাধারণ বিতরণ থেকে এসেছে বলে ধরে নেওয়া হয়? লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে এই অনুমানটি ব্যবহার করে? যদি সম্ভব মানগুলি সাধারণত বিতরণ না করা হয় তবে কী …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

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