প্রশ্ন ট্যাগ «self-study»

আমি মুড, গ্রেবিল এবং বোস দ্বারা পরিসংখ্যানের থিওরির পরিসংখ্যান বইটি থেকে নেইমন – পিয়ারসন লেমা পড়েছি। তবে আমি লেমাকে বুঝতে পারি না। কেউ দয়া করে আমাকে সরল কথায় লেমমা ব্যাখ্যা করতে পারেন? এটা কি বলে? Neyman-পিয়ারসন থিম: আসুন X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n থেকে একটি র্যান্ডম নমুনা হতে f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , যেখানে θθ\theta দুই পরিচিত …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

আমি যখন আমার ডেটাগুলির একটি হিস্টোগ্রামের পরিকল্পনা করি তখন এর দুটি শিখর থাকে: এর অর্থ কি কোনও সম্ভাব্য বহু-মডেল বিতরণ? আমি dip.testআর ( library(diptest)) এ চালিয়েছি এবং আউটপুটটি হ'ল: D = 0.0275, p-value = 0.7913 আমি উপসংহারে আসতে পারি যে আমার ডেটাতে একটি বহু-মডেল বিতরণ রয়েছে? ডেটা 10346 13698 13894 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

এখানে আমার পুরানো প্রশ্ন আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে কেউ লুকানো মার্কোভ মডেল (এইচএমএম) এবং কণা ফিল্টার (পিএফ) এর মধ্যে পার্থক্য (যদি কোনও পার্থক্য থাকে) জানেন এবং ফলস্বরূপ কলম্যান ফিল্টার, বা কোন পরিস্থিতিতে আমরা কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। আমি একজন ছাত্র এবং আমাকে একটি প্রকল্প করতে হবে তবে প্রথমে আমাকে …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

আমার প্রতি গাড়ি নিঃসরণ হ্রাস এবং ব্যয় সম্পর্কে কিছু প্রাথমিক তথ্য রয়েছে: q24 <- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") আমি জানি যে এটি একটি সূচকীয় …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

আমার সম্ভাব্যতার ক্লাসে নিয়মিত "র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগস" পদটি ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, আমি আটকে আছি ঠিক তার মানে কি? আমরা কি এলোমেলো ভেরিয়েবল থেকে একগুচ্ছ উপলব্ধির যোগফলের কথা বলছি? যদি তাই হয়, এটি একটি একক সংখ্যা যোগ করে না? এলোমেলো পরিবর্তনশীল উপলব্ধির একটি যোগফল কীভাবে আমাদেরকে কোনও বিতরণে বা কোনও ধরণের …

21 probability  self-study  random-variable  terminology 

সুতরাং এখানে আমি অনুমান পড়াশোনা করছি। আমি চাই যে কেউ ক্ষতিকারক পরিবারের সুবিধাগুলি গণনা করতে পারে। ঘৃণ্য পরিবার দ্বারা, আমি বোঝাতে চাইছি যে বিতরণগুলি f(x|θ)=h(x)exp{η(θ)T(x)−B(θ)}f(x|θ)=h(x)exp⁡{η(θ)T(x)−B(θ)}\begin{align*} f(x|\theta) = h(x)\exp\left\{\eta(\theta)T(x) - B(\theta)\right\} \end{align*} যার সমর্থন প্যারামিটার নির্ভর করে না । এখানে আমি কিছু সুবিধাগুলি খুঁজে পেয়েছি:θθ\theta (ক) এটি বিভিন্ন ধরণের বিতরণকে অন্তর্ভুক্ত …

19 self-study  exponential-family 

আমার বোঝার জন্য, "নিয়ন্ত্রণ" এর পরিসংখ্যানের দুটি অর্থ হতে পারে। নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ: একটি পরীক্ষায়, নিয়ন্ত্রণ দলের সদস্যকে কোনও চিকিত্সা দেওয়া হয় না। উদাহরণস্বরূপ: প্লাসেবো বনাম ড্রাগ: আপনি একটি গ্রুপকে ওষুধ দেন অন্য দলের (নিয়ন্ত্রণ) না, যা "নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা" হিসাবেও অভিহিত হয়। একটি ভেরিয়েবলের জন্য নিয়ন্ত্রণ: একটি নির্দিষ্ট স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের প্রভাব …

19 regression  self-study  anova  experiment-design  controlling-for-a-variable 

কি সবচেয়ে সহজ পদ্ধিতি হল দেখতে নিম্নোক্ত বিবৃতি সত্য পথে? ধরুন । দেখান \ sum_ {i = 1} ^ {এন} (Y_i - ওয়াই: _ {(1)}) \ সিম \ টেক্সট {গামা} (এন-1, 1) ।∑ n i = 1 ( Y i - Y ( 1 ) ) am গামা ( এন …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian 

যাক একটি প্রমিত ব্রোমিন হও। যাক ঘটনা বোঝাতে এবং যেখানে নির্দেশক ফাংশনকে বোঝায়। সেখানে অস্তিত্ব আছে যেমন যে জন্য সবার জন্য ? আমি উত্তরটি হ্যাঁ সন্দেহ করি; আমি দ্বিতীয় মুহুর্তের পদ্ধতিটি নিয়ে ঘোরাঘুরি করার চেষ্টা করেছি, তবে খুব বেশি লাভ হয়নি। এটি কি দ্বিতীয় মুহুর্তের পদ্ধতিতে দেখানো যেতে পারে? বা …

18 probability  self-study  moments  distributions  brownian 

থেকে পরিসংখ্যানগত শেখার ভূমিকা জেমস এট আল।, ছুটি এক-আউট ক্রস বৈধতা (LOOCV) অনুমান দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে ।CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 প্রমাণ ছাড়াই সমীকরণ (৫.২) বলেছে যে সর্বনিম্ন-স্কোয়ার বা বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন (এটি কেবলমাত্র একটি ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে রিগ্রেশন প্রযোজ্য কিনা তা আমার কাছে অজানা), যেখানে " \ টুপি {Y} …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

আমার মাস্টারের থিসিসের জন্য, আমি সেরোলজিকাল স্ট্যাটাস দ্বারা সংজ্ঞায়িত বিভিন্ন রাজ্যের মধ্যে রূপান্তরগুলির জন্য একটি পরিসংখ্যানের মডেল বিকাশের উপর কাজ করছি। আপাতত, আমি এই প্রসঙ্গে খুব বেশি বিবরণ দেব না, কারণ আমার প্রশ্নটি আরও সাধারণ / তাত্ত্বিক। যাইহোক, আমার স্বজ্ঞাততা হ'ল আমার একটি লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ব্যবহার করা উচিত; …

18 machine-learning  self-study  hidden-markov-model 

আমি আশা করছিলাম কেউ কোনো যুক্তি ব্যাখ্যা কেন র্যান্ডম ভেরিয়েবল উত্থাপন করা হতে পারে এবং , আদর্শ সাধারন বন্টনের হচ্ছে পরিসংখ্যানগত স্বাধীন। এই সত্যের প্রমাণটি এমজিএফ কৌশল থেকে সহজেই অনুসরণ করা হয়, তবুও আমি এটি অত্যন্ত পাল্টা স্বজ্ঞাত বলে মনে করি।Y1=X2−X1Y1=X2−X1Y_1=X_2-X_1Y2=X1+X2Y2=X1+X2Y_2=X_1+X_2XiXiX_i আমি তাই অন্তর্ভুক্তি এখানে প্রশংসা করব, যদি কোন। তুমাকে …

18 probability  self-study  mathematical-statistics 

আমি জেনারাইজড লিনিয়ার মডেলগুলিতে অন্তর্বর্তী স্তরের বইয়ের একটি পরিচিতির সন্ধান করছি। আদর্শভাবে, মডেলগুলির পিছনে তত্ত্ব ছাড়াও, আমি এটি প্রয়োগ করতে এবং উদাহরণগুলিতে আর বা অন্য প্রোগ্রামিং ভাষার অন্তর্ভুক্ত করতে চাই - শুনেছি এসএএসও একটি জনপ্রিয় পছন্দ। আমি নিজে থেকে এটি অধ্যয়ন করার ইচ্ছা করি এবং তাই এটি যদি তার নিজস্ব …

18 self-study  generalized-linear-model  references 

মনে করুন যে প্রথমবারের মতো মাথা না পাওয়া পর্যন্ত কোনও ন্যায্য মুদ্রা বারবার ছোঁড়া হয়। প্রয়োজনীয় টসসের প্রয়োজনীয় সংখ্যাটি কী? প্রথম মাথা প্রাপ্ত হওয়ার আগে প্রাপ্ত পুচ্ছগুলির প্রত্যাশিত সংখ্যাটি কী?

18 probability  self-study  expected-value  bernoulli-distribution  geometric-distribution