প্রশ্ন ট্যাগ «random-variable»

পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ সাথে এবং স্বাভাবিক এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি দেওয়া , আমি নিম্নলিখিত এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক কীভাবে খুঁজে ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) এখন, যদি লিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন সম্পত্তি থেকে এবং , যেখানে এবং স্ট্যান্ডার্ড নরমাল, আমরা পাই:X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = …

16 correlation  random-variable  lognormal 

দুই IID র্যান্ডম ভেরিয়েবল জন্য কোন বন্টন হয় যেখানে যুগ্ম বিতরণ এক্স - ওয়াই সহায়তা [0,1] উপর অভিন্ন হয়?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions  random-variable 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমি কীভাবে বাইনারি সময় সিরিজ তৈরি করতে পারি যে: 1 পর্যবেক্ষণের গড় সম্ভাব্যতা নির্দিষ্ট করা হয়েছে (5% বলুন); সময়ে 1 পালনের শর্তসাপেক্ষ সম্ভাব্যতা মান দেওয়া (বলুন 30% যদি মান ছিল 1)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

আমরা কি এলোমেলো ভেরিয়েবলের নির্ভরতা এবং একটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের ফাংশন সম্পর্কে কিছু বলতে পারি? উদাহরণস্বরূপ, on উপর নির্ভরশীল ?X2এক্স2X^2Xএক্সX

15 probability  random-variable 

আসুন আমরা বলি যে আমার কাছে একটি স্পষ্টগত পরিবর্তনশীল রয়েছে যা এ, বি, সি এবং ডি মানগুলি গ্রহণ করতে পারে আমি কীভাবে প্রতিটি এর ফ্রিকোয়েন্সিটির জন্য 10000 এলোমেলো ডেটা পয়েন্ট এবং নিয়ন্ত্রণ তৈরি করতে পারি? উদাহরণ স্বরূপ: এ = 10% বি = 20% সি = 65% ডি = 5% কোনও …

15 random-variable 

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 

এই এপি কেন্দ্রীয় পৃষ্ঠায় র‌্যান্ডম ভেরিয়েবল বনাম বীজগণিত ভেরিয়েবলস , লেখক পিটার ফ্লানাগান-হাইড বীজগণিত এবং এলোমেলো পরিবর্তনশীলগুলির মধ্যে পার্থক্য আঁকেন। অংশে তিনি বলেন x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , তবে X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - প্রকৃতপক্ষে এটি নিবন্ধের সাবটাইটেল। একটি বীজগণিত পরিবর্তনশীল এবং একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল মধ্যে মৌলিক পার্থক্য …

13 probability  random-variable 

আমি জানি যে গৌসিয়ানদের যোগফল গৌসিয়ান। সুতরাং, গাউসিয়ানদের মিশ্রণটি কীভাবে আলাদা? আমার অর্থ, গাউসিয়ানদের মিশ্রণটি কেবল গাউসিয়ানদের যোগফল (যেখানে প্রতিটি গাউসই সংশ্লিষ্ট মিশ্রণ সহগ দ্বারা গুণিত হয়) ঠিক?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

আমি নেটওয়ার্কের বিলম্বের বিতরণটি বিশ্লেষণ করছি। মধ্যম আপলোড সময় (ইউ) হয় 0.5 সে। মাঝারি ডাউনলোডের (ডি) সময় 2 সেকেন্ড। তবে, মিডিয়ান মোট সময় (প্রতিটি ডাটা পয়েন্টের জন্য, টি = ইউ + ডি) 4 এস। যোগফলের মধ্যমদের যোগফলের তুলনায় যোগফলের মধ্যকটি অনেক বেশি যে জেনে কোন সিদ্ধান্তে টানা যেতে পারে? পরিসংখ্যানগুলির …

13 random-variable  median  summations 

আমি এর আগে জিজ্ঞাসা করেছি এবং কোন মডেল পরামিতি তৈরি করে এবং এটি কী সুপ্ত পরিবর্তনশীল করে তা সনাক্ত করে সত্যই লড়াই করে যাচ্ছি। সুতরাং এই সাইটে এই বিষয়টির বিভিন্ন থ্রেড দেখে, মূল পার্থক্যটি মনে হয়: প্রচ্ছন্ন ভেরিয়েবলগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয় না তবে তাদের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য বন্টন রয়েছে কারণ …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

আমি জানি, আমি কনভলিউশনটি ব্যবহার করতে পারি না। আমার দুটি এবং এলোমেলো ভেরিয়েবল রয়েছে এবং তারা নির্ভরশীল। আমার A + B এর বিতরণ ফাংশন দরকার

13 random-variable  non-independent 

ধরা যাক এবংY ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) আমি । Z এর জন্য কি কোনও নিরপেক্ষ অনুমানক আছে ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Esti মিনিটের (\ বার {x}, \ বার {y}) সাধারণ অনুমানক min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})যেখানে x¯x¯\bar{x} এবং \ বার {ওয়াই …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

L1- নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিটিংয়ের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভূত ব্যবহারের তুলনায় LARS [1] ব্যবহারের পক্ষে কি কি? আমি মূলত পারফরম্যান্সের দিকগুলিতে আগ্রহী (আমার সমস্যাগুলি Nকয়েক হাজার এবং p<20 এর মধ্যে থাকে) তবে তবে অন্য কোনও অন্তর্দৃষ্টিও প্রশংসা হবে। সম্পাদনা: যেহেতু আমি প্রশ্ন পোস্ট করেছি, চিএল ফ্রেডম্যান এট আল দ্বারা একটি কাগজ …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption