প্রশ্ন ট্যাগ «variance»

সরল লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, আমাদের কাছে y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u , যেখানে । আমি অনুমানকারীটি উত্পন্ন করেছি: যেখানে এবং হ'ল এবং এর নমুনা মাধ্যম ।u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy এখন আমি । আমি …

38 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

টি এল, ডিআর: এটা যে প্রদর্শিত হবে, পঠিতব্য বিপরীত পরামর্শ, ক্রস বৈধতা (পায়খানা-সিভি) ছুটি এক-আউট - যে,সঙ্গে ধা সিভি(ভাঁজ সংখ্যা) থেকে সমান(নম্বর প্রশিক্ষণ পর্যবেক্ষণের) -মডেল / অ্যালগরিদম, ডেটাসেট, বা উভয়কেইনির্দিষ্ট স্থিতিশীলতার শর্তধরে ধরেযেকোনওজন্যসবচেয়ে কম পরিবর্তনশীল, সাধারণের ত্রুটির প্রাক্কলন উত্পাদনকরে (আমি নিশ্চিত না যে কোনটি সত্য কারণ আমি এই স্থায়িত্বের অবস্থাটি …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

(নিরপেক্ষ) ভেরিয়েন্স অনুমানের ডিনোমেনেটর হ'ল সেখানে পর্যবেক্ষণ রয়েছে এবং কেবলমাত্র একটি পরামিতি অনুমান করা হচ্ছে।এনn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} একই টোকেন দিয়ে আমি ভাবছি যে যখন দুটি পরামিতি অনুমান করা হচ্ছে তখন কেন কোভারিয়েন্সের ডিনোমিনিটারটি হওয়া উচিত নয় ?n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি দেওয়া যেতে পারলে এটি প্রশংসা হবে: অসীম গড় এবং অসীম বৈকল্পিক সহ একটি বিতরণ। অসীম গড় এবং সসীম বৈকল্পিক সহ একটি বিতরণ। সীমাবদ্ধ গড় এবং অসীম বৈকল্পিক সহ একটি বিতরণ। সীমাবদ্ধ গড় এবং সসীম বৈকল্পিক সহ একটি বিতরণ। উইলমট ফোরাম / ওয়েবসাইটে আমি যে নিবন্ধটি পড়ছি, গুগল করছি …

35 distributions  variance  mean 

বড় ছবি: আমি কীভাবে নমুনার আকার বাড়ানো একটি পরীক্ষার শক্তি বাড়িয়ে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমার প্রভাষকের স্লাইডগুলি এটিকে 2 টি সাধারণ বিতরণের একটি চিত্র দিয়ে ব্যাখ্যা করে, একটি নাল-হাইপোথিসিসের জন্য এবং একটি বিকল্প-অনুমানের জন্য এবং তাদের মধ্যকার সিদ্ধান্তের দ্বার গ। তারা যুক্তি দেয় যে নমুনার আকার বৃদ্ধি করা বৈকল্পিকতা …

35 variance  sampling  power 

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

আমি কল্পনা করতে পারি যে একটি চলকটির উপর বৃহত্তর গুণফল, মডেলটির সেই মাত্রায় "সুইং" করার ক্ষমতা আরও বেশি, শব্দের সাথে মানিয়ে যাওয়ার আরও একটি সুযোগ সরবরাহ করে। যদিও আমি মনে করি যে মডেল এবং বড় সহগের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আমি যুক্তিসঙ্গত ধারণা পেয়েছি, তবে কেন তারা ওভারফিট মডেলগুলিতে ঘটে তা …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

সীমাবদ্ধ এবং অসীম প্রকরণের মধ্যে পার্থক্য কী? আমার পরিসংখ্যান জ্ঞান বরং মৌলিক; উইকিপিডিয়া / গুগল এখানে খুব একটা সাহায্য করেনি।

33 variance  intuition  partial-moments 

বলুন আমাদের কাছে পরিচিত বৈকল্পিক এবং গড় সহ এলোমেলো ভেরিয়েবল XXX রয়েছে। প্রশ্নটি হ'ল কিছু প্রদত্ত ফাংশনের জন্য f(X)f(X)f(X) প্রকরণ কী? একমাত্র সাধারণ পদ্ধতি যা সম্পর্কে আমি সচেতন তা হ'ল ডেল্টা পদ্ধতি, তবে এটি কেবল অ্যাপ্রোক্সিমেশন দেয়। এখন আমি f ( x ) = in তে আগ্রহী √f(x)=x−−√f(x)=xf(x)=\sqrt{x} , তবে …

33 variance  random-variable  delta-method 

বলুন যে উপাদান দুটি গ্রুপে বিভক্ত ( এবং ) রয়েছে। প্রথম গোষ্ঠীর বৈকল্পিকতা হ'ল এবং দ্বিতীয় গোষ্ঠীর বৈকল্পিকতা । উপাদানগুলি নিজেরাই অজানা বলে ধরে নেওয়া হয় তবে আমি এবং এর উপায়গুলি জানি ।m+nm+nm+nmmmnnnσ2mσm2\sigma_m^2σ2nσn2\sigma^2_nμmμm\mu_mμnμn\mu_n সম্মিলিত বৈকল্পিক গণনা করার কোনও উপায় আছে কি ?σ2(m+n)σ(m+n)2\sigma^2_{(m+n)} ভেরিয়েন্সটি পক্ষপাতহীন হতে হবে না তাই ডিনোমিনেটর এবং …

32 variance  pooling 

আমার একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল রয়েছে (আসলে একটি জেনারেলাইজড অ্যাডিটিভ মিক্সড মডেল) যা আমাকে টাইমসারিগুলির জন্য পূর্বাভাস দেয়। স্বতঃসংশোধনের বিরুদ্ধে লড়াই করার জন্য, আমি আমার কাছে ডেটা অনুপস্থিত রয়েছে তার প্রেক্ষিতে আমি একটি কর্কার 1 মডেল ব্যবহার করি। ডেটা আমাকে মোট বোঝা দেবে বলে মনে করা হচ্ছে, তাই আমার পুরো …

32 mixed-model  variance  random-variable 

নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পণ্যের পরিবর্তনের সূত্র কী? স্বাধীন ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে সূত্রটি সহজ: var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2 {\rm var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 But তবে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ভেরিয়েবলের সূত্র কী? যাইহোক, আমি কীভাবে পরিসংখ্যানের তথ্যের ভিত্তিতে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে পারি?

31 correlation  variance 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

একটি নমুনা দেওয়া কি এলোমেলো পরিবর্তনশীলের প্রকরণের সূক্ষ্মতা (বা অস্তিত্ব) জন্য পরীক্ষা করা সম্ভব? নাল হিসাবে, হয় {বৈকল্পিকতা বিদ্যমান এবং সীমাবদ্ধ। বা {বৈকল্পের অস্তিত্ব নেই / অসীম is গ্রহণযোগ্য হবে। দার্শনিকভাবে (এবং গণনামূলকভাবে), এটি খুব বিস্ময়কর বলে মনে হচ্ছে কারণ সীমাবদ্ধ বৈকল্পিকতা ছাড়া একটি জনগোষ্ঠীর মধ্যে কোনও পার্থক্য থাকা উচিত …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

আমি যে পরীক্ষা চালাচ্ছি তার জন্য বিতরণের অ-অভিন্নতা পরিমাপ করার জন্য একটি মেট্রিক নিয়ে আসার চেষ্টা করছি। আমার একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল রয়েছে যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সমানভাবে বিতরণ করা উচিত এবং আমি ভেরিয়েবলটি কিছু মার্জিনের মধ্যে অভিন্নভাবে বিতরণ না করা তথ্য সেটগুলির উদাহরণগুলি সনাক্ত করতে (এবং সম্ভবত ডিগ্রি পরিমাপ করতে সক্ষম) …

28 distributions  variance  random-variable  uniform