প্রশ্ন ট্যাগ «pdf»

আমি মাত্র একটি মাত্রিক ঘনত্বের প্রাক্কলন তৈরির ঝরঝরে (অগত্যা ভাল নয়) উপায় সম্পর্কে চিন্তা করেছি এবং আমার প্রশ্নটি হ'ল: এই ঘনত্ব অনুমান পদ্ধতির একটি নাম আছে? তা না হলে সাহিত্যে কি এটি অন্য কোনও পদ্ধতির বিশেষ ঘটনা? আমরা একটি ভেক্টর আছে: এখানে পদ্ধতি যা আমরা ধরে নিই সেগুলি অনুমান করতে …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

ধরা যাক আমাদের একটি এলোমেলো ভেক্টর , সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন এফ → এক্স ( → x ) সহ একটি বিতরণ থেকে আঁকা । আমরা সুসংগত একটি পূর্ণ র্যাঙ্ক দ্বারা এটি রুপান্তর তাহলে এন × এন ম্যাট্রিক্স একটি পেতে → ওয়াই = একটি → এক্স , তারপর ঘনত্ব → ওয়াই দেওয়া …

12 references  random-variable  pdf  linear 

এই প্রশ্নটি এই পোস্টের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত ধরুন আমার কাছে এলোমেলো পরিবর্তনশীল এবং আমি ওয়াই = লগ ( এক্স ) সংজ্ঞায়িত করেছি । আমি Y এর সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনটি খুঁজতে চাই ।X∼Gamma(k,θ)এক্স~গ্রীক বর্ণমালার তৃতীয় বর্ণ(ট,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Y=log(X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)YYY আমি প্রাথমিকভাবে ভেবেছিলাম যে আমি কেবল ক্রমবর্ধমান ডিস্ট্রিবিউশন ক্রিয়াকলাপটি সংজ্ঞায়িত …

12 pdf  gamma-distribution 

আমার এমন একটি পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে আমি কোনও ডেটা-সেটের (প্রথম) মুহুর্তগুলি অনুমান করতে সক্ষম হয়েছি এবং ঘনত্বের ক্রিয়াটির অনুমানের জন্য এটি ব্যবহার করতে চাই।টটk আমি ইতিমধ্যে পিয়ারসন বিতরণ জুড়ে এসেছি , কিন্তু বুঝতে পেরেছি এটি কেবল প্রথম 4 টি মুহুর্তের উপর নির্ভর করে (মুহুর্তগুলির সম্ভাব্য সংমিশ্রণের উপর কিছুটা বিধিনিষেধ নিয়ে)। …

11 pdf  kernel-smoothing  moments 

আমি একটি প্রারম্ভিক পরিসংখ্যান শ্রেণিতে রয়েছি যেখানে ধারাবাহিক এলোমেলো ভেরিয়েবলের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনটি as হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে । আমি বুঝতে পারি যে এর অবিচ্ছেদ্য তবে আমি ক্রমাগত এলোমেলো ভেরিয়েবলের দিয়ে এটিকে সংশোধন করতে পারি না। বলুন এক্স হ'ল ট্রেন আসার সময় থেকে মিনিটের সংখ্যার সমান এলোমেলো পরিবর্তনীয়। এখন থেকে …

11 probability  random-variable  pdf  continuous-data 

আমাকে এই কাজটি দেওয়া হয়েছে এবং স্টাম্পড হয়েছিল। একজন সহকর্মী আমাকে নীচের চার্টের এবং অনুমান করতে :এক্সu পি পি ই আরএক্সতোমার দর্শন লগ করাপিপিইRx_{upper}এক্সl ও ডব্লু ই আর আরএক্সঠণWইRx_{lower} বক্ররেখাটি আসলে একটি ক্রমবর্ধমান বিতরণ এবং এক্স এক ধরণের পরিমাপ। যখন ক্রমসংক্রান্ত ক্রিয়াটি সোজা হয়ে উঠতে শুরু করে এবং সরল থেকে …

11 estimation  pdf  curve-fitting  logistic-curve 

আমি বর্তমানে আমার ECE ব্যাচেলর জন্য প্রাথমিক পরিসংখ্যানগুলিতে আমার ফাইনালের জন্য অধ্যয়ন করছি। যদিও আমি মনে করি আমার কাছে গণিতটি বেশিরভাগই নিচে রয়েছে, তবে সংখ্যাগুলি আসলে কী বোঝায় সে সম্পর্কে আমার অন্তর্নিহিত জ্ঞানের অভাব রয়েছে ( আমি জানি ই [এক্স] হ'ল এক্স এর সমস্ত ফলাফলগুলির "সম্ভাব্যতা" দ্বারা ওয়েট হওয়া গড়। …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

আমি বেশ কয়েকটি স্কিউড সম্ভাব্যতা ঘনত্বের ক্রিয়াকলাপগুলির "পিকেসনেস" এবং লেজ "ভারাক্রিয়া" বর্ণনা করতে চাই। আমি যে বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করতে চাই, তাদের কি "কুর্তোসিস" বলা হবে? আমি কেবল প্রতিসম বিতরণের জন্য ব্যবহৃত "কুর্তোসিস" শব্দটি দেখেছি?

11 pdf  descriptive-statistics  skewness  kurtosis 

বলুন যে YYY হ'ল একটানা এলোমেলো পরিবর্তনশীল এবং XXX একটি বিচ্ছিন্ন। Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y)Pr(X=x|Y=y)=Pr(X=x)Pr(Y=y|X=x)Pr(Y=y) \Pr(X=x|Y=y) = \frac{\Pr(X=x)\Pr(Y=y|X=x)}{\Pr(Y=y)} যেমনটি আমরা জানি, Pr(Y=y)=0Pr(Y=y)=0\Pr(Y=y) = 0 কারণ YYY হল একটানা এলোমেলো পরিবর্তনশীল। এবং এর ভিত্তিতে, আমি এই সিদ্ধান্তে প্ররোচিত হয়েছি যে সম্ভাবনা Pr(X=x|Y=y)Pr(X=x|Y=y)\Pr(X=x|Y=y) । তবে উইকিপিডিয়া এখানে দাবি করেছে যে এটি প্রকৃতপক্ষে নিম্নলিখিত হিসাবে সংজ্ঞায়িত …

11 conditional-probability  pdf 

একটি সমস্যায় সেট করে আমি এই "লেমা" প্রমাণ করেছি, যার ফলাফল আমার কাছে স্বজ্ঞাত নয়। ZZZ হ'ল একটি সেন্সর করা মডেলের একটি সাধারণ বন্টন। আনুষ্ঠানিকভাবে, Z∗∼Norm(0,σ2)Z∗∼Norm(0,σ2)Z^* \sim Norm(0, \sigma^2) , এবং Z=max(Z∗,c)Z=max(Z∗,c)Z = max(Z^*, c) । তারপরে, E[Z|Z>c]=∫∞cziϕ(zi)dzi=12π−−√∫∞cziexp(−12z2i)dzi=12π−−√exp(−12c2) (Integration by substitution)=ϕ(c)E[Z|Z>c]=∫c∞ziϕ(zi)dzi=12π∫c∞ziexp(−12zi2)dzi=12πexp(−12c2) (Integration by substitution)=ϕ(c)\begin{align} E[Z|Z>c] &= \int_c^\infty z_i \phi({z_i})\mathrm{d}z_i \\ …

10 normal-distribution  pdf  intuition 

যাক পর্যবেক্ষণ একটি অজানা (কিন্তু অবশ্যই সামঁজস্যহীন) সম্ভাব্যতা বিতরণের থেকে টানা হবে।{x1,…,xN}{x1,…,xN}\{x_1,\ldots,x_N\} আমি কেডিএ পদ্ধতির ব্যবহার করে সম্ভাব্যতা বন্টন সন্ধান করতে চাই: তবে, আমি কার্নেলটি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছি, তবে এটি এটি খারাপভাবে সম্পাদন করেছে। সুতরাং, আমি দেখেছি যে গামা এবং বিটা কার্নেলগুলি সম্পর্কে কিছু কাজ প্রকাশিত হয়েছে, যদিও আমি …

10 probability  distributions  pdf  kernel-smoothing 

আমি শর্তাধীন ঘনত্বের প্লটগুলি কীভাবে সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তা জানতে চাই। আমি আর এর সাহায্যে দুটি তৈরি করেছি cdplot। উদাহরণস্বরূপ, সম্ভাব্যতা ফল 1 এর সমান বলা হচ্ছে যে Var স্বাগতম 1 150 আনুমানিক 80% হল? গা gray় ধূসর অঞ্চলটি যা Result1 এর সমান হওয়ার শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা, তাই না? cdplotডকুমেন্টেশন …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

একটি অসীম এলোমেলো জ্যামিতিক গ্রাফটি বিবেচনা করুন যেখানে নোডের অবস্থানগুলি ঘনত্বের সাথে একটি পোইসন পয়েন্ট প্রক্রিয়া অনুসরণ করে ho এবং প্রান্তগুলি চেয়ে কাছের নোডগুলির মধ্যে স্থাপন করা হয় । সুতরাং, প্রান্তগুলির দৈর্ঘ্য নিম্নলিখিত পিডিএফ অনুসরণ করে:dρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 l}{d^2} \;\quad l \le d \\ 0 \qquad\; l > …

10 probability  stochastic-processes  pdf  asymptotics  graph-theory