প্রশ্ন ট্যাগ «random-variable»

কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য দ্বারা, একটি বৃহত স্বতন্ত্র এলোমেলো ভেরিয়েবলের যোগফলের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনটি স্বাভাবিকের দিকে ঝোঁক। অতএব আমরা কি বলতে পারি যে বিপুল সংখ্যক স্বতন্ত্র কাউচি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফলটিও সাধারণ?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy 

যাক একটি বিযুক্ত র্যান্ডম তার মান গ্রহণ পরিবর্তনশীল হতে । আমি চাই অর্ধেক এই পরিবর্তনশীল, যে একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের এটি যেমন:এক্সXXএনN\mathbb{N}ওয়াইYY এক্স= ওয়াই+ +ওয়াই*X=Y+Y∗X = Y + Y^* যেখানে একটি স্বাধীন কপি ।ওয়াই*Y∗Y^*ওয়াইYY আমি এই প্রক্রিয়াটিকে অর্ধ হিসাবে উল্লেখ করছি ; এটি একটি অন্তর্নির্মিত পরিভাষা। এই অপারেশনের জন্য সাহিত্যে কি …

9 random-variable 

এখানে কয়েক বছর আগে আমাদের বিশ্ববিদ্যালয়ে একটি সেমিস্টার পরীক্ষায় এসেছিল এমন একটি সমস্যা যা আমি সমাধানের জন্য লড়াই করছি। যদি এক্স1,এক্স2এক্স1,এক্স2X_1,X_2 স্বতন্ত্র ββ\beta ঘনত্বগুলির সাথে বিটা র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি থাকে β(এন1,এন2)β(এন1,এন2)\beta(n_1,n_2) এবং \ বিটা (n_1 + f dfrac {1} {2}, n_2)β(এন1+ +12,এন2)β(এন1+ +12,এন2)\beta(n_1+\dfrac{1}{2},n_2) যথাক্রমে দেখায় যে এক্স1এক্স2-----√এক্স1এক্স2\sqrt{X_1X_2} অনুসরণ করে β( 2)এন1, …

9 self-study  random-variable  beta-distribution  distributions  jacobian 

আমি একটি সাক্ষাত্কারের জন্য প্রস্তুতি নিচ্ছি যার বুনিয়াদি সম্ভাবনার একটি সুনির্দিষ্ট জ্ঞান প্রয়োজন (কমপক্ষে সাক্ষাত্কারটি দিয়ে যাওয়ার জন্য)। আমি আমার ছাত্র দিবস থেকে নীচের শিটটি রিভিশন হিসাবে কাজ করছি। এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই সহজ সরল, তবে আমি 12 টি প্রশ্নের পুরোপুরি স্ট্যাম্পড। http://www.trin.cam.ac.uk/dpk10/IA/exsheet2.pdf কোন সাহায্য প্রশংসা করা হবে। সম্পাদনা: প্রশ্নটি হ'ল: …

9 probability  self-study  random-variable 

যাক স্বাধীন র্যান্ডম মান গ্রহণ ভেরিয়েবল হতে বা সম্ভাব্যতা 0.5 সাথে। যোগফল । আমি সম্ভাবনা উপরের আবদ্ধ করতে চাই । আমার এই মুহুর্তে সেরা হ'ল যেখানে সি সর্বজনীন ধ্রুবক। সাধারণ চেরনফ সীমানা প্রয়োগের মাধ্যমে সম্ভাব্যতা কম ( এবং x | + ots বিন্দুগুলি + x_n | <\ sqrt {t}) এবং …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

আমার প্রায় একই ধরণের প্রশ্ন রয়েছে: আমি কীভাবে দক্ষতার সাথে বেরনুলি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলির যোগফলকে মডেল করতে পারি? তবে সেটিংটি সম্পূর্ণ আলাদা: S=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i}, P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_i, NNN~ 20, pipip_i~ 0.1 বার্নোল্লি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের ফলাফলের জন্য আমাদের কাছে ডেটা রয়েছে: Xi,jXi,jX_{i,j} , Sj=∑i=1,NXi,jSj=∑i=1,NXi,jS_j=\sum_{i=1,N}{X_{i,j}} আমরা যদি অনুমান করি pipip_i সর্বোচ্চ সম্ভাবনা অনুমান সহ (এবং পেতে) …

9 distributions  modeling  binomial  random-variable  non-independent 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  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 

একটি পরিসংখ্যান সমস্যা আছে আমার দুর্ভাগ্যবশত কোথায় শুরু করবেন তা সম্পর্কে ধারণা নেই (আমি নিজে থেকে পড়াশোনা করছি তাই আমি জিজ্ঞাসা করতে পারি এমন কেউ নেই, যদি আমি কিছু বুঝতে না পারি তবে) প্রশ্ন হচ্ছে এক্স, YX,YX,Y IID এন( একটি ,খ2) ; a = 0 ;খ2= 6 ; ভি এ …

8 self-study  normal-distribution  random-variable