প্রশ্ন ট্যাগ «probability»

আমার দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল রয়েছে, যেখানে হয় 0-1 বন্টন uniformαi∼iid U(0,1),i=1,2αi∼iid U(0,1),i=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2U(0,1)U(0,1)U(0,1) তারপরে, এগুলি একটি প্রক্রিয়া দেয়, বলুন: পি( এক্স ) = α1পাপ( এক্স ) + + α2কোসাইন্( এক্স ) ,x ∈ ( 0 , 2 π))পি(এক্স)=α1পাপ⁡(এক্স)+ +α2কোসাইন্⁡(এক্স),এক্স∈(0,2π)P(x)=\alpha_1\sin(x)+\alpha_2\cos(x), \;\;\;x\in (0,2\pi) এখন, আমি ভাবছিলাম যে ) জন্য প্রদত্ত x …

16 distributions  probability  stochastic-processes 

সম্ভাব্যতা তত্ত্বের গুরুত্বপূর্ণ ধারণা যেমন সম্ভাব্যতা বন্টন ফাংশন এবং ক্রমবর্ধমান বিতরণ ফাংশনগুলির ব্যাখ্যা করে এমন কোনও ভাল বই আছে? দয়া করে জন রাইসের "গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং ডেটা অ্যানালাইসিস" এর মতো বইগুলি উল্লেখ করা থেকে বিরত থাকুন যা হঠাৎ (২ য় অধ্যায়ে) বাস্তব বিশ্লেষণ, একাধিক এবং পৃষ্ঠের অবিচ্ছেদ্য বিষয়ে একটি লাফ …

16 probability  self-study  distributions  references  theory 

বইয়ের প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিংয়ে (সূত্র 1.27), এটি দেয় py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | যেখানে , হল সেই পিডিএফ যা ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের সাথে সাথে সম্পর্কিত।p x ( x ) p y ( y )x=g(y)x=g(y)x=g(y)px(x)px(x)p_x(x)py(y)py(y)p_y(y) বই বলছেন কারণ যে পর্যবেক্ষণ সীমার মধ্যে পতনশীল এর …

16 machine-learning  probability  self-study  derivative  jacobian 

আমি বুঝি P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A\cap B)/P(B) = P(A|B) । শর্তসাপেক্ষ হ'ল বি এবং এর পুরো অঞ্চলটি বিভাজিত A এবং B এর ছেদ is তবে কেন P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A\cap B|C)/P(B|C) = P(A|B \cap C) ? আপনি কিছু অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারেন? এটি হওয়া উচিত নয়: P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A∩B∩C)/P(B,C)=P(A|B∩C)P(A\cap B \cap C)/P(B,C) = P(A|B \cap C) ?

16 probability  conditional-probability 

দ্রষ্টব্য: যদি এটি সদৃশ হয় তবে অগ্রিম ক্ষমা চেয়েছি, আমার সন্ধানে আমি তেমন কিউ পাইনি বলুন আমরা একটি সত্য পরামিতি পি। আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান সি (এক্স) এমন একটি আরভি যা পি থাকে, 95% সময় বলে say এখন ধরা যাক আমরা এক্স এবং গণনা সি (এক্স) পর্যবেক্ষণ করি। সাধারণ উত্তরটি মনে হয় …

16 probability  confidence-interval 

এগুলি কি কেবল স্টাইলিস্টিক কনভেনশন (ইটালিকাইজড বা অ-ইটালিকাইজড) হোক না কেন, বা এই স্বরলিপিগুলির অর্থের মধ্যে যথেষ্ট পার্থক্য রয়েছে? এই প্রশ্নটিতে বিবেচনা করা উচিত " সম্ভাব্যতা " অর্থের অর্থের অন্যান্য স্বরলিপি রয়েছে কি?

16 probability  notation 

মার্জিনাল সাধারণত এমন একটি জিনিসকে বোঝায় যা একটি ছোট প্রভাব, একটি বড় সিস্টেমের বাইরের কিছু। এটি "প্রান্তিক" হিসাবে বর্ণিত যা কিছুটির গুরুত্ব হ্রাস করে। সুতরাং এটি কীভাবে এলোমেলো ভেরিয়েবলের সাবসেটের সম্ভাবনার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য? তাদের অর্থের কারণে শব্দটি ব্যবহার করা হয়েছে বলে ধরে নেওয়া গণিতে একটি ঝুঁকিপূর্ণ প্রস্তাব হতে পারে, সুতরাং …

15 probability  terminology 

আমি মনে করি P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B)=P(A|B,C)∗P(C)+P(A|B,¬C)∗P(¬C)P(A|B) = P(A | B,C) * P(C) + P(A|B,\neg C) * P(\neg C) সঠিক, যদিও P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B)=P(A|B,C)+P(A|B,¬C)P(A|B) = P(A | B,C) + P(A|B,\neg C) ভুল. তবে আমি পরবর্তী একটি সম্পর্কে একটি "স্বজ্ঞাত" পেয়েছি, এটি হ'ল আপনি দুটি কেস (সি বা নট সি) কে বিভক্ত করে সম্ভাব্যতা পি (এ …

15 probability  bayesian 

প্রাথমিক অবস্থা x ∈ Z এর সাথে পূর্ণসংখ্যার 1-মাত্রিক এলোমেলো হাঁটা বিবেচনা করুন :ZZ\mathbb{Z}x∈Zx∈Zx\in\mathbb{Z} Sn=x+∑i=1nξiSn=x+∑i=1nξi\begin{equation} S_n=x+\sum^n_{i=1}\xi_i \end{equation} যেখানে ξiξi\xi_i আইআইডি তেমন হয় যে P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P{ξi=1}=P{ξi=−1}=12P\{\xi_i=1\}=P\{\xi_i=-1\}=\frac{1}{2} । যে কেউ প্রমাণ করতে পারে (1) Px{Sn reaches +1 eventually}=1Px{Sn reaches +1 eventually}=1\begin{equation} P^x{\{S_n \text{ reaches +1 eventually}\}} = 1 \end{equation} যেখানে সাবস্ক্রিপ্ট প্রাথমিক অবস্থানকে …

15 probability  terminology  stochastic-processes  randomness  random-walk 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

আমি একটি পরিসংখ্যান / মেশিন লার্নিং / ডেটা মাইনিং প্রসঙ্গে আলগোরিদিম বিকাশকারী / গবেষক পদের জন্য লোকদের সাক্ষাত্কার দিচ্ছি। আমি অন্তর্নিহিত তত্ত্বের সাথে একজন প্রার্থীর পরিচিতি, বোঝার এবং তরলতা নির্ধারণ করতে জিজ্ঞাসা করার জন্য জিজ্ঞাসা করছি, যেমন প্রত্যাশা এবং বৈচিত্রের মূল বৈশিষ্ট্য, কিছু সাধারণ বিতরণ ইত্যাদি determine আমার এখন যাওয়ার …

15 machine-learning  probability  distributions 

প্রতিটি পক্ষের 3 বার উপস্থিত না হওয়া পর্যন্ত আপনাকে কতবার ডাই রোল করতে হবে তার প্রত্যাশিত সংখ্যাটি কত? এই প্রশ্নটি নিউজিল্যান্ডের প্রাথমিক বিদ্যালয়ে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল এবং সিমুলেশন ব্যবহার করে এটি সমাধান করা হয়েছিল। এই সমস্যার বিশ্লেষণাত্মক সমাধান কী?

15 probability  multinomial  negative-binomial  coupon-collector-problem 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন। আমি মেশিন লার্নিংয়ের একটি কোর্স অধ্যয়ন করছি (স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়) এবং আমি বুঝতে পারি না যে এই তত্ত্বটি কী বোঝায় এবং এর ইউটিলিটি কী। আমি ভাবছি যদি কেউ আমার জন্য এই তত্ত্বটি বিশদ করতে পারে। এই তত্ত্বটি এই সমীকরণের উপর ভিত্তি করে।

15 machine-learning  probability  pac-learning 

সম্পর্কে একটি ভস্মাধার বিবেচনা NNN বল PPP বিভিন্ন ধরণের রঙ, সঙ্গে pipip_i রং এর বল অনুপাত হচ্ছে iii মধ্যে NNN বাজে কথা ( ∑ipi=1∑ipi=1\sum_i p_i = 1 )। আমি প্রতিস্থাপন ছাড়াই কলস থেকে n≤Nn≤Nn \leq N বলগুলি আঁকি এবং আঁকা বলগুলির মধ্যে বিভিন্ন বর্ণের γ সংখ্যাটি দেখি । বিতরণ পি …

15 probability  expected-value  coupon-collector-problem 

হার্ভার্ডের পরিসংখ্যান 110 এর ভিডিও লেকচারে : সম্ভাব্যতা কোর্স যা আইটিউনস এবং ইউটিউবে পাওয়া যাবে, আমি এই সমস্যার মুখোমুখি হয়েছি । আমি এখানে সংক্ষিপ্ত করার চেষ্টা করেছি: ধরা যাক আমাদের একটি স্ট্যান্ডার্ড ডেক থেকে এলোমেলো দুটি কার্ড কার্ড দেওয়া হয়েছে। আমাদের কমপক্ষে একটি টেক্কা দিলে উভয় কার্ডই টেক্কা দেওয়ার সম্ভাবনা …

15 probability  conditional-probability  intuition