mathematical-statistics पर टैग किए गए जवाब

औपचारिक परिभाषाओं और सामान्य परिणामों से संबंधित आंकड़ों का गणितीय सिद्धांत।

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विचरण और मानक विचलन के बीच अंतर क्या है?
मैं सोच रहा था कि विचलन और मानक विचलन के बीच अंतर क्या है। यदि आप दो मानों की गणना करते हैं, तो यह स्पष्ट है कि आपको विचलन से मानक विचलन प्राप्त होता है, लेकिन वितरण के संदर्भ में इसका क्या अर्थ है? इसके अलावा, आपको वास्तव में एक …

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महालनोबिस दूरी के शीर्ष विवरण के नीचे?
मैं पैटर्न मान्यता और आँकड़ों का अध्ययन कर रहा हूँ और लगभग हर पुस्तक मैं उस विषय पर खोलता हूँ जिसे मैं महालनोबिस दूरी की अवधारणा से टकराता हूँ । किताबें सहज ज्ञान युक्त व्याख्याएं देती हैं, लेकिन फिर भी मेरे लिए बहुत अच्छे नहीं हैं जो वास्तव में वास्तव …

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अपेक्षा-अधिकतमकरण को समझने के लिए संख्यात्मक उदाहरण
मैं EM एल्गोरिथ्म पर एक अच्छी समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं, इसे लागू करने और इसका उपयोग करने में सक्षम होने के लिए। मैंने एक पूरा दिन सिद्धांत और एक कागज को पढ़ने में बिताया, जहां ईएम का उपयोग रडार से आने वाली स्थिति की जानकारी का उपयोग …


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क्यूची वितरण का कोई मतलब क्यों नहीं है?
वितरण घनत्व फ़ंक्शन से हम कॉची वितरण के लिए माध्य (= 0) की पहचान कर सकते हैं जैसे नीचे दिए गए ग्राफ़ से पता चलता है। लेकिन हम क्यों कहते हैं कि काउची वितरण का कोई मतलब नहीं है?

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Bayesians कौन हैं?
जैसा कि एक आँकड़े में रुचि हो जाती है, डाइकोटॉमी "फ़्रीक्वेंटिस्ट" बनाम "बायेसियन" जल्द ही आम हो जाता है (और जिसने नैट सिल्वर के सिग्नल और शोर , वैसे भी नहीं पढ़ा है?)। वार्ता और परिचयात्मक पाठ्यक्रमों में, देखने का बिंदु बहुत अक्सर होता है ( MLE , मान), लेकिन …

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आम शब्दों में अधिकतम संभावना अनुमान (MLE)
आम आदमी की शर्तों में अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) के बारे में क्या कोई मुझे विस्तार से बता सकता है? मैं गणितीय व्युत्पत्ति या समीकरण में जाने से पहले अंतर्निहित अवधारणा को जानना चाहूंगा।

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एक सामान्य समय श्रृंखला के ऑनलाइन बाह्य विकृति का सरल एल्गोरिथ्म
मैं बड़ी मात्रा में समय श्रृंखला के साथ काम कर रहा हूं। ये समय श्रृंखला मूल रूप से हर 10 मिनट में आने वाले नेटवर्क माप हैं, और उनमें से कुछ आवधिक (यानी बैंडविड्थ) हैं, जबकि कुछ अन्य नहीं हैं (यानी रूटिंग ट्रैफ़िक की मात्रा)। मैं एक ऑनलाइन "बाहरी पहचान" …

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यदि माध्य इतना संवेदनशील है, तो पहले स्थान पर इसका उपयोग क्यों करें?
यह एक ज्ञात तथ्य है कि माध्य बाहरी लोगों के लिए प्रतिरोधी है। अगर ऐसा है, तो हम पहली जगह में कब और क्यों इसका इस्तेमाल करेंगे? एक बात जो मैं सोच सकता हूं, वह यह है कि आउटलेर्स की उपस्थिति को समझना है, यदि मध्य माध्य से दूर है, …


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Bayesians: संभावना समारोह के दास?
अपनी पुस्तक "ऑल स्टेटस ऑफ स्टैटिस्टिक्स" में, प्रो। लैरी वासरमैन निम्नलिखित उदाहरण प्रस्तुत करते हैं (11.10, पृष्ठ 188)। मान लीजिए कि हम एक घनत्व है ऐसी है कि है, जहां एक है जाना जाता है (गैर नकारात्मक, समाकलनीय) समारोह, और सामान्य निरंतर है अज्ञात ।f ( x ) = cचffजी …

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पैरापैट्रिक आंकड़े कभी भी गैर-पैरामीटर पर क्यों पसंद किए जाएंगे?
क्या कोई मुझे समझा सकता है कि परिकल्पना परीक्षण या प्रतिगमन विश्लेषण के लिए एक गैर-सांख्यिकीय सांख्यिकीय पद्धति पर कोई पैरामीट्रिक क्यों चुनेगा? मेरे दिमाग में, यह राफ्टिंग के लिए जा रहा है और एक गैर-जल प्रतिरोधी घड़ी चुनना है, क्योंकि आप इसे गीला नहीं कर सकते । हर अवसर …

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VAEs के लिए पुनर्संरचना चाल कैसे काम करता है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
वैरिएबल ऑटोकेनोडर्स (VAE) के लिए पुनर्मूल्यांकन चाल कैसे काम करती है? क्या अंतर्निहित गणित को सरल किए बिना एक सहज और आसान स्पष्टीकरण है? और हमें 'ट्रिक' की आवश्यकता क्यों है?

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प्रशिक्षण त्रुटि से कम त्रुटि?
मुझे इस मुद्दे के बारे में यहां और यहां दो प्रश्न मिले लेकिन अभी तक कोई स्पष्ट उत्तर या स्पष्टीकरण नहीं है। मैं उसी समस्या को लागू करता हूं जहां सत्यापन त्रुटि मेरे रूपांतरण तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण त्रुटि से कम है। इसका क्या मतलब है?

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पिछले 15 वर्षों के आंकड़ों में क्या सफलता है?
मुझे अब भी फ्रीडमैन-हस्ती-तिब्शीरानी द्वारा बूस्टिंग पर सांख्यिकी के पेपर और अन्य लेखकों द्वारा उसी मुद्दों पर टिप्पणियों (फ्रंड और शापायर सहित) को याद किया जाता है। उस समय, स्पष्ट रूप से बूस्टिंग को कई मामलों में एक सफलता के रूप में देखा गया था: कम्प्यूटेशनल रूप से व्यवहार्य, एक …

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