প্রশ্ন ট্যাগ «probability»

আমরা কি কোনও শ্রেণিবদ্ধের কাছ থেকে প্রাপ্ত উত্তরোত্তর সম্ভাবনাটি ব্যাখ্যা করতে পারি যা পূর্বাভাসীকৃত শ্রেণীর মান এবং সম্ভাব্যতা (উদাহরণস্বরূপ, লজিস্টিক রিগ্রেশন বা নায়েভ বেইস) কে এমন এক ধরনের আত্মবিশ্বাস স্কোর হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারে যা সেই পূর্বাভাসীকৃত শ্রেণীর মানকে বরাদ্দ করা হয়?

12 probability  logistic  naive-bayes 

আমার নিম্নলিখিত সম্ভাব্যতা কার্যকারিতা রয়েছে: প্রব = 11 + ই- জেডPROB=11+ +ই-z- র\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} কোথায় z- র= খ0+ বি1এক্স1+ ⋯ + বিএনএক্সএন।z- র=বি0+ +বি1এক্স1+ +⋯+ +বিএনএক্সএন।z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. আমার মডেল দেখে মনে হচ্ছে প্রি ( ওয়াই)= 1 ) = 11 + …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

ইতিবাচক-কেবল বিতরণ কি এখানে রয়েছে যে এই বিতরণ থেকে দুটি স্বতন্ত্র নমুনার পার্থক্য সাধারণত বিতরণ করা হয়? যদি তাই হয় তবে এর কি সরল রূপ রয়েছে?

12 distributions  probability 

ধরুন আমাদের একটি (পরিমাপযোগ্য এবং উপযুক্তভাবে ভাল আচরণ করা) সেট রয়েছে , , যেখানে কমপ্যাক্ট। তদুপরি, ধরুন আমরা রিআর্ট লেবেসগু পরিমাপ উপর অভিন্ন বিতরণ থেকে নমুনাগুলি আঁকতে পারি এবং আমরা পরিমাপটি । উদাহরণস্বরূপ, সম্ভবত একটি বাক্স ধারণকারী ।S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS এ নির্দিষ্ট For এর জন্য , খ নির্ধারণ করার জন্য …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

আমি লোকেশন-স্কেল পরিবারের অর্থ সম্পর্কে ভাবছিলাম। আমার বোধগম্যতা হল যে কোনও লোকাল স্কেল পরিবারের প্রতিটি সদস্যের জন্য প্যারামিটারগুলির সাথে অবস্থান এবং স্কেল রয়েছে, তবে বিতরণ কোনও পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে না এবং এটি সেই পরিবারের অন্তর্গত প্রতিটি জন্য সমান ।XXXaaabbbZ=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/bXXX সুতরাং আমার প্রশ্নটি কি আপনি একটি উদাহরণ প্রদান করতে …

12 probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  moments 

ক্রুশকের বায়েশিয়ান বইটি বলে, একটি মুদ্রা উল্টানোর জন্য বিটা বিতরণের ব্যবহার সম্পর্কিত, উদাহরণস্বরূপ, মুদ্রার একটি মাথা এবং একটি লেজ পাশ রয়েছে এমন জ্ঞান ছাড়া যদি আমাদের পূর্বের জ্ঞান না থাকে তবে এটি আগে একটি মাথা এবং একটি লেজ পর্যবেক্ষণ করার সমানুপাতিক, যা = 1 এবং খ = 1 এর সাথে …

12 probability  bayesian  beta-distribution 

আমার পটভূমি কম্পিউটার বিজ্ঞান। আমি কার্লো স্যাম্পলিং পদ্ধতিগুলিতে মন্টে মোটামুটি নতুন এবং আমি গণিতটি বুঝতে পেরেও গুরুত্বপূর্ণ নমুনা দেওয়ার জন্য স্বজ্ঞাত উদাহরণ দিয়ে আসতে আমার খুব কষ্ট হয়েছে। আরও স্পষ্টভাবে, কেউ উদাহরণ দিতে পারে: একটি আসল বিতরণ এক থেকে নমুনা করতে পারে না তবে একটি অনুমান করতে পারে একটি গুরুত্বপূর্ণ …

12 probability  distributions  sampling  importance-sampling 

ধরুন সিডিএফ সাথে একটি যৌথ বিতরণের জন্য আমার একটি যৌথ মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশন । কি উভয় একটি প্রয়োজনীয় এবং যথেষ্ট স্বাধীনতা জন্য শর্ত এবং ? আমি কয়েকটি পাঠ্যপুস্তক পরীক্ষা করেছি, যা কেবলমাত্র প্রয়োজনীয়তার উল্লেখ করেছে :F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

আমি অনুমান করি যে আমি বিশদ ভারসাম্য শর্তের সমীকরণ বুঝতে পেরেছি, যা উল্লেখ করেছে যে রূপান্তর সম্ভাবনা এবং স্থিতিশীল বিতরণ , একটি মার্কোভ চেইন বিশদ ব্যালান্সকে সন্তুষ্ট করে যদিπ q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( x ) …

12 probability  mcmc  markov-process 

যদি কেউ নীচের মত বিবৃতি দেয়: "সামগ্রিকভাবে, পরিবেশগত ধোঁয়াশার সংস্পর্শে আসা ননসমোকারদের ধূমপানের সংস্পর্শে না আসা ননমোকারদের তুলনায় তুলনামূলক হার্ট ডিজিজের তুলনামূলকভাবে ১.২৫ (95 শতাংশ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান, 1.17 থেকে 1.32) ছিল।" সামগ্রিকভাবে জনসংখ্যার জন্য আপেক্ষিক ঝুঁকি কী? করোনারি হার্ট ডিজিজের সাথে কয়টি জিনিস যুক্ত? পরীক্ষা করা যায় এমন বিপুল সংখ্যক …

12 probability  statistical-significance  confidence-interval  conditional-probability  philosophical 

বিশপের প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিংয়ে আমি নিম্নলিখিতটি পড়লাম, সম্ভাব্যতার ঘনত্বের চালু করার পরে:p ( x ∈ ( a , b ) ) = ∫খএকটিp ( x ) d xp(x∈(a,b))=∫abp(x)dxp(x\in(a,b))=\int_a^bp(x)\textrm{d}x ভেরিয়েবলের অ-লাইন পরিবর্তনের অধীনে, জ্যাকবীয় ফ্যাক্টরের কারণে একটি সম্ভাব্যতা ঘনত্ব একটি সাধারণ ফাংশন থেকে আলাদাভাবে পরিবর্তিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা …

12 machine-learning  probability 

আমি একটি দৈব চলক বিতরণের কীভাবে সংজ্ঞায়িত করবো যেমন থেকে ড্র করে পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে সঙ্গে , যেখানে ক্রমবর্ধমান বণ্টনের ফাংশনের সঙ্গে একটি ডিস্ট্রিবিউশন থেকে একটি একক ড্র হয় ? Y ρ x 1 x 1 F X ( x )ওয়াইYYওয়াইYYρρ\rhoএক্স1x1x_1এক্স1x1x_1এফএক্স( এক্স )FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

আমি জানি যে দ্বিতীয় ধরণের ত্রুটি হ'ল এইচ 1 সত্য, তবে H0 প্রত্যাখ্যান হয় না। প্রশ্ন একটি সাধারণ বিতরণ জড়িত যেখানে টাইপ II ত্রুটির সম্ভাবনাটি আমি কীভাবে গণনা করব, যেখানে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি জানা যায়?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

এই পৃথক প্রকারের বিতরণ (যেমন: বাইনোমিয়াল, বার্নোল্লি, মাল্টিনোমিয়াল) বা কোনও বিতরণকে এইভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে। কেউ সাধারণ উদাহরণ দিয়ে বিশদভাবে বলতে পারেন

12 probability  distributions 

আমরা যখন কোনও রিগ্রেশন সহগের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করি, তখন আমরা নকশার ম্যাট্রিক্স এর এলোমেলোতার জন্য অ্যাকাউন্ট করি না । উদাহরণস্বরূপ OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে, আমরা নিরূপণ হিসাবেXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} যদি এলোমেলো বিবেচনা করা হয়, তবে সম্পূর্ণ ভিন্নতার আইনটি এক অর্থে, ভিন্নতার অতিরিক্ত অবদানেরও দাবি করবে। অর্থাতXXXXXX var ( β^) = …

11 regression  probability  variance  inference