প্রশ্ন ট্যাগ «risk»

বিবৃতি ওয়ান (এস 1): "গাড়ি দুর্ঘটনার কারণে ৮০ জনের মধ্যে একজনের মৃত্যু হয়" " বিবৃতি দুটি (এস 2): "গাড়ি দুর্ঘটনার ফলে ৮০ জনের মধ্যে একজন মারা যায়।" এখন, আমি ব্যক্তিগতভাবে এই দুটি বক্তব্যের মধ্যে খুব বেশি পার্থক্য দেখছি না। লেখার সময়, আমি তাদের একটি শ্রোতা শ্রোতার কাছে বিনিময়যোগ্য বিবেচনা করব। …

56 interpretation  risk 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

যাক একটি মূল্নির্ধারক এর বায়েসের ঝুঁকি বোঝাতে δ পূর্বাধিকার থেকে সম্মান সঙ্গে π যাক Π প্যারামিটার স্থান সব গতকাল দেশের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা সেট বোঝাতে Θ , এবং দিন Δ সব সেট বোঝাতে (সম্ভবত এলোমেলোভাবে) সিদ্ধান্ত বিধি।r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta জন ফন নিউম্যানের মিনিম্যাক্স অসমতার পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা এটি বলেছে অভিজ্ঞতার স্বাস পাত্তয়াπ∈ পাইয়ের …

12 bayesian  decision-theory  risk 

ঠিক আছে - আমার মূল বার্তাটি কোনও প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করতে ব্যর্থ হয়েছে; সুতরাং, আমাকে প্রশ্নটি অন্যভাবে রাখি। আমি সিদ্ধান্তের তাত্ত্বিক দৃষ্টিকোণ থেকে আমার অনুমানের বোঝার ব্যাখ্যা দিয়ে শুরু করব। আমার কোনও আনুষ্ঠানিক প্রশিক্ষণ নেই এবং আমার চিন্তাভাবনা যদি কোনওভাবে ত্রুটিযুক্ত হয় তবে তা আমাকে অবাক করে দেবে না। ধরুন আমাদের …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk