প্রশ্ন ট্যাগ «probability»

আমি ভাবছিলাম যে আপনি কী সফটওয়্যার স্ট্যাটিস্টিকাল প্যাকেজটি বায়েসিয়ান অনুমান সম্পাদন করার জন্য প্রস্তাব দিচ্ছেন? উদাহরণস্বরূপ, আমি জানি যে আপনি ওপেনবিগস বা উইনবইউএসএস স্ট্যান্ডেলোন হিসাবে চালাতে পারেন বা আপনি তাদের আর থেকেও কল করতে পারেন R তবে আর এর নিজস্ব কয়েকটি প্যাকেজ (এমসিএমসিপ্যাক, বিএসিসিও) রয়েছে যা বেয়েসিয়ান বিশ্লেষণ করতে পারে। …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

এই প্রশ্নটি এখানে জিজ্ঞাসিত ব্যক্তির থেকে উত্থাপিত মুহুর্ত উত্পাদনকারী ফাংশনগুলি (এমজিএফ) সম্পর্কে উত্থিত হয়। ধরা যাক একটি সীমিত শূন্য-গড় র্যান্ডম পরিবর্তনশীল যা মান গ্রহণ করে এবং এর এমজিএফ হতে দেয়। প্রমাণ হিসাবে ব্যবহৃত একটি সীমা থেকে , আমাদের কাছে রয়েছে যেখানে ডান দিকটি এমজিএফ হিসাবে স্বীকৃত স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি সহ একটি …

14 probability  probability-inequalities  mgf 

আমি (সুদূর ভবিষ্যতে) বাচ্চাদের পরিসংখ্যান শেখাতে চাই। এই বিষয়টির জন্য, আমি সফ্টওয়্যার (স্পষ্টতই আমি এফওএসএসের দিকে ঝুঁকছি) বা ওয়েব অ্যাপস, বাচ্চাদের (বা এই বিষয়ে প্রাপ্তবয়স্কদের) কাছে পরিসংখ্যান / সম্ভাব্য ধারণাটি ব্যাখ্যা করতে সহায়ক হিসাবে জেনে খুশি হব। এটি প্রশিক্ষক, বাচ্চা বা উভয়ই ব্যবহার করতে পারেন। উত্তরের প্রস্তাবিত বিন্যাস: সফ্টওয়্যারটির নাম, …

14 probability  references  software  teaching 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

প্রসঙ্গ : আমি তাই আমি ব্যবহার করছি একটি scatterplot যে স্থিতিমাপ বলে মনে হচ্ছে না একটি রেখা আঁকা করতে চাই, geom_smooth()এ ggplotমধ্যে R। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রত্যাবর্তন করে geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

আমি নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করেছি: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) তারপরে আমি চূড়ান্ত মডেল তৈরি করতে আউটপুটটি ব্যবহার করেছি: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 …

14 r  probability  logistic 

আমার কাছে র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি । এর গড় এবং বৈকল্পিক সহ একটি সাধারণ বিতরণ রয়েছে । ট্রাক স্বাভাবিকভাবে গড় সঙ্গে বিতরণ করা হয় এবং ভ্যারিয়েন্স । সবকিছু পারস্পরিক স্বাধীন।এক্স 0 μ > 0 1 এক্স 1 , … , এক্স এন 0 1X0,X1,…,XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_nX0X0X_0μ>0μ>0\mu>0111X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n000111 আসুন ঘটনা বোঝাতে যে , এই বৃহত্তম অর্থাত, …

14 probability  normal-distribution 

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্যটি বলে যে আইড ভেরিয়েবলগুলির গড়, যেমন অনন্তে যায়, সাধারণত বিতরণ হয়।এনNN এটি দুটি প্রশ্ন উত্থাপন করে: আমরা কি এটি থেকে প্রচুর সংখ্যক আইনটি অনুমান করতে পারি? যদি বৃহত সংখ্যার আইনটি বলে যে একটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের মানগুলির নমুনার সত্য অর্থের সমান হয় যেমন অসীমের দিকে যায়, তখন এটি …

14 probability  central-limit-theorem  law-of-large-numbers 

নেটওয়ার্ক মোটিফ সনাক্তকরণের জন্য সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি প্রচুর পরিমাণে জেড স্কোরগুলি ফিরে আসতে পারে (আমি দেখেছি সর্বোচ্চ 600,000+, তবে 100 এরও বেশি জেড-স্কোর বেশ সাধারণ)। আমি দেখানোর পরিকল্পনা করছি যে এই জেড স্কোরগুলি বোগাস। বিশাল জেড-স্কোর অত্যন্ত কম সম্পর্কিত সম্ভাবনার সাথে মিলে যায়। সম্পর্কিত সম্ভাব্যতার মানগুলি দেওয়া হয় উদাহরণস্বরূপ সাধারণ বিতরণ …

14 probability  normal-distribution  p-value  approximation  z-statistic 

একটি ওয়েব পরিষেবা আছে যেখানে আমি একটি এলোমেলো আইটেম সম্পর্কে তথ্যের জন্য অনুরোধ করতে পারি। প্রতিটি অনুরোধের জন্য প্রতিটি আইটেম ফেরত পাওয়ার সমান সুযোগ রয়েছে। আমি অনুরোধ আইটেম রাখতে এবং নকল এবং অনন্য সংখ্যা রেকর্ড করতে পারেন। আইটেমের মোট সংখ্যা অনুমান করার জন্য আমি কীভাবে এই ডেটা ব্যবহার করতে পারি?

14 probability  population  coupon-collector-problem 

এই প্রশ্নটি পোকেমন সোলসিলবারের একটি মিনি-গেম দ্বারা অনুপ্রাণিত: কল্পনা করুন এই 5x6 অঞ্চলে 15 টি বোমা লুকানো রয়েছে (EDIT: সর্বাধিক 1 বোমা / সেল): এখন, সারি / কলামের যোগফল দেওয়া সুনির্দিষ্ট ক্ষেত্রের উপরে বোমা খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনাটি আপনি কীভাবে অনুমান করবেন? আপনি যদি কলাম 5 (মোট বোমা = 5) দেখুন, …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

মনে করুন আমাদের এলোমেলো ভেরিয়েবলের দুটি ভেক্টর রয়েছে, উভয়ই স্বাভাবিক, অর্থাৎ X∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X, \Sigma_X) এবং Y∼N(μY,ΣY)Y∼N(μY,ΣY)Y \sim N(\mu_Y, \Sigma_Y) । আমরা তাদের লিনিয়ার সংমিশ্রণ এর বিতরণে আগ্রহী Z=AX+BY+CZ=AX+BY+CZ = A X + B Y + C, যেখানে AAA এবং BBB ম্যাট্রিক্স, CCC একটি ভেক্টর। তাহলে XXX এবং YYY স্বাধীন …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

আরওসি বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি কেন এমন সম্ভাবনা রয়েছে যে কোনও শ্রেণিবদ্ধ একজন এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া "ইতিবাচক" উদাহরণটি (পুনরুদ্ধার পূর্বাভাস থেকে) এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া "ইতিবাচক" একের (মূল ইতিবাচক শ্রেণি থেকে) উচ্চতর হবে? কীভাবে এই সত্যটি ইতিবাচক এবং নেতিবাচক শ্রেণির বিতরণের সিডিএফ এবং পিডিএফ প্রদান করে অবিচ্ছেদ্য ব্যবহার করে এই বিবৃতিটিকে গাণিতিকভাবে …

14 probability  roc  auc 

আমি জানি যে ক্রমাগত পরিবর্তনশীল ।P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 তবে আমি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে পারছি না যদি , সম্ভাব্য সংখ্যা অসীম । এবং এছাড়াও কেন তাদের সম্ভাবনা সীমিতভাবে ছোট হয়?P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability  self-study  references  continuous-data 

আমি জানি যে কেএল ডাইভারজেনটি প্রতিসম নয় এবং এটিকে মেট্রিক হিসাবে কঠোরভাবে বিবেচনা করা যায় না। যদি তা হয় তবে জেএস ডাইভারজেন কোনও মেট্রিকের জন্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সন্তুষ্ট করলে কেন এটি ব্যবহৃত হয়? কিছু পরিস্থিতিতে আছে যেখানে কেএল ডাইভারজেন্স ব্যবহার করা যেতে পারে তবে জেএস ডাইভারজেন বা তদ্বিপরীত নয়?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric