estimation पर टैग किए गए जवाब

हमारे पास N नमूने हैं, , एक समान वितरण से जहां अज्ञात है। अनुमान डेटा से।XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta तो, बेय्स नियम ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} और संभावना है: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (संपादित करें: जब सभी लिए , और 0 अन्यथा (धन्यवाद) whuber)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii लेकिन बारे में …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

दोनों के बीच क्या अंतर है और क्यों परीक्षण के आकार के बराबर महत्व का स्तर हमेशा अधिक या बराबर होना चाहिए?

10 estimation 

मुझे सिखाया गया है कि हम जनसंख्या से नमूना लेने के बाद एक विश्वास अंतराल के रूप में एक पैरामीटर अनुमान का उत्पादन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ९ ५% आत्मविश्वास अंतराल, बिना किसी उल्लंघन के मान्यताओं के साथ, ९ ५% सफलता दर होनी चाहिए जिसमें जो भी सही …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

मान लें कि आपके पास एक अज्ञात लंबाई के साथ एक विदेशी वर्ष था। यदि आपके पास उक्त एलियंस का यादृच्छिक नमूना है और उनमें से कुछ जन्मदिन साझा करते हैं, तो क्या आप इस डेटा का उपयोग वर्ष की लंबाई का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं? उदाहरण …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

प्रति दिन दुर्घटनाओं की संख्या पैरामीटर के साथ एक पॉइसन यादृच्छिक चर है λλ\lambda, 10 बेतरतीब ढंग से चुने गए दिनों में दुर्घटनाओं की संख्या 1,0,1,1,2,0,2,0,0,0,1 के रूप में देखी गई, एक निष्पक्ष आकलनकर्ता क्या होगा इλeλe^{\lambda}? मैंने इस तरह से प्रयास करने की कोशिश की: हम जानते हैं कि …

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

पहले दिए गए जहां साथ द्विघात हानि । आज्ञा देना संभावना। बेस अनुमानक ।L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi भारित द्विघात हानि पर विचार करें जहां पूर्व । आज्ञा देना संभावना हो। बेयस अनुमानक का पता लगाएं ।Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 की तुलना करें औरδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 पहले मैंने देखा कि , और मैंने यह …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

मेरे विश्वविद्यालय के एक प्रशिक्षक ने इस तरह का प्रश्न किया (कक्षा समाप्त होने के बाद से होमवर्क के लिए नहीं और मैं इसमें नहीं था)। मैं यह पता नहीं लगा सकता कि यह कैसे संपर्क करे। प्रश्न में 2 बैग हैं जिनमें से प्रत्येक में विभिन्न प्रकार के फलों …

9 regression  estimation 

मैं आँकड़ों के लिए काफी नया हूँ (शुरुआती स्तर के यूनी पाठ्यक्रमों के एक मुट्ठी भर) और अज्ञात वितरण से नमूने के बारे में सोच रहा था। विशेष रूप से, यदि आपके पास अंतर्निहित वितरण के बारे में कोई विचार नहीं है, तो क्या आपके पास "गारंटी" का कोई तरीका …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

कहते हैं कि मेरे पास एक बैग में एन बॉल हैं। अपने पहले ड्रॉ पर, मैं गेंद को चिह्नित करता हूं और इसे बैग में बदल देता हूं। अपने दूसरे ड्रॉ पर, अगर मैं एक चिह्नित गेंद उठाता हूं तो मैं इसे बैग में वापस कर देता हूं। यदि, हालांकि, …

9 probability  estimation  population  combinatorics  capture-mark-recapture 

डिफ़ॉल्ट रूप से जब हम glmR में किसी फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, तो यह अधिकतम पुनरावृत्ति अनुमानों को खोजने के लिए पुनरावृत्त कम से कम वर्ग (IWLS) विधि का उपयोग करता है। अब मेरे दो सवाल हैं। क्या IWLS अनुमान संभावना फ़ंक्शन की वैश्विक अधिकतम गारंटी देता है? इस …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

मैं MLE के बारे में एक फिटेड डिस्ट्रिब्यूशन जेनरेट करने की विधि के रूप में पढ़ रहा हूं। मुझे यह कहते हुए एक बयान आया कि अधिकतम संभावना का अनुमान है "सामान्य वितरण लगभग है।" इसका मतलब यह है कि अगर मैं अपने डेटा और वितरण के परिवार पर MLE …

9 normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

मैं विभिन्न बिंदु अनुमान विधियों का अध्ययन कर रहा हूं और पढ़ता हूं कि जब एमएपी बनाम एमएल अनुमानों का उपयोग करते समय, जब हम "वर्दी पहले" का उपयोग करते हैं, तो अनुमान समान हैं। क्या कोई समझा सकता है कि पूर्व में "वर्दी" क्या है और कुछ (सरल) उदाहरण …

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

जनसंख्या आर-वर्ग को निश्चित स्कोर या यादृच्छिक स्कोर मानकर परिभाषित किया जा सकता है:ρ2ρ2\rho^2 निश्चित स्कोर: नमूना आकार और भविष्यवाणियों के विशेष मूल्यों को निर्धारित किया जाता है। इस प्रकार, जनसंख्या के प्रतिगमन समीकरण द्वारा परिणाम में समझाया गया विचरण का अनुपात है जब मान स्थिर रहता है।ρ2fρf2\rho^2_f यादृच्छिक स्कोर: …

9 regression  estimation  r-squared 

मैं इस अर्थ के एक मजबूत अनुमान की तलाश कर रहा हूं कि एक विशिष्ट संपत्ति है। मेरे पास तत्वों का एक सेट है जिसके लिए मैं इस आंकड़े की गणना करना चाहता हूं। फिर, मैं एक समय में एक नए तत्व जोड़ता हूं, और प्रत्येक अतिरिक्त तत्व के लिए …

9 estimation  mean  robust