convergence पर टैग किए गए जवाब

आप कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल से उत्तरजीविता वक्र की व्याख्या कैसे करते हैं? इस खिलौना उदाहरण में, मान लें कि हमारे पास डेटा ageमें परिवर्तनशील पर एक कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल है kidney, और उत्तरजीविता वक्र उत्पन्न करता है। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() उदाहरण …

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मैं संभावना गुणों के लगभग सभी टोपोलॉजी संभावनाओं वाले अजीब गुणों के साथ संभाव्यता वितरण की अपनी सहज समझ को समेटने के साथ काफी संघर्ष कर रहा हूं। उदाहरण के लिए, एक मिश्रण यादृच्छिक चर पर विचार करें एक्सnXnX_n: विचरण 1 के साथ 0 पर केंद्रित एक गाऊसी चुनें, और …

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कंप्यूटर सिमुलेशन द्वारा एसिम्प्टोटिक परिणाम साबित नहीं किए जा सकते हैं , क्योंकि वे अनन्तता की अवधारणा से जुड़े बयान हैं। लेकिन हमें यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि चीजें वास्तव में उस तरह से मार्च करती हैं जो सिद्धांत हमें बताता है। सैद्धांतिक परिणाम लिमn → ∞पी( -)एक्सn| …

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यह देखते हुए कि , सशर्त जिले। के है । पास सीमांत जिले हैं। पोइसन ( ), एक सकारात्मक स्थिरांक है।N=nएन=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NएनNθθ\thetaθθ\theta दिखाएँ कि, रूप में , ।θ→∞θ→∞\theta \rightarrow \infty (Y−E(Y))/Var(Y)−−−−−−√→N(0,1) (Y-इ(Y))/वार⁡(Y)→एन(0,1)\space \space (Y - E(Y))/ \sqrt{\operatorname{Var}(Y)} \rightarrow N(0,1) क्या कोई इसे सुलझाने के लिए रणनीति सुझा सकता …

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मैं विशेष रूप से MCMC का उपयोग करते हुए एक दूसरे से कई मोड में होने के बाद नमूना लेने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा प्रतीत होता है कि ज्यादातर मामलों में, इनमें से केवल एक मोड में 95% एचपीडी होता है जिसकी मुझे तलाश है। मैंने टेम्पर्ड सिमुलेशन …

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