পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য sampling

3

আর এ ক্লাস্টার বিগ ডেটা কি নমুনা প্রাসঙ্গিক?

আমি ডেটা সায়েন্সে নতুন এবং 200,000 সারি এবং আর-এ 50 টি কলাম সহ একটি ডেটা সেটটিতে ক্লাস্টারগুলি খুঁজে পেতে সমস্যা হচ্ছে যেহেতু ডেটাতে উভয় সংখ্যাসূচক এবং নামমাত্র ভেরিয়েবল রয়েছে, তাই কে-ইনের মতো পদ্ধতিগুলি যা ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব পরিমাপ ব্যবহার করে তা উপযুক্ত পছন্দ বলে মনে হয় না। সুতরাং আমি পিএএম, অ্যাগনেস …

13 r clustering sampling large-data

3

পুনরাবৃত্তি পর্যবেক্ষণের সংখ্যার দ্বারা নমুনাযুক্ত জনসংখ্যার আকার নির্ধারণ করুন

বলুন যে আমার জনসংখ্যা 50 মিলিয়ন অনন্য জিনিস রয়েছে এবং আমি 10 মিলিয়ন নমুনা নিয়েছি (প্রতিস্থাপন সহ) ... প্রথম গ্রাফটি সংযুক্ত করে আমি একই "জিনিস" কতবার নমুনা দিয়ে দেখি, যা তুলনামূলকভাবে বিরল জনসংখ্যা আমার নমুনার চেয়ে বড়। তবে আমার জনসংখ্যা যদি কেবল ১ কোটি জিনিস হয় এবং আমি ১০ মিলিয়ন …

13 r sampling expectation-maximization

1

হালটোন সিকোয়েন্স বনাম সোবোল 'সিক্যুয়েন্স?

পূর্ববর্তী প্রশ্নের উত্তর থেকে , আমাকে হাল্টোন ক্রমের দিকে পরিচালিত করা হয়েছিল, ভেক্টরগুলির একটি সেট তৈরি করার জন্য যা একটি অভিন্ন নমুনা স্থান মোটামুটি সমানভাবে আচ্ছাদন করেছিল। তবে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় উল্লেখ করা হয়েছে যে উচ্চতর প্রাইমগুলি বিশেষত সিরিজের শুরুর দিকে প্রায়শই অত্যন্ত সংযুক্ত থাকে। এটি তুলনামূলকভাবে সংক্ষিপ্ত নমুনা আকারের সাথে …

13 sampling small-sample quasi-monte-carlo

5

কেন দাবি করা হয় যে একটি নমুনা প্রায় শুমারির চেয়ে বেশি সঠিক?

স্যাম্পলিংয়ের কোর্স শিখার সময় আমি নিম্নলিখিত দুটি বিবৃতি পূরণ করি: 1) স্যাম্পলিং ত্রুটি বেশিরভাগ পরিবর্তনের দিকে নিয়ে যায়, ননস্যাম্পলিং ত্রুটি পক্ষপাতিত্বের দিকে পরিচালিত করে। 2) ননসম্পলিং ত্রুটির কারণে, একটি নমুনা প্রায়শই সেনসাসের চেয়ে বেশি সঠিক accurate এই দুটি বিবৃতি কীভাবে বুঝতে হবে তা আমি জানি না। এই দুটি বিবৃতি পেতে …

13 estimation sampling survey bias

4

কেন কোনও ব্যবহারিক প্রয়োগে প্রতিস্থাপন ছাড়াই নমুনা বিবেচনা করবেন?

প্রতিস্থাপনের সাথে স্যাম্পলিংয়ের প্রতিস্থাপন ছাড়াই নমুনা দেওয়ার চেয়ে দুটি সুবিধা রয়েছে কারণ আমি এটি দেখছি: 1) আপনার সীমাবদ্ধ জনসংখ্যা সংশোধন সম্পর্কে চিন্তা করার দরকার নেই। 2) এমন একটি সুযোগ রয়েছে যে জনসংখ্যার উপাদানগুলি একাধিকবার আঁকতে পারে - তারপরে আপনি পরিমাপগুলি পুনর্ব্যবহার করতে পারেন এবং সময় বাঁচাতে পারেন। অবশ্যই একাডেমিক পিওভের …

13 sampling finite-population

3

প্যারামেট্রিক হাইপোথিসিস পরীক্ষাগুলি কেন এলোমেলো নমুনা গ্রহণ করে?

জেড, টি, এবং আরও অনেকের মতো পরীক্ষাগুলি ধরে নেওয়া হয় যে ডেটা একটি এলোমেলো নমুনার উপর ভিত্তি করে। কেন? মনে করুন যে আমি পরীক্ষামূলক গবেষণা করছি, যেখানে আমি বাহ্যিকের চেয়ে অভ্যন্তরীণ বৈধতার জন্য অনেক বেশি যত্নশীল। সুতরাং, যদি আমার নমুনাটি কিছুটা পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে তবে ঠিক আছে, আমি পুরো জনগোষ্ঠীর …

12 hypothesis-testing sampling parametric randomness

2

যদি আমাদের এলোমেলো ভেরিয়েবলের মানগুলির সীমা বেঁধে দেওয়া হয় তবে আমরা কীভাবে হিসাবে একটি সাধারণ বিতরণ পেতে পারি ?

যাক আসুন আমরা দ্বারা বেষ্টিত মূল্যবোধের একটি পরিসীমা সঙ্গে একটি দৈব চলক আছে এবং , যেখানে সর্বনিম্ন মান এবং সর্বোচ্চ মান।খ একটি খaaabbbaaabbb আমাকে বলা হয়েছে যে হিসাবে , যেখানে আমাদের নমুনা আকার, আমাদের নমুনা উপায়ে স্যাম্পলিং বন্টন হয় একটি স্বাভাবিক বন্টন। অর্থাৎ আমরা বৃদ্ধি আমরা কাছাকাছি এবং কাছাকাছি একটি …

12 normal-distribution sampling random-variable central-limit-theorem

3

ভারী লেজ বিতরণ প্রক্রিয়া উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করুন

পরিবর্তনের মাধ্যমে প্রক্রিয়াটি উন্নত হয়েছে কিনা তা জানতে, আমি পরিবর্তনের আগে এবং পরে কোনও প্রক্রিয়াজাতকরণের সময় পর্যবেক্ষণ করি। প্রক্রিয়াটির সময়টি হ্রাস করা হলে প্রক্রিয়াটি উন্নত হয়েছে। প্রক্রিয়াজাতকরণের সময় বিতরণ চর্বিযুক্ত, তাই গড়ের ভিত্তিতে তুলনা করা বুদ্ধিমানের নয়। পরিবর্তে আমি জানতে চাই যে পরিবর্তনের পরে কম প্রক্রিয়াকরণের সময়টি পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা উল্লেখযোগ্যভাবে …

12 sampling nonparametric

1

আরআর-তে স্বাধীনতা ডিগ্রিআরসিআরসি মিশ্রিত এবং lme / lmer এর মধ্যে পার্থক্য

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining

2

এক্স কীভাবে এক্স এক্স নমুনা পাবেন (এক্স) am গামা?

আমার স্যাম্পলিংয়ের একটি সহজ সমস্যা রয়েছে, যেখানে আমার অভ্যন্তরীণ লুপটি দেখতে দেখতে: v = sample_gamma(k, a) যেখানে sample_gammaগামা বিতরণ থেকে নমুনাগুলি একটি ডিরিচলেট নমুনা গঠন করে। এটি ভালভাবে কাজ করে, তবে কে / এ এর কয়েকটি মানগুলির জন্য, কিছু প্রবাহিত গণনা আন্ডারফ্লো হয়। আমি এটিকে লগ স্পেস ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করার …

12 sampling gamma-distribution

1

কেন কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য একক নমুনা নিয়ে কাজ করে?

আমাকে সবসময় শিখানো হয়েছে যে আপনি যখন নমুনাটি বারবার ব্যবহার করেন তখন প্রতিটি নমুনা যথেষ্ট পরিমাণে বড় হয় সিএলটি কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন আমার এক হাজার নাগরিকের দেশ রয়েছে। সিএলটি সম্পর্কে আমার ধারণাটি হ'ল এমনকি যদি তাদের উচ্চতা বিতরণ স্বাভাবিক না হয় তবে আমি যদি 50 জন লোকের 1000 …

12 sampling central-limit-theorem

2

MCMC পদ্ধতি - জ্বলনের নমুনা?

ইন এমসিএমসি পদ্ধতি, আমি পড়া রাখা burn-inসময় বা নমুনার সংখ্যা "burn"। এটি ঠিক কী এবং কেন এটির প্রয়োজন? হালনাগাদ: একবার MCMC স্থিতিশীল হয়ে গেলে, এটি কি স্থিতিশীল থাকে? burn-inসময়ের ধারণাটি মিশ্র সময়ের সাথে সম্পর্কিত কীভাবে ?

12 sampling mcmc

1

গুরুত্বের নমুনা দেওয়ার অন্তর্নিহিত উদাহরণ

আমার পটভূমি কম্পিউটার বিজ্ঞান। আমি কার্লো স্যাম্পলিং পদ্ধতিগুলিতে মন্টে মোটামুটি নতুন এবং আমি গণিতটি বুঝতে পেরেও গুরুত্বপূর্ণ নমুনা দেওয়ার জন্য স্বজ্ঞাত উদাহরণ দিয়ে আসতে আমার খুব কষ্ট হয়েছে। আরও স্পষ্টভাবে, কেউ উদাহরণ দিতে পারে: একটি আসল বিতরণ এক থেকে নমুনা করতে পারে না তবে একটি অনুমান করতে পারে একটি গুরুত্বপূর্ণ …

12 probability distributions sampling importance-sampling

3

আদেশের পুনরাবৃত্তি না করে কীভাবে পুনরায় নমুনা করবেন?

আর এ, যদি আমি সেট.সিড () সেট করে, এবং তারপরে একটি তালিকা এলোমেলো করে নমুনা ফাংশনটি ব্যবহার করি তবে আমি কি গ্যারান্টি দিতে পারি যে আমি একই ক্রম ছাড়তে পারব না? অর্থাত ... set.seed(25) limit <- 3 myindex <- seq(0,limit) for (x in seq(1,factorial(limit))) { permutations <- sample(myindex) print(permutations) } …

12 r sampling combinatorics resampling

1

শর্তাধীন বিতরণ ব্যবহার করে প্রান্তিক বিতরণ থেকে নমুনা?

আমি একটি ঘনত্ব থেকে নমুনা নিতে চাই তবে আমি কেবল সম্পর্কটি জানি:চএক্সfএক্সf_X চএক্স( এক্স ) = ∫চএক্স| ওয়াই( x | y)) চওয়াই( y)) ঘY।fX(x)=∫চএক্স|ওয়াই(এক্স|Y)চওয়াই(Y)ঘY।f_X(x) = \int f_{X\vert Y}(x\vert y)f_Y(y) dy. আমি এমসিসিএমের ব্যবহার এড়াতে চাই (সরাসরি অবিচ্ছেদ্য উপস্থাপনায়) এবং যেহেতু এবং এর থেকে নমুনা দেওয়া সহজ, তাই আমি নীচের নমুনা …

12 sampling conditional-probability monte-carlo marginal

প্রশ্ন ট্যাগ «sampling»