প্রশ্ন ট্যাগ «proof»

গণ্যকরণের বৈকল্পিকের সূত্রটি ডিনোমিনেটরে রয়েছে:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} কেন আমি সবসময় ভাবছিলাম। যাইহোক, "কেন" এটি সম্পর্কে কয়েকটি ভাল ভিডিও পড়া এবং দেখা, দেখে মনে হয় জনসংখ্যার বৈচিত্রের একটি নিরপেক্ষ অনুমানক। যেখানে কম মূল্যায়ন করা হয় এবং জনসংখ্যার বৈচিত্র্যকে কমিয়ে দেয় ।(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) আমি জানতে আগ্রহী, কোন কম্পিউটারের যুগে …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

দু'টি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ ধরে ধরে কেএল ডাইভারজেন্সি সূত্রটি গ্রহণ করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি ইউনিভারিয়েট কেস মোটামুটি সহজেই সম্পন্ন করেছি যাইহোক, আমি গণিতের পরিসংখ্যান নেওয়ার পরে বেশ কিছুক্ষণ হয়ে গেছে, তাই মাল্টিভারিয়েট ক্ষেত্রে এটি প্রসারিত করতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আমি নিশ্চিত যে আমি সাদামাটা কিছু মিস করছি। আমার …

46 normal-distribution  kullback-leibler  proof 

যেমন প্রশ্নটি বলেছে - নাল অনুমানটি প্রমাণ করা কি সম্ভব? হাইপোথিসিস সম্পর্কে আমার (সীমাবদ্ধ) বোঝা থেকে উত্তরটি হ'ল তবে আমি এর পক্ষে কঠোর ব্যাখ্যা দিয়ে আসতে পারি না। প্রশ্নটির একটি নির্দিষ্ট উত্তর আছে?

37 hypothesis-testing  proof  equivalence 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

প্রমাণের সাথে আমার একটি সমস্যা আছে E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] যা খুব সম্ভবত প্রত্যাশা এবং শর্তসাপেক্ষ প্রত্যাশার গভীর ভুল বোঝাবুঝির প্রকাশ করে। আমার জানা প্রমাণগুলি নীচে চলে যায় (এই প্রমাণের আর একটি সংস্করণ এখানে পাওয়া যাবে ) ===argming(X)E[(Y−g(x))2]argming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]arg⁡ming(X)E[(Y−g(x))2]=arg⁡ming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]\begin{align*} &\arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(x)\big)^2\Big]\\ = &\arg \min_{g(X)} E …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

Wackerly এট আল এর পাঠ্য এই উপপাদ্যটি বলেছে "চলুন এবং যথাক্রমে র্যান্ডম ভেরিয়েবল এক্স এবং ওয়াইয়ের মুহূর্ত উত্পন্ন ফাংশনগুলি যদি মুহুর্ত-উত্পন্ন উভয় ফাংশন উপস্থিত থাকে এবং টি এর সমস্ত মানের জন্য, তারপরে এক্স এবং ওয়াইয়ের সমান সম্ভাবনা বন্টন রয়েছে। কোনও প্রমাণ ছাড়াই এটি পাঠ্যের আওতার বাইরে বলছে। প্রমাণ ছাড়াই স্ক্যাফার …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

গ্রিমেট এবং স্ট্রাইজার থেকে নেওয়া : দেখান যে এটির ক্ষেত্রে ইউ = এক্স + ওয়াই হতে পারে না U=X+YU=X+Yযেখানে ইউUU অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয় [0,1] এবং এক্সXX এবং ওয়াইYY স্বতন্ত্র এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়। আপনার ধরে নেওয়া উচিত নয় যে এক্স এবং ওয়াই অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। কেস যেখানে জন্য অসঙ্গতি …

18 probability  random-variable  continuous-data  uniform  proof 

থেকে উইকিপিডিয়া , Spearman র্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্ক রূপান্তর ভেরিয়েবল দ্বারা গণনা করা হয় XiXiX_i এবং YiYiY_i তম স্থান ভেরিয়েবল মধ্যে xixix_i এবং yiyiy_i , এবং তারপর মধ্যে ভেরিয়েবল তম স্থান পিয়ারসন এর পারস্পরিক সম্পর্ক গণক: তবে নিবন্ধটি আরও জানায় যে XiXiX_i এবং ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্ক YiYiY_iনা থাকলে উপরের সূত্রটি …

14 correlation  proof  spearman-rho 

আমি সম্প্রতি দ্বিপরিচালিত পোইসন বিতরণের মুখোমুখি হয়েছি, তবে কীভাবে এটি উত্পন্ন করা যায় তা সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। বিতরণটি প্রদান করেছেন: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} আমি যা সংগ্রহ করতে পারি তার থেকে, θ0θ0\theta_{0} শব্দটি XXX এবং ওয়াইয়ের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের একটি পরিমাপ YYY; অতএব, …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

এটা তোলে দৃশ্যত ক্ষেত্রে দেখা যায় যে যদি , তারপরএক্সআমি। এন( 0 , 1 )Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) এক্স1এক্স2+ এক্স3এক্স4~ এল একটি পি ঠ একটি গ ই ( 0 , 1 )X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} আমি স্বেচ্ছাচারী চতুষ্কোণ ফর্মগুলির কাগজগুলি দেখেছি, যা সর্বদা ভয়ঙ্কর অ-কেন্দ্রীয় চি-স্কোয়ার এক্সপ্রেশনগুলির ফলাফল। …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

ইন পরিসংখ্যান শেখার উপাদানসমূহ একটি সমস্যা উচ্চ মাত্রিক স্পেস K-NN সঙ্গে হাইলাইট সমস্যার আবির্ভাব ঘটে। আছে ডাটা পয়েন্টের যে অবিশেষে একটি বিতরণ করা হয় -dimensional ইউনিট বল।পিNNNppp উত্স থেকে নিকটতম ডেটা পয়েন্টের মাঝারি দূরত্বটি এক্সপ্রেশন দ্বারা দেওয়া হয়: d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = \left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^\frac{1}{N}\right)^\frac{1}{p} যখন , সূত্রটি বলের অর্ধেক ব্যাসার্ধকে ভেঙে দেয় এবং …

12 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন এস্টিমেটারের দুটি ভিন্ন উপস্থাপনা আমি দেখেছি প্রশ্ন ( β)কুই) = ∑i : yআমি। X'আমিβএনকুই∣ yআমি- এক্স'আমিβকুই∣ + ∑i : yআমি&lt; এক্স'আমিβএন( 1 - কিউ) ∣ yআমি- এক্স'আমিβকুই|প্রশ্নঃ(βকুই)=Σআমি:Yআমি≥এক্সআমি'βএনকুই|Yআমি-এক্সআমি'βকুই|+ +Σআমি:Yআমি&lt;এক্সআমি'βএন(1-কুই)|Yআমি-এক্সআমি'βকুই|Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid এবং প্রশ্ন …

11 proof  quantile-regression  equivalence 

আপনি কীভাবে প্রমাণ করতে পারেন যে সাধারণ সমীকরণ: এক্স বা অবিশ্বাস্য ধারণা ব্যতীত এক বা একাধিক সমাধান রয়েছে?( এক্সটিএক্স) β= এক্সটিওয়াই(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY আমার একমাত্র অনুমান যে এটির সাধারণীকরণ বিপরীতে কিছু করার আছে তবে আমি সম্পূর্ণ হারিয়ে ফেলেছি।

11 regression  proof 

বর্তমানে এটি আটকে আছে, আমি জানি আমার সম্ভবত দ্বিপদী বিতরণের গড় বিচ্যুতিটি ব্যবহার করা উচিত তবে আমি তা বুঝতে পারি না।

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

যখন বিষয়গুলি সম্পর্কিত সংবাদগুলি 'পরিসংখ্যানগতভাবে প্রমাণিত' হয়ে থাকে তখন তারা কি পরিসংখ্যানের একটি সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত ধারণাটি সঠিকভাবে ব্যবহার করে, এটি ভুল ব্যবহার করে, বা কেবল একটি অক্সিমোরন ব্যবহার করে? আমি ধারণা করি যে একটি 'পরিসংখ্যানগত প্রমাণ' আসলে অনুমান বা প্রমাণের জন্য কোনও গাণিতিক প্রমাণ নয়, বরং এটি একটি 'পরিসংখ্যান পরীক্ষা' …

10 inference  proof