প্রশ্ন ট্যাগ «probability»

ধরুন আপনার কাছে প্রতিরোধের আর একটি সেট রয়েছে, সেগুলি সমস্তই গড় μ এবং বৈকল্পিক with দিয়ে বিতরণ করা হয়েছে σ নিম্নলিখিত লেআউট সহ একটি সার্কিটের একটি বিভাগ বিবেচনা করুন: (আর) || (আর + আর) || (R + R + R)। প্রতিটি অংশের সমতুল্য প্রতিরোধের হ'ল r, 2r এবং 3r। প্রতিটি …

10 probability  sampling  variance 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

গত মাসে আমি এসইতে পোস্ট করা বেশিরভাগ প্রশ্নই আমাকে এই বিশেষ সমস্যাটি সমাধানে সহায়তা করার লক্ষ্য নিয়েছিল। সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হয়েছে, তবে আমি এখনও কোনও সমাধান দিতে পারছি না। সুতরাং, আমি অনুভব করেছি যে আমি সরাসরি যে সমস্যার সমাধান করতে চাইছি তা জিজ্ঞাসা করা উচিত। যাক , যেখানে , …

10 distributions  mathematical-statistics  probability  function 

"যদি আমি পিছনে একটা পরিষ্কার স্বজ্ঞা পেতে চেষ্টা করছি তোলে সম্ভাবনা বেশি তারপর তোলে অর্থাত সম্ভাবনা বেশি"একজনAAবিBBবিBBএকজনAA যাক স্থান মাপ যা বোঝাতে এবং হয়, তারপরn ( এস)n(S)n(S)একজনAAবিBB দাবি: তাইপি( খ | এ ) > পি( খ )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( এ বি ) / এন ( এ ) > এন ( বি …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

আমাকে নীচের প্রশ্নটি একটি বন্ধু জিজ্ঞাসা করেছিলেন। আমি তাকে সাহায্য করতে পারিনি তবে আমি আশা করি কেউ আমাকে এটি ব্যাখ্যা করতে পারে। আমি এর মতো কোনও উদাহরণ খুঁজে পেলাম না any কোনও সহায়তা এবং ব্যাখ্যা দেওয়ার জন্য ধন্যবাদ। প্রশ্ন: 100 কয়েন টস পরীক্ষার ফলাফল 0 = "লেজ" এবং 1 = …

9 probability  inference  bernoulli-distribution 

উপরে অভিন্ন বিতরণ (অবিচ্ছিন্ন) এর সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন উপরে দেখানো হয়েছে। বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি 1 - যা সম্ভাব্য বন্টনে সমস্ত সম্ভাবনার যোগফল 1 হওয়ায় এটি বোধগম্য হয়। সাধারণত, উপরের সম্ভাব্যতা ফাংশন (এফ (এক্স)) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যায় [এ, খ] x এর জন্য 1 / (বা) এবং 0 অন্যথায় বিবেচনা করুন …

9 probability  distributions  uniform 

যাক করা হবে না । (সর্বাধিক গণিত সাথে এর গড় এবং ম্যাট্রিক্স কী ?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) এটি সামনে আসে উদাহরণস্বরূপ, কারণ আমরা যদি একটি গভীর নেটওয়ার্কের অভ্যন্তরে ReLU অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি ব্যবহার করি এবং সিএলটি এর মাধ্যমে ধরে নিই যে কোনও প্রদত্ত স্তরের ইনপুটগুলি প্রায় …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

সুতরাং আমি একটি সম্ভাব্যতা পরীক্ষা ছিল এবং আমি সত্যিই এই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না। এটি ঠিক এরকম কিছু জিজ্ঞাসা করেছে: " একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল, 0 হিসাবে বিবেচনা করে উচ্চতর বা সমান কী, E (X ^ 2) ^ 3 বা E (X ^ 3) ^ 2 এর প্রমাণ করতে সঠিক …

9 probability  self-study  probability-inequalities 

যাক হতে স্বাধীন ও identicallly বিতরণ মান অভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল।X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] YnYnY_n এর প্রত্যাশা সহজ: E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = \sum_i^n\mathbb{E}\left[X_i^2\right]=\frac{n}{3} \end{align} বোরিং অংশের জন্য এখন। YnYnY_n প্রয়োগ করতে, আমার …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

যাক IID এবং হতে । এটি সুস্পষ্ট বলে মনে হচ্ছে তবে আনুষ্ঠানিকভাবে এটি প্রাপ্ত করতে আমার সমস্যা হচ্ছে।XiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?

9 probability  random-variable  expected-value 

আমার এক্সএমএল সাইটম্যাপটি এর চেয়ে কম আছে তা নিশ্চিত করা দরকার 1 %1%1\%আবর্জনা (ভাঙা লিঙ্ক) ইউআরএলটির তালিকা কয়েক হাজারে রয়েছে এবং অনেকগুলি কারণে 1 টি করে 1 টি দ্বারা এটি সমস্ত পরীক্ষা করা সম্ভব হলেও: 1 - Saved bandwidth 2 - Faster traffic for real clients 3 - Less noise …

9 probability  confidence-interval  sample-size 

ওয়েল, আমরা দেখতে পাই না, উদাহরণস্বরূপ একটি আকর্ষণীয় কাউন্টারেরেক্স্যাম্পলটির জন্য https://en.wikedia.org/wiki/Subind dependence। তবে আসল প্রশ্নটি হল: স্বাধীনতা অনুসরণ করে শর্তটিকে আরও শক্তিশালী করার কোনও উপায় আছে? উদাহরণস্বরূপ, ফাংশনগুলির এমন কিছু সেট রয়েছে যাতে সমস্ত পরে স্বাধীনতা অনুসরণ করে? এবং, এ জাতীয় ফাংশনটির সেট কত বড় হতে হবে, অসীম?g1,…,gng1,…,gng_1, \dotsc, g_nEgi(X)gj(Y)=Egi(X)Egj(Y)E⁡gi(X)gj(Y)=E⁡gi(X)E⁡gj(Y)\E …

9 probability  mathematical-statistics  references  random-variable  independence 

আমি এলোমেলোভাবে বিতরণ করা হয়নি এমন এলোমেলো সংখ্যক ভেরিয়েবলের যোগফলের সম্ভাব্য বন্টন সন্ধান করার চেষ্টা করছি। এখানে একটি উদাহরণ: জন একটি গ্রাহক পরিষেবা কল সেন্টারে কাজ করে। তিনি সমস্যার সাথে কল পেয়ে থাকেন এবং সেগুলি সমাধান করার চেষ্টা করেন। তিনি যেগুলি সমাধান করতে পারবেন না, সেগুলি তাদের উন্নত করতে এগিয়ে …

9 probability  distributions  random-variable 

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 

আমি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে আগ্রহী যার জন্য মার্কভ বা চেবিশেভ বৈষম্যগুলি শক্ত are একটি তুচ্ছ উদাহরণ নিম্নোক্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবল। P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5। এর গড়টি শূন্য, বৈকল্পিক 1 এবংP(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1। এই র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য চেবিশেভ আঁটসাঁট (সাম্যের সাথে ধরে)। P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 মার্কোভ এবং …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities