প্রশ্ন ট্যাগ «sampling»

আমি সেখান থেকে পড়েছি যে নমুনা বৈকল্পিকের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N−1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} নমুনা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মান ত্রুটি কী? আমি অনুমান করতে এবং বলতে চাই যে তবে আমি নিশ্চিত নই।SEs=SEs2−−−−√SEs=SEs2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}}

20 sampling  standard-deviation  standard-error 

আমি সবেমাত্র গিবস স্যাম্পলিং এবং মেট্রোপলিস হেস্টিংস অ্যালগরিদম সম্পর্কে কিছু পড়ছি এবং কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, গীবস স্যাম্পলিংয়ের ক্ষেত্রে, যদি আমাদের একটি বৃহত্তর মাল্টিভারিয়েট সমস্যা থাকে তবে আমরা শর্তসাপেক্ষ বিতরণ থেকে নমুনা করি যেমন এমএইচ থাকাকালীন অন্য সকলকে স্থির রেখে নমুনা একটি পরিবর্তনশীল, আমরা সম্পূর্ণ যৌথ …

20 bayesian  sampling  mcmc  gibbs  metropolis-hastings 

তাদের কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স (তাদের পাওয়ার বর্ণালী ঘনত্ব (পিএসডি) এবং ক্রস-পাওয়ার বর্ণালী ঘনত্ব (সিএসডি)) দিয়ে স্টেশনারি রঙিন টাইম-সিরিজের একটি সেট তৈরি করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি জানি যে দুটি টাইম-সিরিজ এবং , আমি তাদের পাওয়ার বর্ণালী ঘনত্ব (পিএসডি) এবং ক্রস বর্ণালী ঘনত্ব (সিএসডি) অনেক বিস্তৃতভাবে উপলব্ধ রুটিন ব্যবহার করে অনুমান করতে …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

আমি ঘনত্বের যেখানে এবং অনুসারে নমুনা নিতে চাই কঠোরভাবে ইতিবাচক। (অনুপ্রেরণা: গামা ঘনত্বের আকারের প্যারামিটারের পূর্বে ইউনিফর্ম থাকলে এটি গীবস স্যাম্পলিংয়ের জন্য কার্যকর হতে পারে))f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccddd সহজেই কীভাবে এই ঘনত্ব থেকে নমুনা নেওয়া যায় কেউ জানেন? হয়তো এটি স্ট্যান্ডার্ড এবং ঠিক এমন কিছু যা আমি …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

যে কোনও জেনেরিক স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম থেকে, একটি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম পেতে পারে। নিশ্চয় বাড়ানোর লক্ষ্যে একটি অবাধ ফাংশন , তা থেকে নমুনা আঁকা যথেষ্ট ছ ~ ই চ / টি । জন্য টি ছোট যথেষ্ট, এই নমুনা ফাংশনের বিশ্বব্যাপী সর্বাধিক (অথবা বাস্তবে স্থানীয় ম্যাক্সিমা) কাছাকাছি পড়া হবে চ ।চ: x → …

18 sampling  optimization 

প্রদত্ত: অজানা বায়াস (হেড) সহ একটি মুদ্রা ।ppp একটি কঠোর ইতিবাচক বাস্তব ।a>0a>0a > 0 সমস্যা: পক্ষপাত সঙ্গে একটি র্যান্ডম বের্নুলির variate জেনারেট করুন ।papap^{a} কেউ কি জানেন, এটা কিভাবে করে? উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা হয়, তাহলে এক মুদ্রা টুসকি করতে বার এবং কিনা সব ফলাফল নেতৃবৃন্দ ছিল: যদি …

18 sampling 

উন্নয়নশীল দেশে ব্যবহারের পরিকল্পনা নিয়ে আমি একটি মুক্ত স্বাস্থ্য জরিপ অ্যাপ্লিকেশন নিয়ে কাজ করছি। মূল ধারণাটি হ'ল জরিপের সাক্ষাত্কারগুলি ভিড়ের মুখোমুখি হয় - সেগুলি অগঠিত স্বেচ্ছাসেবীর দ্বারা সম্পাদিত হয় যারা তাদের মোবাইল ডিভাইস ব্যবহার করে তাদের দেওয়া সাক্ষাত্কারগুলির ফর্ম ডেটা জমা দেয় এবং প্রতিটি সমীক্ষা সাক্ষাত্কারের জায়গার জিপিএস ডেটা সহ …

18 sampling 

অজানা জনসংখ্যার স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি (এসডি) সহ আত্মবিশ্বাস-ব্যবধান (সিআই) গণনা করার জন্য আমরা টি-বন্টন নিয়োগের মাধ্যমে জনসংখ্যার মান বিচ্যুতি অনুমান করি। উল্লেখ্য, যেখানে । তবে, জনসংখ্যার মানক বিচ্যুতির বিষয়ে আমাদের কাছে বিন্দু অনুমান নেই, আমরা সিআই = \ বার {এক্স} \ পিএম t_ {95 \%} (সে) যেখানে se = rac frac …

18 normal-distribution  confidence-interval  sampling  t-distribution 

"র্যান্ডম নমুনা" এর পাশাপাশি "আইআইডি র‌্যান্ডম ভেরিয়েবল" এর অর্থ বোঝার জন্য আমি অনেকক্ষণ মুখোমুখি হয়েছি। আমি বেশ কয়েকটি উত্স থেকে অর্থটি সন্ধান করার চেষ্টা করেছি, তবে আরও এবং আরও বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আমি যা চেষ্টা করেছি এবং তা জানতে পেরেছি এখানে পোস্ট করছি: ডিগ্রটের সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান বলছে: এলোমেলো নমুনা …

18 sampling  terminology  iid 

আমি কোনও সমস্যার জন্য এমসিসিএম প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি, তবে আমার প্রিজনরা (আমার ক্ষেত্রে তারা ) কোনও এলাকায় সীমাবদ্ধ? আমি কি সাধারণ এমসিএমসি ব্যবহার করতে পারি এবং বিধিনিষেধযুক্ত অঞ্চলের (যা আমার ক্ষেত্রে [0,1] outside 2) এর বাইরে পড়ে এমন নমুনাগুলি উপেক্ষা করতে পারি, অর্থাত্ নতুন ট্রানজিশনটি সীমাবদ্ধ (সীমাবদ্ধ) ক্ষেত্রের বাইরে …

18 sampling  mcmc  monte-carlo  random-walk 

পটভূমি আমার একটি অজানা বিতরণ সহ একটি পরিবর্তনশীল রয়েছে। আমার কাছে 500 টি নমুনা রয়েছে তবে আমি যে সূক্ষ্মতার সাথে আমি বৈকল্পিক গণনা করতে পারি তা প্রদর্শন করতে চাই, উদাহরণস্বরূপ যে 500 টির একটি নমুনার আকার যথেষ্ট gue আমি ন্যূনতম নমুনার আকার জানার জন্যও আগ্রহী যেটি নির্ভুলতার সাথে বৈকল্পিক অনুমান …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

আসুন ধরে নেওয়া যাক আমাদের দুটি স্বতন্ত্র বের্নোল্লি র্যান্ডম ভেরিয়েবল, Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1) এবং নমুনা পেয়েছি Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2)। আমরা কীভাবে প্রমাণ করব (X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar X_1-\bar X_2)-(\theta_1-\theta_2)}{\sqrt{\frac{\theta_1(1-\theta_1)}{n_1}+\frac{\theta_2(1-\theta_2)}{n_2}}}\xrightarrow{d} \mathcal N(0,1) ? ধরে নিন যে n1≠n2n1≠n2n_1\neq n_2 ।

17 distributions  sampling  bernoulli-distribution 

আমি এখানে বর্ণিত নীল অঞ্চল থেকে নমুনা তৈরি করতে চাই: সাদাসিধা সমাধান ইউনিট স্কোয়ারে প্রত্যাখ্যান স্যাম্পলিং ব্যবহার করতে হয়, কিন্তু এই শুধুমাত্র একটি উপলব্ধ 1 - π/ 41-π/41-\pi/4 (~ 21.4%) দক্ষতা। আমি আরও দক্ষতার সাথে নমুনা দেওয়ার কোন উপায় আছে?

17 probability  sampling  monte-carlo  random-generation 

আমি একটি ইন্ট্রো স্ট্যাটাস ক্লাস শিখিয়েছি এবং পদ্ধতিগত নমুনা সহ আপনি নমুনা দেওয়ার ধরণগুলি পর্যালোচনা করছিলাম যেখানে আপনি প্রতিটি কাঠের পৃথক বা বস্তুর নমুনা রাখেন। একজন শিক্ষার্থী জিজ্ঞাসা করেছিলেন যে নির্দিষ্ট ব্যক্তিত্বের সাথে প্রত্যেক ব্যক্তির নমুনা তৈরি করা একই জিনিস সম্পাদন করবে। উদাহরণস্বরূপ, নীল টি-শার্টযুক্ত প্রত্যেক ব্যক্তির নমুনা দেওয়া কি …

17 sampling 

ধরুন আমাদের [ 0 , 1 ] এ র্যান্ডম ভেরিয়েবল XXX সমর্থিত আছে যা থেকে আমরা নমুনা আঁকতে পারি। আমরা কীভাবে এক্স এর মধ্যম একটি নিরপেক্ষ অনুমান নিয়ে আসতে পারি ?[0,1][0,1][0,1]XXX আমরা অবশ্যই কিছু নমুনা তৈরি করতে পারি এবং নমুনা মিডিয়ান নিতে পারি, তবে আমি বুঝতে পারি এটি সাধারণভাবে পক্ষপাতহীন …

16 sampling