প্রশ্ন ট্যাগ «stochastic-processes»

"লিনিয়ার ব্যালিস্টিক অ্যাকিউমুলেটর" মডেল (এলবিএ) দ্রুততর সহজ সিদ্ধান্তের কার্যক্রমে মানুষের আচরণের জন্য একটি বরং সফল মডেল। ডনকিন এট আল (২০০৯, পিডিএফ ) এমন কোড সরবরাহ করে যা মানুষের আচরণগত ডেটা দেওয়া মডেলের পরামিতিগুলির অনুমানের অনুমতি দেয় এবং আমি এই কোডটি (কিছু ছোট ফর্ম্যাটিং পরিবর্তনের সাথে) এখানে একটি টুকরোটিতে অনুলিপি করেছি …

11 r  stochastic-processes 

সাধারণ লিনিয়ার মডেল: এক্স = α t + ϵটিএক্স=αটি+ +εটিx=\alpha t + \epsilon_t যেখানে ~ আইড এন ( 0 , σ 2 )εটিεটি\epsilon_tএন(0 , σ)2)এন(0,σ2)N(0,\sigma^2) সঙ্গে এবংV a r ( x ) = σ 2ই( x ) = α tই(এক্স)=αটিE(x) = \alpha tভীa r ( x ) = σ2ভীএকটিR(এক্স)=σ2Var(x)=\sigma^2 শিরোণামে …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

এক্স টি 1 , এক্স টি 2 , এর যৌথ বিতরণ করা হলে একটি প্রক্রিয়া কঠোরভাবে স্থির । । । , এক্স টি এম এক্স টি 1 + কে , এক্স টি 2 + কে , এর যৌথ বিতরণ হিসাবে সমান । । । , এক্স টি এম + কে …

11 time-series  autocorrelation  stochastic-processes  stationarity 

ধরুন আপনি সকাল 8-8PM থেকে কাছের হ্রদে মাছ ধরতে যেতে চান। অতিরিক্ত মাছ ধরার কারণে, এমন একটি আইন চালু করা হয়েছে যাতে বলা হয়েছে যে আপনি প্রতিদিন কেবল একটি মাছ ধরতে পারেন। আপনি যখন কোনও মাছ ধরেন, আপনি এটি বাছাই করতে পারেন (এবং এইভাবে সেই মাছটি নিয়ে বাড়ি চলে যান), …

10 stochastic-processes  optimal-stopping 

একটি পরিস্থিতিটি কল্পনা করুন: আমাদের তিনটি মাইনের historicalতিহাসিক রেকর্ড রয়েছে (20 বছর)। রূপালী উপস্থিতি কি পরের বছরে সোনার সন্ধানের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে? কিভাবে এই ধরনের প্রশ্ন পরীক্ষা? এখানে উদাহরণ ডেটা: mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B <- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C <- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", "rock","silver","rock","rock","rock","rock","silver", "gold","gold","gold","gold","gold","gold") time <- seq(from = 1, …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

একটি অসীম এলোমেলো জ্যামিতিক গ্রাফটি বিবেচনা করুন যেখানে নোডের অবস্থানগুলি ঘনত্বের সাথে একটি পোইসন পয়েন্ট প্রক্রিয়া অনুসরণ করে ho এবং প্রান্তগুলি চেয়ে কাছের নোডগুলির মধ্যে স্থাপন করা হয় । সুতরাং, প্রান্তগুলির দৈর্ঘ্য নিম্নলিখিত পিডিএফ অনুসরণ করে:dρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 l}{d^2} \;\quad l \le d \\ 0 \qquad\; l > …

10 probability  stochastic-processes  pdf  asymptotics  graph-theory 

সাক্ষাত্কারের জানুয়ারিতে তাদের দ্বিতীয় কোডসপ্রিন্ট ছিল যা নীচের প্রশ্নটি অন্তর্ভুক্ত করেছিল। প্রোগ্রাম্যাটিক উত্তর পোস্ট করা হয় তবে একটি পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা অন্তর্ভুক্ত করা হয় না। (আপনি মূল সমস্যাটি দেখতে পাচ্ছেন এবং গুগল শংসাপত্রের সাথে ইন্টারভিউস্ট্রেট ওয়েবসাইটে সাইন ইন করে এবং তারপরে এই পৃষ্ঠা থেকে কয়েন টোসেস সমস্যায় গিয়ে সমাধানটি পোস্ট করতে …

10 probability  stochastic-processes  markov-process 

কারও কাছে কি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াটির দুর্দান্ত উদাহরণ রয়েছে যা 2 য়-অর্ডারের স্থায়ী, তবে কঠোরভাবে স্থির নয়?

10 time-series  stochastic-processes  stationarity 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেল থেকে আপনি কীভাবে বেঁচে থাকার কার্ভটিকে ব্যাখ্যা করবেন? এই খেলনা উদাহরণে, ধরুন আমাদের কাছে ডেটা ageপরিবর্তনের ক্ষেত্রে একটি কক্স আনুপাতিক বিপত্তি মডেল রয়েছে kidneyএবং বেঁচে থাকার বক্ররেখা উত্পন্ন করছে। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() উদাহরণস্বরূপ, সময়ে , কোন বিবৃতিটি সত্য? নাকি দুটোই …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear