প্রশ্ন ট্যাগ «variance»

বা কি পরিস্থিতিতে গ্যারান্টি দেয়? সাধারণভাবে (এবং কেবলমাত্র সাধারণ এবং দ্বিপদী মডেলই নয়) আমি মনে করি যে এই দাবিটি ভেঙে যাওয়ার মূল কারণটি হল যে স্যাম্পলিং মডেল এবং পূর্ববর্তীগুলির মধ্যে অসঙ্গতি রয়েছে, তবে আর কী? আমি এই বিষয়টি দিয়ে শুরু করছি, তাই আমি সহজ উদাহরণগুলির পক্ষে সত্যই প্রশংসা করি

10 bayesian  variance  information-theory 

দয়া করে কেউ পেরেটো বিতরণ এবং কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের মধ্যে সম্পর্কের একটি সহজ (সাধারণ ব্যক্তি) ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ এটি প্রয়োগ হয়? কেন / কেন নয়?)? আমি নিম্নলিখিত বিবৃতিটি বোঝার চেষ্টা করছি: "কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য প্রতিটি বিতরণের সাথে কাজ করে না This এটি একটি ছিনতাইয়ের কারণে ঘটে - নমুনা …

10 variance  central-limit-theorem  intuition  pareto-distribution  fat-tails 

আমার কাছে একটি 1-ডি র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা অত্যন্ত স্কিউড। এই বিতরণটি স্বাভাবিক করার জন্য, আমি গড়ের চেয়ে মিডিয়ান ব্যবহার করতে চাই। আমার প্রশ্নটি হ'ল: আমি কি সূত্রের মাধ্যমের পরিবর্তে গড়ের পরিবর্তে বিতরণটির বৈচিত্রটি গণনা করতে পারি? আমি প্রতিস্থাপন করতে পারেন Var(X)=∑[(Xi−mean(X))2]/nVar(X)=∑[(Xi−mean(X))2]/n \mathrm{Var}(X) = \sum[(X_i - \mathrm{mean}(X))^2]/n সঙ্গে Var(X)=∑[(Xi−median(X))2]/nVar(X)=∑[(Xi−median(X))2]/n \mathrm{Var}(X) = …

10 variance  mean  median 

আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ের উপাদানগুলি পড়ার সময় , আমি "পয়েন্ট-ওয়াইস ভেরিয়েন্স" শব্দটি বেশ কয়েকবার সম্মুখীন হয়েছি। যদিও এর সম্ভাব্য অর্থটি সম্পর্কে আমার অস্পষ্ট ধারণা রয়েছে তবে আমি তা জানতে পেরে কৃতজ্ঞ হব এটি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়? এটি কীভাবে প্রাপ্ত?

10 variance 

ধরুন আপনার কাছে প্রতিরোধের আর একটি সেট রয়েছে, সেগুলি সমস্তই গড় μ এবং বৈকল্পিক with দিয়ে বিতরণ করা হয়েছে σ নিম্নলিখিত লেআউট সহ একটি সার্কিটের একটি বিভাগ বিবেচনা করুন: (আর) || (আর + আর) || (R + R + R)। প্রতিটি অংশের সমতুল্য প্রতিরোধের হ'ল r, 2r এবং 3r। প্রতিটি …

10 probability  sampling  variance 

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 

প্রদত্ত এলোমেলো পরিবর্তনশীল (বা একটি জনসংখ্যা, বা একটি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া) জন্য, গাণিতিক প্রত্যাশা একটি প্রশ্নের উত্তর যা কোন পূর্বাভাস প্রত্যাশিত বর্গক্ষেত্রের ক্ষয়কে হ্রাস করে? । এছাড়াও, এটি কোনও গেমের সর্বোত্তম সমাধান যা এলোমেলো পরিবর্তনশীল (বা একটি জনসংখ্যার নতুন অঙ্কন) পরবর্তী অনুধাবন অনুমান করে এবং মান এবং আপনার অনুমানের মধ্যে বর্গক্ষেত্র …

9 variance  standard-deviation  decision-theory  variability 

হস্তি এট আল। "স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং এর উপাদানসমূহ" (২০০৯) একটি ডেটা উত্পাদন প্রক্রিয়া বিবেচনা করে Y=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon সঙ্গে E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0 এবং Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon}। তারা প্রত্যাশিত স্কোয়ারড পূর্বাভাস ত্রুটির নীচে নীচের পক্ষপাত-বৈকল্পিক পচন উপস্থাপন করে x0x0x_0 (পৃষ্ঠা 223, সূত্র 7.9): Err(x0)=E([y−f^(x0)]2|X=x0)=…=σ2ε+Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))=Irreducible error+Bias2+Variance.Err(x0)=E([y−f^(x0)]2|X=x0)=…=σε2+Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))=Irreducible error+Bias2+Variance.\begin{aligned} \text{Err}(x_0) &= \mathbb{E}\left( [ y - \hat …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

আমি ডেটাসেটে পিসিএ করে শেষ কয়েকটি পিসি ফেলে দিয়ে কোনও ডেটাসেটের মাত্রিকতা এবং গোলমাল হ্রাস করার চেষ্টা করছি। এর পরে, আমি বাকী পিসিগুলিতে কিছু মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে চাই এবং তাই আমি অ্যালগরিদমগুলি আরও ভালভাবে কাজ করতে পিসিগুলির বৈচিত্রকে সমান করে ডেটাটিকে স্বাভাবিক করতে চাই। একটি সহজ উপায় হ'ল …

9 variance  pca  factor-rotation 

প্রদত্ত ধ্রুবক সংখ্যার জন্য rrr (উদাঃ 4), এর জন্য সম্ভাব্যতা বন্টন খুঁজে পাওয়া সম্ভব? XXX, যাতে আমাদের আছে Var(X)=rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r?

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

দিন এক্স1, । । । ,এক্সএনX1,...,XnX_{1},...,X_{n}স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ (কোনও সম্পর্ক নেই) হতে হবে। দিনএক্স*1, । । । ,এক্স*এনX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}বুটস্ট্র্যাপের নমুনা (এমিরিকাল সিডিএফের একটি নমুনা) বোঝান এবং আসুন এক্স¯*এন=1এনΣএনi = 1এক্স*আমিX¯n∗=1n∑i=1nXi∗\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}। অনুসন্ধানই(এক্স¯*এন)E(X¯n∗)E(\bar{X}_{n}^{*}) এবং ভি এ আর (এক্স¯*এন)Var(X¯n∗)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*})। আমার এখন পর্যন্ত যা আছে তা হ'ল এক্স*আমিXi∗X_{i}^{*} হয় এক্স1, । । । ,এক্সএনX1,...,XnX_{1},...,X_{n} সম্ভাবনা প্রতিটি …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

যদি কে1, … ,কেএনK1,…,KnK_1, \dots, K_n প্যারামিটার সহ আইআইডি পোইসন বিতরণ ββ\beta আমি সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান যে কাজ করেছি β^(ট1, … ,টএন) =1এনΣi = 1এনটআমিβ^(k1,…,kn)=1n∑i=1nki\hat\beta (k_1, \dots, k_n) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i তথ্য জন্য ট1, … ,টএনk1,…,knk_1, \dots, k_n। অতএব আমরা সম্পর্কিত অনুমানকারী সংজ্ঞায়িত করতে পারি টি=1এনΣi = 1এনকেআমি।T=1n∑i=1nKi.T = …

9 variance  maximum-likelihood  poisson-distribution 

আমি মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষার নাল অনুমানের সম্পর্কে কেবল কৌতূহলী। আমি প্রায়শই দেখতে পাই যে নাল অনুমানটি হল যে দুটি জনসংখ্যার সমান বন্টন রয়েছে। তবে আমি ভাবছি - যদি আমার একই গড় কিন্তু অত্যন্ত অসম বৈকল্পিকতা সহ দুটি সাধারণ জনসংখ্যা থাকে তবে মান-হুইটনি পরীক্ষা সম্ভবত এই পার্থক্যটি সনাক্ত করতে পারে না। …

9 hypothesis-testing  variance  wilcoxon-mann-whitney 

আমি মাত্র একটি ভবিষ্যদ্বাণী (বলুন (x, y)) সহ কিছু ডেটারে রৈখিক মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি। ডেটা এমন যে এক্স এর ছোট মানগুলির জন্য, y মানগুলি একটি সরলরেখাকে একটি শক্ত আঁট দেয়, তবে এক্স মানগুলি বাড়ার সাথে সাথে y মানগুলি আরও উদ্বায়ী হয়। এই জাতীয় ডেটার উদাহরণ (আর কোড) y …

9 r  regression  variance  data-transformation