প্রশ্ন ট্যাগ «self-study»

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

আমার মনে হয় মিডিয়ান মানে।≤≤\leq এই ঘটনা কি?

12 distributions  self-study  mean  skewness  median 

নিম্নলিখিতগুলি সমাধান করতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে। আপনি কোনও টেক্কা না পাওয়া পর্যন্ত প্রতিস্থাপন ছাড়াই একটি স্ট্যান্ডার্ড 52-কার্ড ডেক থেকে কার্ডগুলি আঁকুন। আপনি যা পান না হওয়া অবধি আপনি যা আঁকেন ২ থেকে টানুন You. আপনি চালিয়ে যান ৩. পুরো ডেকটি ফুরিয়ে যাওয়ার পরে আপনি যে প্রত্যাশিত সংখ্যাটি করবেন তা …

12 self-study  conditional-probability  conditional-expectation  games  conditioning 

আমি যথেষ্ট পরিসংখ্যান বুঝতে কিছু সমস্যা আছে? যাক অবশ্যই যথেষ্ট পরিসংখ্যাত হও।T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i যদি সম্ভাব্যতা 1 সহ কিছু ফাংশন , তবে এটি একটি সম্পূর্ণ পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান।E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg কিন্তু এটার মানে কি? আমি ইউনিফর্ম এবং বার্নোলির উদাহরণগুলি দেখেছি (পৃষ্ঠা 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011 ফলক / হ্যান্ডআউটস / মমুয়ে.পিডিএফ ), তবে এটি স্বজ্ঞাত নয়, ইন্টিগ্রেশনটি …

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory 

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 

এমসি সিমুলেশন ব্যবহার করে আমি কীভাবে নীচের অবিচ্ছেদ্য আনুমানিক করব? ∫1−1∫1−1|x−y|dxdy∫−11∫−11|x−y|dxdy \int_{-1}^{1} \int_{-1}^{1} |x-y| \,\mathrm{d}x \,\mathrm{d}y ধন্যবাদ! সম্পাদনা (কিছু প্রসঙ্গ): আনুমানিক সংহতগুলিতে সিমুলেশন কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখতে চেষ্টা করছি এবং যখন কিছুটা অসুবিধা হয়েছিল তখন আমি কিছু অনুশীলন করছি। 2 + 3 সম্পাদনা করুন : একরকম আমি বিভ্রান্ত …

12 r  self-study  monte-carlo 

সম্পূর্ণ প্রকাশ: এটি হোমওয়ার্ক। আমি ডেটাসেটের লিঙ্কটি অন্তর্ভুক্ত করেছি ( http://www.bertelsen.ca/R/logistic-regression.sav ) আমার লক্ষ্য এই ডেটা সেটে loanণ খেলাপিদের পূর্বাভাস সর্বাধিক করা। আমি এখনও অবধি প্রতিটি মডেল নিয়ে এসেছি, 90% নন-খেলাপিদের পূর্বাভাস দেওয়া হয়, তবে <40% ডিফল্টরা শ্রেণিবিন্যাস দক্ষতা সামগ্রিকভাবে ~ 80% করে তোলে। সুতরাং, আমি ভাবছি যদি ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে …

12 r  logistic  spss  self-study 

সংক্ষিপ্ত , একটি উপপাদ্য গ্যারান্টি রয়েছে যে এর একটি অনন্য স্পারস দ্রবণ সি রয়েছে (আরও তথ্যের জন্য পরিশিষ্ট দেখুন)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc লসোর জন্য কি একই রকম উপপাদ্য রয়েছে? যদি এই ধরনের উপপাদ্য থাকে তবে এটি কেবল লাসোর স্থিতিশীলতার …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization 

আমরা যদি এর কার্যকারণ প্রভাব নিরূপণ করতে চেয়েছিলেন উপর নীচের কার্যকারণ গ্রাফ, আমরা উভয় ব্যাক ডোর সমন্বয় এবং ফ্রন্ট-ডোর সমন্বয় উপপাদ্য, অর্থাত্, ব্যবহার করতে পারেন XXXYYYP(y|do(X=x))=∑uP(y|x,u)P(u)P(y|do(X=x))=∑uP(y|x,u)P(u)P(y | \textit{do}(X = x)) = \sum_u P(y | x, u) P(u) এবং P(y|do(X=x))=∑zP(z|x)∑x′P(y|x′,z)P(x′).P(y|do(X=x))=∑zP(z|x)∑x′P(y|x′,z)P(x′).P(y | \textit{do}(X = x)) = \sum_z P(z | x) \sum_{x'} P(y|x', …

12 self-study  causality  graph-theory  dag 

ইন পরিসংখ্যান শেখার উপাদানসমূহ একটি সমস্যা উচ্চ মাত্রিক স্পেস K-NN সঙ্গে হাইলাইট সমস্যার আবির্ভাব ঘটে। আছে ডাটা পয়েন্টের যে অবিশেষে একটি বিতরণ করা হয় -dimensional ইউনিট বল।পিNNNppp উত্স থেকে নিকটতম ডেটা পয়েন্টের মাঝারি দূরত্বটি এক্সপ্রেশন দ্বারা দেওয়া হয়: d(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N)=(1−(12)1N)1pd(p,N) = \left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^\frac{1}{N}\right)^\frac{1}{p} যখন , সূত্রটি বলের অর্ধেক ব্যাসার্ধকে ভেঙে দেয় এবং …

12 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের -th মুহূর্ত হয় সসীম যদি এক্সrrrXXXE(|Xr|)&lt;∞E(|Xr|)&lt;∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty আমি দেখানোর চেষ্টা করছি যে কোনও ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যার জন্য , তার পরে -th মূহুর্ত \ mathbb E [| X ^ s | ] ও সীমাবদ্ধ।এস ই [ | এক্স এস | ]s&lt;rs&lt;rs<rsssE[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|]

12 self-study  moments  function 

হোমওয়ার্কের অংশ হিসাবে আমাকে নিম্নলিখিত প্রশ্নটি সেট করা হয়েছে: তথ্যের অবিচ্ছিন্ন নমুনা হিসাবে 95% আস্থা অন্তর প্রাপ্তির জন্য বুটস্ট্র্যাপের কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে একটি সিমুলেশন অধ্যয়ন ডিজাইন এবং প্রয়োগ করুন। আপনার বাস্তবায়ন আর বা এসএএস এ হতে পারে। আপনি যে পারফরম্যান্সের দিকগুলি দেখতে চাইতে পারেন তা হ'ল আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কভারেজ (যেমন, …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

আমি পিআরএমএল পড়ছি এবং আমি ছবিটি বুঝতে পারি না। আপনি দয়া করে ছবিটি বোঝার জন্য কিছু ইঙ্গিত দিতে পারেন এবং কেন কোনও গাউসীয় বিতরণে এমএলই বৈষম্যমূলক হয়? সূত্র 1.55: সূত্র 1.56 σ 2 এম এল ই =1μএমএল ই= 1এনΣn = 1এনএক্সএনμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N x_n σ2এমএল ই= 1এনΣn = 1এন( এক্সএন- …

12 machine-learning  self-study  maximum-likelihood 

আমি কয়েক মাস আগে কোর্সেরার মাধ্যমে অ্যান্ড্রু এনগের কোর্স "মেশিন লার্নিং" নিয়েছি, বেশিরভাগ গণিত / উপকরণগুলির দিকে মনোযোগ দিচ্ছি না এবং পরিবর্তে বাস্তবায়ন এবং ব্যবহারিকতার দিকে মনোনিবেশ করেছি। তার পর থেকে আমি অন্তর্নিহিত কিছু তত্ত্ব অধ্যয়নের জন্য ফিরে যেতে শুরু করেছি এবং অধ্যাপক এনজি এর কিছু বক্তৃতাগুলি পুনর্বিবেচনা করেছি। আমি …

12 regression  self-study