প্রশ্ন ট্যাগ «self-study»

যাক হতে পারস্পরিক স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবল, প্রতিটি পরামিতি সঙ্গে একটি গামা বন্টন থাকার শো ots , jointX1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1}αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,kDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) যুগ্ম পিডিএফ .Then যৌথ এটি (Y_1, \ বিন্দু, Y_ {k + 1}) এর পিডিএফ আমি জ্যাকোবিয়ান অর্থাৎ জে (\ frac rac x_1, ots বিন্দু, x_ {কে + 1}} {y_1, ots বিন্দু, y_ {কে …

18 self-study  multivariate-analysis  gamma-distribution  dirichlet-distribution 

নীচে 6 টি সিদ্ধান্তের সীমানা দেওয়া হল। সিদ্ধান্তের সীমানা হ'ল ভায়োলেট লাইনের। বিন্দু এবং ক্রস দুটি পৃথক ডেটা সেট। কোনটি একটি তা আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে: লিনিয়ার এসভিএম কার্নেলাইজড এসভিএম (অর্ডারের বহুপদী কার্নেল 2) Perceptron পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ নিউরাল নেটওয়ার্ক (10 টি সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট সহ 1 টি লুকানো স্তর) …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

কেন "টাইম সিরিজ" বলা হয়? সিরিজ মানে একটি ক্রমের যোগফল। কেন এটি সময়ের সিরিজ নয়, সময় ক্রম নয়? সময় কি স্বাধীন পরিবর্তনশীল?

17 time-series  self-study  references  terminology 

একটি গড় কেন্দ্রিক শিরোণামে বিবেচনা করুন (2) প্রক্রিয়া যেখানে মান সাদা গোলমাল প্রক্রিয়া। কেবল সরলতার জন্য আমাকে এবং । বৈশিষ্ট্য সমীকরণের মূলকে কেন্দ্র করে আমি পেয়েছি z_ {1,2} = \ frac {-b \ pm q sqrt {b ^ 2 + 4a}} {2a the পাঠ্যপুস্তকের শাস্ত্রীয় শর্তগুলি নিম্নলিখিত: \ শুরু { …

17 self-study  stationarity  arma 

আমি জানি যে β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} এবং আমি যখন ভেরিয়েন্সটি গণনা করি তখন এটি কতদূর পেতাম: Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} তবে আমি পেলাম চূড়ান্ত …

17 regression  self-study 

সংক্ষেপে ব্যাখ্যা কর অন্তরঙ্গকরণ বলতে কী বোঝায় itএটি রিগ্রেশন ধারণার সাথে কীভাবে সম্পর্কিত? ইন্টারপোলেশন হ'ল একটি টেবিলের রেখার মধ্যে পড়া এবং প্রাথমিক গণিতে শব্দটি সাধারণত সেই ফাংশনের প্রদত্ত বা টেবুলার মানগুলির একটি সেট থেকে কোনও ফাংশনের মধ্যবর্তী মানগুলি গণনার প্রক্রিয়া বোঝায়। আমি দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি না। সাহায্য করুন

17 regression  self-study  interpolation 

আমি বর্তমানে ল্যারি ওয়াসারম্যানের "সমস্ত পরিসংখ্যান" পড়ছি এবং ননপ্যারমেট্রিক মডেলের পরিসংখ্যান সম্পর্কিত ফাংশন অনুমানের বিষয়ে অধ্যায়টিতে তিনি লিখেছেন এমন কিছু দেখে আশ্চর্য হয়েছি। সে লিখেছিলো "কখনও কখনও আমরা কিছু গণনা করে একটি পরিসংখ্যান ফাংশনের আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি খুঁজে পাই। তবে অন্য ক্ষেত্রে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কীভাবে অনুমান করা যায় তা স্পষ্ট …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

যাক YYY মধ্যমা বোঝাতে দিন X¯X¯\bar{X} বোঝাতে গড়, আকারের একটি র্যান্ডম নমুনা n=2k+1n=2k+1n=2k+1 একটি বিতরণ যে থেকে । আমি কীভাবে গণনা করতে পারি ?N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)E(Y|X¯=x¯)E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) স্বজ্ঞাতভাবে, স্বাভাবিকতা অনুমানের কারণে, দাবি করা বুদ্ধিমান হয়ে যায় যে এবং সত্যই এটি সঠিক উত্তর। এটি কি কঠোরভাবে দেখানো যেতে পারে?E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|X¯=x¯)=x¯E(Y|\bar{X}=\bar{x})=\bar{x} আমার প্রাথমিক চিন্তাটি ছিল শর্তসাপেক্ষে …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

এখানে ব্যবহারের জন্য সাধারণ শব্দটি সঠিক শব্দ কিনা তা নিশ্চিত নন, তবে আমি কী জিজ্ঞাসার চেষ্টা করছি তা চিত্রিত করার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করব। এখানে ব্যবহৃত অনুমানকটি সর্বনিম্ন স্কোয়ার। ধরুন আপনার , আপনি এটিকে যেখানে কেন্দ্রস্থল করতে পারেন যেখানে এবং , তাই যে \ beta_0 ' আর আনুমানিক হিসাব কোন …

16 regression  self-study  least-squares  regression-coefficients 

সম্ভাব্যতা তত্ত্বের গুরুত্বপূর্ণ ধারণা যেমন সম্ভাব্যতা বন্টন ফাংশন এবং ক্রমবর্ধমান বিতরণ ফাংশনগুলির ব্যাখ্যা করে এমন কোনও ভাল বই আছে? দয়া করে জন রাইসের "গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং ডেটা অ্যানালাইসিস" এর মতো বইগুলি উল্লেখ করা থেকে বিরত থাকুন যা হঠাৎ (২ য় অধ্যায়ে) বাস্তব বিশ্লেষণ, একাধিক এবং পৃষ্ঠের অবিচ্ছেদ্য বিষয়ে একটি লাফ …

16 probability  self-study  distributions  references  theory 

বইয়ের প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিংয়ে (সূত্র 1.27), এটি দেয় py(y)=px(x)∣∣∣dxdy∣∣∣=px(g(y))|g′(y)|py(y)=px(x)|dxdy|=px(g(y))|g′(y)|p_y(y)=p_x(x) \left | \frac{d x}{d y} \right |=p_x(g(y)) | g'(y) | যেখানে , হল সেই পিডিএফ যা ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের সাথে সাথে সম্পর্কিত।p x ( x ) p y ( y )x=g(y)x=g(y)x=g(y)px(x)px(x)p_x(x)py(y)py(y)p_y(y) বই বলছেন কারণ যে পর্যবেক্ষণ সীমার মধ্যে পতনশীল এর …

16 machine-learning  probability  self-study  derivative  jacobian 

আমার কাছে একটি ক্লাসিক রৈখিক মডেল রয়েছে, যেখানে 5 টি সম্ভাব্য রেজিস্ট্রার রয়েছে। তারা একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়, এবং প্রতিক্রিয়াটির সাথে বেশ কম সম্পর্ক রয়েছে। আমি এমন একটি মডেল পৌঁছেছি যেখানে 3 জন রেজিস্ট্রারদের তাদের টি স্ট্যাটিস্টিক (পি <0.05) এর জন্য উল্লেখযোগ্য সহগ রয়েছে। বাকি 2 ভেরিয়েবলের দুটি বা …

16 r  regression  self-study  linear-model 

ReLU অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটির ডেরাইভেটিভ কী হিসাবে সংজ্ঞায়িত হয়েছে: ReLU(x)=max(0,x)ReLU(x)=max(0,x) \mathrm{ReLU}(x) = \mathrm{max}(0, x) এ ফাংশনটিতে বিরতি রয়েছে এমন বিশেষ ক্ষেত্রে কী হবে ?x=0x=0x=0

16 self-study  neural-networks 

ধরুন X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,...,X_n থেকে N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) সাথে অজানা μ∈Rμ∈R\mu \in \mathcal R এবং σ2>0σ2>0\sigma^2>0 যাক Z=X1−X¯S,Z=X1−X¯S,Z=\frac{X_1-\bar{X}}{S},এস হ'ল মানক বিচ্যুতি। এটি দেখানো যেতে পারে যে ZZZ লেবেসগু পিডিএফ রয়েছে f(z)=n−−√Γ(n−12)π−−√(n−1)Γ(n−22)[1−nz2(n−1)2]n/2−2I(0,(n−1)/n√)(|Z|)f(z)=nΓ(n−12)π(n−1)Γ(n−22)[1−nz2(n−1)2]n/2−2I(0,(n−1)/n)(|Z|)f(z)=\frac{\sqrt{n} \Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}{\sqrt{\pi}(n-1)\Gamma\left(\frac{n-2}{2}\right)}\left[1-\frac{nz^2}{(n-1)^2}\right]^{n/2-2}I_{(0,(n-1)/\sqrt{n})}(|Z|) আমার প্রশ্ন তাহলে এই পিডিএফ কিভাবে পাব? প্রশ্ন থেকে এখানে এর UMVUE এটি উদাহরণ 3.3.4 মধ্যে P(X1≤c)P(X1≤c)P(X_1 \le c) । আমি …

15 self-study  umvue 

আমি সম্প্রতি একটি ডেটা সায়েন্স ইন্টারভিউ রিসোর্স কিনেছি যার সম্ভাব্যতা প্রশ্নগুলির একটি নিম্নরূপ ছিল: জ্ঞাত পরামিতিগুলির সাথে একটি সাধারণ বিতরণ থেকে অঙ্কন দেওয়া হয়, আপনি কীভাবে ইউনিফর্ম বিতরণ থেকে অঙ্কনগুলি অনুকরণ করতে পারেন? আমার মূল চিন্তার প্রক্রিয়াটি ছিল, একটি বিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য, আমরা কে কে অনন্য সাব-বিভাগগুলিতে স্বাভাবিক বিতরণটি …

15 self-study  normal-distribution  simulation  uniform