প্রশ্ন ট্যাগ «variance»

আমি পরাগায়নের উপর একটি কাগজটি সংশোধন করছি, যেখানে তথ্য দ্বি-দ্বি বিতরণ করা হয় (ফল পরিপক্ক হয় বা হয় না)। সুতরাং আমি glmerএকটি এলোমেলো প্রভাব (স্বতন্ত্র উদ্ভিদ) এবং একটি স্থির প্রভাব (চিকিত্সা) দিয়ে ব্যবহার করেছি। একজন পর্যালোচক জানতে চান যে ফলের সেটগুলিতে গাছের প্রভাব ছিল কিনা - তবে glmerফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

(আমি গণিতের ক্ষেত্রে একই প্রশ্ন পোস্ট করেছি )) তথ্য জ্যামিতিতে, ফিশার তথ্য ম্যাট্রিক্সের নির্ধারক একটি পরিসংখ্যানগত বহুগুণে একটি প্রাকৃতিক ভলিউম ফর্ম, তাই এটির একটি দুর্দান্ত জ্যামিতিক ব্যাখ্যা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি কোনও জেফরির সংজ্ঞায় প্রদর্শিত হয়েছিল, উদাহরণস্বরূপ, এটি পুনঃনির্মাণের অধীনে তার আক্রমণটির সাথে যুক্ত, যা (ইমো) একটি জ্যামিতিক সম্পত্তি। কিন্তু পরিসংখ্যান …

13 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

আমি সমান আকারের তিনটি গোষ্ঠীর মধ্যে অর্থের তুলনা করতে চাই (সমান নমুনার আকার ছোট, 21)। প্রতিটি গ্রুপ মাধ্যম হয় স্বাভাবিকভাবে বিতরণ, কিন্তু তাদের ভেরিয়ানস অসম (Levene এর মাধ্যমে পরীক্ষিত) হয়। একটি রূপান্তর কি এই পরিস্থিতিতে সেরা রুট? আমি আগে অন্য কিছু বিবেচনা করা উচিত?

13 anova  variance  heteroscedasticity 

কোহেন এর সবচেয়ে সাধারণ উপায় আমরা একটি প্রভাব পড়ে না (আকার পরিমাপ এক উইকিপিডিয়া দেখতে )। এটি কেবল পুল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির ক্ষেত্রে দুটি মাধ্যমের মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করে। আমরা কোহেনের এর বৈচিত্র্য অনুমানের গাণিতিক সূত্রটি কীভাবে অর্জন করতে পারি ? ddddddd ডিসেম্বর 2015 সম্পাদনা: এই প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত হ'ল কাছাকাছি …

12 variance  effect-size  cohens-d 

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 

আমি ভাবছিলাম কীভাবে একটি বক্সপ্ল্যাট ব্যবহার করে ভেরিয়েবলের বৈকল্পিকতা হ্রাস করতে পারি। যদি দুটি ভেরিয়েবলের তাদের বক্সপ্লট পর্যবেক্ষণের একই বৈকল্পিক থাকে তবে এটি কি কমিয়ে আনা সম্ভব?

12 variance  boxplot 

এটি আমার মনকে বিভ্রান্ত করে / উড়িয়ে দেয় যে বাইনোমিয়ালের আনুপাতিক পরিমাণ রয়েছে । সমতুল্যভাবে, ফিশার তথ্য সমানুপাতিক । এটার কারণ কি? ফিশার তথ্য এ কেন হ্রাস করা হয় ? অর্থাত্, তে অনুমান কেন সবচেয়ে কঠিন ?p(1−p)p(1−p)p(1-p)1p(1−p)1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)}p=0.5p=0.5p=0.5p=0.5p=0.5p=0.5 প্রসঙ্গ: আমি একটি নমুনা আকারের ক্যালকুলেটর নিয়ে কাজ করছি, এবং এর সূত্রটি , …

12 variance  binomial  interpretation 

আমি যে সমস্যার সাথে আমি পি-ভ্যালুটি মাল্টিপল ইম্পিউটেড (এমআই) ডেটা থেকে অনুমানের জন্য বুটস্ট্র্যাপ করতে চাই তা নিয়ে উদ্বিগ্ন , তবে এমআই সেটগুলিতে কীভাবে পি-মানগুলি একত্রিত করা যায় তা আমার কাছে অস্পষ্ট।θθ\theta এমআই ডেটা সেটগুলির জন্য, অনুমানের মোট বৈকল্পিকতা পেতে স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিটি রুবিনের নিয়ম ব্যবহার করে। পুলিং এমআই ডেটা সেটগুলির …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবলের পণ্যটির বৈচিত্র কী?kkk

12 variance  random-variable 

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 

আমি কিছু ডেটা মডেল করতে চাইছি তবে আমি কী ধরণের মডেল ব্যবহার করতে পারি তা নিশ্চিত নই। আমার কাছে ডেটা গণনা রয়েছে এবং আমি এমন একটি মডেল চাই যা ডেটা এবং তারতম্য উভয়ের প্যারামেট্রিক অনুমান দেয়। এটি হ'ল, আমার কাছে বিভিন্ন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ কারণ রয়েছে এবং আমি নির্ধারণ করতে চাই যে …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

সমস্যা: আমি একজন বায়সিয়ান মেটা-বিশ্লেষণে প্রিয়ার এবং ডেটা হিসাবে ব্যবহারের জন্য বিতরণগুলি প্যারামিটারাইজ করছি। সাহিত্যে ডেটা সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান হিসাবে সরবরাহ করা হয়, প্রায় একচেটিয়াভাবে সাধারণত বিতরণ করা হয় বলে ধরে নেওয়া হয় (যদিও কোনও ভেরিয়েবল <0 হতে পারে না, কিছু অনুপাত, কিছু ভর এবং ইত্যাদি)। আমি দুটি ক্ষেত্রে এসেছি যার …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

আমি সম্প্রতি নমুনার গড় এবং বৈচিত্র সম্পর্কিত প্রাথমিক সমীকরণের পিছনে গাণিতিক ব্যাখ্যা / অন্তর্দৃষ্টি চেয়ে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি : , জ্যামিতিক বা অন্যথায়।E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 তবে এখন আমি অতিমাত্রায় অনুরূপ পক্ষপাত-বৈকল্পিক ট্রেড অফ সমীকরণ সম্পর্কে আগ্রহী। এমএসই ( θ^) = ই[ ( θ^- θ )2]==ই[ ( θ^- …

12 variance  bias 

আমি পাইথন সাইকিট-লার্ন ম্যানুয়ালটিতে রিগ্রেশন মেট্রিকগুলি সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং যদিও তাদের প্রত্যেকের নিজস্ব সূত্র রয়েছে তবে আমি আন্তরিকভাবে বলতে পারি না যে এবং ভেরিয়েন্স স্কোরের মধ্যে পার্থক্য কী এবং তাই যখন মূল্যায়ন করার জন্য এক বা অন্যটি ব্যবহার করতে হয় আমার মডেল।আর2আর2R^2

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

বাস্তবে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ প্যাকেজগুলি দ্বারা কীভাবে var / cov ত্রুটি ম্যাট্রিক্স গণনা করা হয়? এই ধারণাটি তাত্ত্বিকভাবে আমার কাছে স্পষ্ট। বাস্তবে নয়। আমি বলতে চাইছি, যদি আমার কাছে র্যান্ডম ভেরিয়েবলস ভেক্টর থাকে তবে আমি বুঝতে পারি যে বৈকল্পিক / কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স বিচ্যুতি-থেকে-গড় ভেক্টরগুলির বাহ্যিক পণ্য দেওয়া হবে: । Σ Σ …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression