প্রশ্ন ট্যাগ «pdf»

এটি প্রায়শই সামাজিক বিজ্ঞানে আসে যা ভেরিয়েবলগুলি যে কোনও উপায়ে বিতরণ করা উচিত , সাধারণভাবে বলুন, নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলির চারপাশে তাদের বিতরণে বিরতি থাকা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, যদি "পাসিং / ব্যর্থ হওয়া" এর মতো নির্দিষ্ট কাটঅফ থাকে এবং যদি এই ব্যবস্থাগুলি বিকৃতি সাপেক্ষে হয় তবে সেই মুহুর্তে বিরতি থাকতে পারে। একটি বিশিষ্ট …

10 normal-distribution  pdf 

আমি আংশিকভাবে সম্পর্কযুক্ত রিটার্ন সহ বেশ কয়েকটি সম্পদের মূল্য নির্ধারণের জন্য মন্টে কার্লো ফাংশনে কাজ করছি। বর্তমানে, আমি কেবল একটি covariance ম্যাট্রিক্স উত্পন্ন rmvnorm()এবং আর মধ্যে ফাংশন ফিড (সংযুক্ত র্যান্ডম মান উত্পন্ন করে।) তবে কোনও সম্পত্তির রিটার্ন বিতরণের দিকে তাকালে এটি সাধারণত বিতরণ করা হয় না। এটি সত্যই একটি দুটি …

10 mcmc  monte-carlo  pdf 

আমি ওজনযুক্ত পয়েন্টগুলি সেট করে (উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি নমুনার একটি ওজন রয়েছে যা প্রয়োজনীয় নয়) এন পরিমিতিতে কিছু কর্নেল ঘনত্বের অনুমান করছি। এছাড়াও, এই নমুনাগুলি কেবলমাত্র একটি মেট্রিক জায়গাতে (যেমন, আমরা তাদের মধ্যে একটি দূরত্ব নির্ধারণ করতে পারি) তবে অন্য কিছুই নয়। উদাহরণস্বরূপ, আমরা নমুনা পয়েন্টগুলির গড়টি নির্ধারণ করতে পারি না, …

10 pdf  smoothing  kernel-smoothing 

আমি আমার কিছু ধারণাগুলি যাচাই করতে চাই তা আমি যা দেখেছি তার চেয়ে ভাল। আমি ভুল হতে পারি তবে আমি আমার ধারণাগুলি পরীক্ষা করতে এবং আরও নির্দিষ্ট পর্যবেক্ষণের দ্বারা আমার সন্দেহগুলি জয় করতে চাই। আমি যা করতে ভাবছি তা হ'ল: বিশ্লেষণাত্মকভাবে বিতরণের একটি সেট সংজ্ঞায়িত করুন। এর মধ্যে কয়েকটি হ'ল …

10 hypothesis-testing  estimation  pdf  kernel-smoothing  model-evaluation 

বাস্তুশাস্ত্রে আমরা প্রায়শই যৌক্তিক বৃদ্ধির সমীকরণ ব্যবহার করি: এনটি=কেএন0ইr টিকে+ +এন0ইr t - 1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} অথবা এনটি=কেএন0এন0+ ( কে-এন0)ই- r টিNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} যেখানে বহন ক্ষমতা (সর্বাধিক ঘনত্ব পৌঁছেছে), প্রাথমিক ঘনত্ব, হল বৃদ্ধির হার, প্রাথমিক …

10 r  distributions  pdf  ecology 

দুটি আইড আরভি এর রুপক্ষেত্রের মতো দেখতে পার্থক্যের পিডিএফ পাওয়া কি সম্ভব (এর পরিবর্তে, বলুন, ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে আরভি'র নেওয়া হলে ত্রিভুজটি আমরা পাই)। অর্থাত্ জে.কে. এর পিডিএফ এফের জন্য (কিছু বিতরণ থেকে নেওয়া দুটি আইডির জন্য) এফ (এক্স) = 0.5-সব -1 <x <1? নূন্যতম -1 এবং সর্বাধিক 1 হ'ল …

9 random-variable  pdf  iid 

একটি PDF সাধারণত যেমন লেখা আছে , যেখানে ছোট হাতের একটি আদায় বা দৈব চলক ফলাফল হিসাবে গণ্য হবে যা পিডিএফ হয়েছে। একইভাবে, একটি সিডিএফ হিসাবে লেখা হয় , যার অর্থ । যাইহোক, কিছু পরিস্থিতিতে যেমন স্কোর ফাংশনটির সংজ্ঞা এবং সিডিএফটি সমানভাবে বিতরণ করা হয়েছে এমন ডাইরিভিশন , এটি প্রদর্শিত …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty