প্রশ্ন ট্যাগ «parametric»

মার্ক জে শেরভিশ (পৃষ্ঠা 12) দ্বারা পরিসংখ্যানের তত্ত্ব থেকে : যদিও ডিফিনেটির উপস্থাপনা উপপাদ্য 1.49 প্যারামেট্রিক মডেলগুলিকে অনুপ্রাণিত করার কেন্দ্রস্থল, এটি বাস্তবে তাদের প্রয়োগে ব্যবহৃত হয় না। প্যারামেট্রিক মডেলগুলির উপপাদ্যটি কীভাবে কেন্দ্রীয়?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

এই প্রশ্নটি একমাস ধরে আমার মনে উদ্দীপনা জাগছে। আমস্ট্যাট নিউজের ফেব্রুয়ারী ২০১ issue সংখ্যায় বার্কলে অধ্যাপক মার্ক ভ্যান ডার লানের একটি নিবন্ধ রয়েছে যা অনর্থক মডেল ব্যবহারের জন্য লোকদের তিরস্কার করে। তিনি বলেছিলেন যে মডেলগুলি ব্যবহার করে পরিসংখ্যানগুলি তখন বিজ্ঞানের চেয়ে বরং একটি শিল্প। তাঁর মতে, একজন সর্বদা "সঠিক মডেল" …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

সম্ভাবনাটি বিভিন্ন উপায়ে সংজ্ঞায়িত করা যায়, উদাহরণস্বরূপ: ফাংশন থেকে যা মানচিত্র কাছে অর্থাত ।LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} র্যান্ডম ফাংশনL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) আমরা এটিও বিবেচনা করতে পারি যে সম্ভাবনাটি কেবল "পর্যবেক্ষণ" হওয়ার সম্ভাবনাL(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) অনুশীলনে সম্ভাবনাটি কেবলমাত্র একটি গুণক ধ্রুবক পর্যন্ত তথ্য নিয়ে আসে , সুতরাং আমরা …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

আর-তে সময় সিরিজ গবেষণা করার সময়, আমি দেখতে পেলাম যে arima কেবলমাত্র সহগের মান এবং ফিটিত মডেলের মানক ত্রুটিগুলি সরবরাহ করে। যাইহোক, আমি সহগের পি-মানও পেতে চাই। আমি কোনও ফাংশন পাইনি যা গোফেরের তাত্পর্য সরবরাহ করে। সুতরাং আমি নিজেই এটি গণনা করতে চাই, তবে সহগের টি বা চিস্ক বিতরণে আমি …

23 r  time-series  chi-squared  arima  parametric 

প্যারামেট্রিক এবং নন-প্যারামেট্রিক এমন কোনও পরিসংখ্যান পরীক্ষা আছে কি? এই প্রশ্নটি একটি সাক্ষাত্কার প্যানেল জিজ্ঞাসা করেছিল। এটা কি বৈধ প্রশ্ন?

20 nonparametric  terminology  parametric 

স্পষ্টতই পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ প্যারামিমেট্রিক এবং স্পিয়ারম্যানের rho অ-প্যারাম্যাট্রিক। এটি বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি যেমন বুঝতে পেরেছি পিয়ারসনকে হিসাবে গণনা করা হয়েছে এবং একইভাবে গণনা করা হয়, যদি না আমরা তাদের মানগুলির সাথে সমস্ত মানকে প্রতিস্থাপন করি।rxy=cov(X,Y)σxσyrxy=cov(X,Y)σxσy r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} উইকিপিডিয়া বলেছেন প্যারামেট্রিক মডেল এবং নন-প্যারাম্যাট্রিক মডেলের মধ্যে …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

কোনও বিতরণের পরিবারের অন্যান্য বিভাগের তুলনায় পরিসংখ্যানের জন্য আলাদা সংজ্ঞা রয়েছে কি? সাধারণভাবে, কার্ভগুলির পরিবার হ'ল একটি বক্ররেখাগুলির সেট, যার প্রত্যেকটিই একটি ফাংশন বা প্যারামিট্রাইজেশন দ্বারা দেওয়া হয় যেখানে এক বা একাধিক পরামিতি বিভিন্ন হয়। যেমন পরিবারগুলি বৈদ্যুতিন উপাদানগুলি বৈশিষ্ট্যযুক্ত করতে ব্যবহৃত হয় । পরিসংখ্যানগুলির জন্য, একটি উত্স অনুসারে একটি …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

আমি বর্তমানে প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ সম্পর্কিত কিছু বিষয় নিয়ে মাথা ঘুরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি। বেশিরভাগ জিনিস সম্ভবত তুচ্ছ তবে আমি এখনও মনে করি যে আমি কিছু মিস করেছি। মনে করুন আমি প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটার জন্য আত্মবিশ্বাসের অন্তর পেতে চাই। সুতরাং আমার কাছে এই নমুনা আছে এবং আমি এটির …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

জেড, টি, এবং আরও অনেকের মতো পরীক্ষাগুলি ধরে নেওয়া হয় যে ডেটা একটি এলোমেলো নমুনার উপর ভিত্তি করে। কেন? মনে করুন যে আমি পরীক্ষামূলক গবেষণা করছি, যেখানে আমি বাহ্যিকের চেয়ে অভ্যন্তরীণ বৈধতার জন্য অনেক বেশি যত্নশীল। সুতরাং, যদি আমার নমুনাটি কিছুটা পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে তবে ঠিক আছে, আমি পুরো জনগোষ্ঠীর …

12 hypothesis-testing  sampling  parametric  randomness 

যদি ননপ্যারামেট্রিক পরীক্ষাগুলি তাদের প্যারামেট্রিক বিকল্পগুলির চেয়ে কম শক্তি বলে মনে করা হয়, তবে এর দ্বারা কি বোঝানো হয় যে কোনও প্যারামিমেট্রিক পরীক্ষা যদি নালকে প্রত্যাখ্যান করে না, তবে এর ননপ্যারমেট্রিক বিকল্পটিও নালকে প্রত্যাখ্যান করে না? যদি প্যারামেট্রিক পরীক্ষার অনুমানগুলি পূরণ না করা হয় এবং পরীক্ষাটি যাইহোক ব্যবহার করা হয় …

12 hypothesis-testing  nonparametric  parametric 

আমি মনে করি না সমস্ত গভীর শিক্ষার মডেলের একটি উত্তর থাকতে পারে। গভীর শেখার মডেলগুলির মধ্যে কোনটি প্যারামেট্রিক এবং কোনটি প্যারামেট্রিক এবং কেন?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

আমি ভাবছিলাম যে কেউ আমাকে কুর্তোসিস সম্পর্কে তথ্য সাহায্য করতে পারে (অর্থাত আপনার ডেটা হ্রাস করার জন্য এটি রূপান্তর করার কোনও উপায় আছে?) আমার কাছে একটি প্রশ্নপত্র ডেটাসেট রয়েছে যাতে প্রচুর পরিমাণে কেস এবং ভেরিয়েবল থাকে। আমার কয়েকটি ভেরিয়েবলের জন্য, ডেটাগুলি বেশ উচ্চ কুর্তোসিস মানগুলি (অর্থাত্ একটি লেপটোকুর্টিক বিতরণ) দেখায় …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric