convergence पर टैग किए गए जवाब

गेलमैन और रुबिन डायग्नोस्टिक का उपयोग समानांतर में चलने वाली कई एमसीएमसी श्रृंखलाओं के अभिसरण की जांच करने के लिए किया जाता है। यह चेन-वेरिएंट के भीतर-चेन वेरिएशन की तुलना करता है, एक्सपोजर नीचे है: चरण (प्रत्येक पैरामीटर के लिए): अतिप्रवाहित प्रारंभिक मानों से लंबाई 2n की m m 2 …

14 mcmc  convergence  covariance-matrix 

मैं एक सहज ज्ञान युक्त समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं और लगातार और विषम रूप से निष्पक्ष शब्द के बीच अंतर और व्यावहारिक अंतर महसूस करता हूं। मैं उनकी गणितीय / सांख्यिकीय परिभाषा जानता हूं, लेकिन मैं कुछ सहज ज्ञान युक्त हूं। मेरे लिए, उनकी व्यक्तिगत परिभाषाओं को …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

मान लीजिए कि मेरे पास iid हैं और मैं एक परिकल्पना परीक्षण करना चाहता हूं कि 0. है। मान लीजिए कि मेरे पास बड़ा n है और केंद्रीय सीमा प्रमेय का उपयोग कर सकते हैं। मैं एक परीक्षण भी कर सकता था कि 0 है, जो परीक्षण के बराबर होना …

12 hypothesis-testing  convergence  delta-method 

मैं स्लटस्की के प्रमेय के बारे में कुछ विवरणों को लेकर भ्रमित हूं : Let , अदिश / सदिश / मैट्रिक्स यादृच्छिक तत्वों के दो क्रम होते हैं।{ Y n }{Xn}{Xn}\{X_n\}{Yn}{Yn}\{Y_n\} यदि एक यादृच्छिक तत्व के वितरण में परिवर्तित होता है और एक निरंतर लिए प्रायिकता में होता है , …

12 probability  random-variable  convergence  slutsky-theorem 

चलो यादृच्छिक परिवर्तनीय सेंट का एक अनुक्रम होना संभावना है, जहां में एक निश्चित स्थिर है। मैं निम्नलिखित दिखाने की कोशिश कर रहा हूँ: और दोनों को प्रायिकता में। मैं यह देखने के लिए यहाँ हूँ कि क्या मेरा तर्क ध्वनि था। यहाँ मेरा काम है{ एक्सn}n ≥ 1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1}एक्सn→ …

12 random-variable  convergence  asymptotics  probability-inequalities  coverage-probability 

चलो , और घनत्व हो सकता है और लगता है कि आपके पास , । क्या होता है संभावना अनुपात रूप में ? (यह क्या करता है?fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty उदाहरण के लिए, हम मान सकते हैं । सामान्य मामला भी रुचि का है।h=gh=gh …

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

Let साथ स्वतंत्र बर्नौली यादृच्छिक चर का एक क्रम हो सेट करें दिखाएँ कि वितरण में मानक सामान्य चर के लिए के रूप में परिवर्तित होता है, अनंत को जाता है।{Xn:n≥1}{Xn:n≥1}\{X_n:n\ge1\}P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P{Xk=1}=1−P{Xk=0}=1k.P\{X_k=1\}=1-P\{X_k=0\}=\frac{1}{k}.Sn=∑k=1n(Xk−1k), B2n=∑k=1nk−1k2Sn=∑k=1n(Xk−1k), Bn2=∑k=1nk−1k2S_n=\sum^{n}_{k=1}\left(X_k-\frac{1}{k}\right), \ B_n^2=\sum^{n}_{k=1}\frac{k-1}{k^2}SnBnSnBn\frac{S_n}{B_n}ZZZnnn मेरा प्रयास ल्यपुनोव CLT का उपयोग करना है, इसलिए हमें यह दिखाने की आवश्यकता है …

11 probability  convergence  central-limit-theorem 

मान लीजिए ( एक्स), वाई)(X,Y)(X,Y) में पीडीएफ है चθ( एक्स , वाई) = ई- ( एक्स / θ + θ y)1x > 0 , y> 0,θ > ०fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 नमूना का घनत्व ( एक्स , वाई ) = ( एक्स )मैं, वाईमैं)1 ≤ i ≤ n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} …

10 maximum-likelihood  convergence  exponential  asymptotics  central-limit-theorem 

चलो आईआईडी यादृच्छिक एक से नमूना चर का एक अनुक्रम हो अल्फा स्थिर वितरण , मानकों के साथ । α = 1.5 ,X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 अब अनुक्रम , जहां , ।Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = …

10 probability  self-study  monte-carlo  convergence  order-statistics 

जैसा कि शीर्षक से मैं जानना चाहूंगा कि क्या एक सांख्यिकीय परीक्षण मौजूद है जो मुझे दो समान समय श्रृंखला के बीच एक महत्वपूर्ण विचलन की पहचान करने में मदद कर सकता है। विशेष रूप से, नीचे दिए गए आंकड़े को देखते हुए, मैं यह पता लगाना चाहूंगा कि श्रृंखला …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

एक प्रतिधारण साबित या प्रदान करें: यदि XnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX , तो( ∏nमैं = १एक्समैं)1 / एन(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a । एस ।→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, एक्सXX मेरा प्रयास : गलत: मान लीजिए एक्सXX केवल नकारात्मक मूल्यों पर ले जा सकते हैं, और लगता है कि एक्सn≡ एक्सXn≡XX_n \equiv …

10 self-study  convergence  geometric-mean 

को परिभाषित माध्य, और मानक विचलन, साथ कोई भी वितरण होने दें । केंद्रीय सीमा प्रमेय का कहना है कि एक सामान्य सामान्य वितरण में वितरण में कनवर्ट करता है। यदि हम नमूना मानक विचलन द्वारा को प्रतिस्थापित करते हैं , तो क्या कोई प्रमेय है जो यह बताता है …

10 distributions  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem  t-distribution 

मेरे पास डेटा माइनिंग या बड़े डेटा में उद्योग का अनुभव नहीं है इसलिए आपको कुछ अनुभव साझा करने के लिए सुनना अच्छा लगेगा। क्या वास्तव में बड़े डेटासेट पर लोग k- साधन, PAM, CLARA आदि चलाते हैं? या वे सिर्फ बेतरतीब ढंग से इसका एक नमूना निकालते हैं? यदि …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

हम कहते हैं कि पूरी तरह से परिवर्तित हो जाता है यदि हर ।X1,X2,…X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon>0 ∑∞n=1P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞∑n=1∞P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right) <\infty बोरेल केंटेली के लेम्मा के साथ यह साबित करने के लिए सीधे आगे है कि पूर्ण अभिसरण का अर्थ है निश्चित रूप से अभिसरण। मैं एक उदाहरण के लिए देख रहा …

10 probability  convergence 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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