প্রশ্ন ট্যাগ «self-study»

বিঃদ্রঃ: বোরেল-ক্যান্তেল্লি লেমা বলে ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 তারপর, যদি ∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty বোরেল-ক্যান্তেল্লি লেমা ব্যবহার করে আমি এটা দেখাতে চাই প্রথমত, limn→∞P(An)limn→∞P(An)\lim_{n\to \infty}P(A_n) বিদ্যমান এবং …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

পটভূমি আমি ফিটিং মডেলগুলির একটি কোর্সে প্রথম উদাহরণটি বোঝার চেষ্টা করছি (যাতে এটি হাস্যকরভাবে সহজ মনে হতে পারে)। আমি হাতে হাতে গণনা করেছি এবং সেগুলি উদাহরণের সাথে মেলে তবে আমি যখন আরগুলিতে তাদের পুনরাবৃত্তি করি তখন মডেল সহগগুলি বন্ধ থাকে। আমি ভেবেছিলাম পার্থক্যটি পাঠ্যপুস্তকের কারণে জনসংখ্যার বৈকল্পের ( ) ব্যবহারের …

13 r  regression  self-study  lm 

কেন্দ্রের পরে, এক্স এবং twox দুটি পরিমাপ সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন সহ একটি কাচী বিতরণ থেকে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে: 1চ( x : θ ) =f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞ ∞1π( 1 + ( এক্স - θ )2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) , - ∞ &lt; x &lt; ∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

গড় মানটি দেখার জন্য কোনও হিস্টোগ্রামে একটি উল্লম্ব রেখা যুক্ত করা কি "ঠিক আছে"? আমার কাছে এটি ঠিক আছে বলে মনে হয় তবে আমি এটি পাঠ্যপুস্তক এবং পছন্দগুলিতে কখনও দেখিনি, তাই আমি ভাবছি যে এটি না করার জন্য কোনও ধরণের কনভেনশন রয়েছে কি না? গ্রাফটি একটি টার্ম পেপারের জন্য, আমি …

13 self-study  data-visualization  mean  histogram 

ইন একটি প্রয়োগবাদী এর কম্প্যানিয়ন: প্রায় নিরীহ অর্থনীতি (Angrist এবং Pischke, 2009: পৃষ্ঠা 209) আমি নিম্নলিখিত পড়ুন: (...) প্রকৃতপক্ষে, সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত 2 এসএলএস (বলুন, সহজ ওয়াল্ড অনুমানকারী) প্রায় পক্ষপাতহীন । এটি আনুষ্ঠানিকভাবে দেখা শক্ত কারণ কারণ কেবলমাত্র চিহ্নিত 2 এসএলএসের কোনও মুহুর্ত নেই (অর্থাত, নমুনা বিতরণে ফ্যাট টেইল রয়েছে)। তবুও, …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

যাক X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n) উপর সমবন্টন থেকে একটি র্যান্ডম নমুনা হতে (a,b)(a,b)(a,b) , যেখানে a&lt;ba&lt;ba < b । যাক Y1Y1Y_1 এবং YnYnY_n বৃহত্তম ও ক্ষুদ্রতম অর্ডার পরিসংখ্যান দেখুন। দেখান যে পরিসংখ্যান (Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n) প্যারামিটারের জন্য যৌথভাবে সম্পূর্ণ পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b)। ফ্যাক্টরিজেশন ব্যবহার করে পর্যাপ্ততা দেখানো …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

আমাকে একটি সাক্ষাত্কারে সহ এই প্রশ্নটি করা হয়েছিল । একটি "সঠিক" উত্তর আছে?(n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) ধরুন টসসগুলি আইড হয় এবং মাথার সম্ভাবনা । 400 টসসে মাথার সংখ্যার বিতরণটি তখন সাধারণ (200, 10 ^ 2) এর কাছাকাছি হওয়া উচিত, যাতে 220 মাথাগুলি গড় থেকে 2 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হয়। এই …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

একাধিক রিগ্রেশনে স্বাধীনতার ডিগ্রি সমান , যেখানে হল ভেরিয়েবলের সংখ্যা।N−k−1N−k−1N-k-1kkk নেই প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল (অর্থাত, অন্তর্ভুক্ত )? উদাহরণস্বরূপ, , তারপরে (অর্থাত্, , , এবং জন্য প্রতিটি 1 ডিএফ ) থাকবে?kkkYYYY=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2k=3k=3k = 3YYYX1X1X_1X2X2X_2

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

আমার প্রশ্ন নিম্নলিখিত সত্য থেকে আসে। আমি পোস্ট, ব্লগ, বক্তৃতা পাশাপাশি মেশিন লার্নিংয়ের বই পড়ছি। আমার ধারণাটি হ'ল মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীরা পরিসংখ্যানবিদ / একনোমেট্রিক্স যে বিষয়গুলি যত্নবান হন সে সম্পর্কে অনেক কিছুই উদাসীন বলে মনে হয়। বিশেষত, মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীরা অনুমানের চেয়ে পূর্বাভাসের নির্ভুলতার উপর জোর দেয়। এরকমই একটি উদাহরণ …

13 machine-learning  self-study  inference 

XXX এবং স্বাধীনভাবে র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি বিতরণ করা হয় যেখানে এবং । এর বিতরণ কী ?YYY Y ∼ বিটা ( এন ) nX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)}Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)Z=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X এর যৌথ ঘনত্ব দেওয়া হয়েছে(X,Y)(X,Y)(X,Y) fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|<w\}} প্রান্তিক পিডিএফ তখন , যা আমাকে কোথাও নিয়ে যায় না।f Z ( z ) = ∫ ∞ | z | চ …

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

আমি মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করার সাথে সাথে এই শব্দগুলি আরও বেশি শুনছি। আসলে, কিছু লোক সমীকরণের নিয়মিততায় কাজ করে ফিল্ডস পদক জিতেছে। সুতরাং, আমি অনুমান করি যে এটি এমন একটি পদ যা পরিসংখ্যান পদার্থবিজ্ঞান / গণিত থেকে শুরু করে মেশিন লার্নিংয়ের দিকে নিয়ে যায়। স্বাভাবিকভাবেই, বেশিরভাগ লোককে আমি জিজ্ঞাসা করেছি …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

তাহলে একটি বিযুক্ত এবং একটি ক্রমাগত দৈব চলক তারপর কি করতে আমরা ডিস্ট্রিবিউশন সম্পর্কে বলে ? এটি কি অবিচ্ছিন্ন নাকি মিশে গেছে?ওয়াই এক্স + ওয়াইXXXওয়াইYYএক্স+ ওয়াইX+YX+Y পণ্য সম্পর্কে কী ?এক্সওয়াইXYXY

12 self-study  distributions  random-variable 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 4 বছর আগে বন্ধ ছিল । আমার এই সমস্যাটি রয়েছে যেখানে আমার অবশ্যই পিডিএফ খুঁজে পেতে হবে । আমি শুধু জানি যে এর …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

আমি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন করছি এবং আমি নিম্নলিখিত প্রশ্নের মধ্যে চলে এসেছি। সমান পূর্ববর্তী শ্রেণীর সম্ভাব্যতা সহ একটি দ্বি-শ্রেণীর শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি বিবেচনা করুনP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} এবং প্রদত্ত প্রতিটি ক্লাসে উদাহরণগুলির বিতরণ p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

আমি কীভাবে এটি সমাধান করতে পারি? আমার মধ্যবর্তী সমীকরণ দরকার। সম্ভবত উত্তরটি ।−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) হ'ল সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন। এর অর্থ, এবং \ লিমি \ সীমা_ {x \ থেকে \ ইনফটি} এফ (এক্স) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics