mathematical-statistics पर टैग किए गए जवाब

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

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स्वतंत्र वितरण का अनुपात सामान्य वितरण क्या देता है?
दो स्वतंत्र सामान्य वितरणों का अनुपात कैची वितरण देता है। टी-वितरण एक सामान्य वितरण है जिसे एक स्वतंत्र ची-स्क्वर्ट वितरण द्वारा विभाजित किया गया है। दो स्वतंत्र ची-चुकता वितरण का अनुपात एफ-वितरण देता है। मैं स्वतंत्र निरंतर वितरणों के अनुपात की तलाश कर रहा हूं जो सामान्य रूप से वितरित …

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ची-चुकता परीक्षण और ची-चुकता वितरण को समझना
मैं ची-स्क्वेर्ड टेस्ट के पीछे के तर्क को समझने की कोशिश कर रहा हूं। Chi-squared परीक्षण । के बाद n- परिकल्पना को अस्वीकार करने या न करने के लिए एक p.value का पता लगाने के लिए एक ची-चुकता वितरण की तुलना में है। : हम अपने अपेक्षित मूल्यों को बनाने …

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यादृच्छिक चर और यादृच्छिक नमूने के बीच अंतर क्या है?
जब मैं आँकड़े सीख रहा था तब इन दोनों अभिव्यक्तियों ने मुझे बहुत भ्रमित किया। यह मुझे लगता है कि वे पूरी तरह से अलग चीजें हैं। एक यादृच्छिक नमूना आबादी से एक नमूना लेने के लिए है, जबकि एक यादृच्छिक चर एक फ़ंक्शन की तरह है जो एक प्रयोग …


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बर्नौली परीक्षण में "सफलता" की संभावना का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक नमूना आकार
मान लीजिए कि एक खेल एक घटना प्रदान करता है जो पूरा होने पर, या तो एक इनाम देता है, या कुछ भी नहीं देता है। यह निर्धारित करने के लिए सटीक तंत्र कि क्या इनाम दिया गया है अज्ञात है, लेकिन मुझे लगता है कि एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर …

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संभाव्यता वितरण के बारे में शुरुआती लोगों के लिए पुस्तक सिफारिशें
मैं मशीन लर्निंग का अध्ययन कर रहा हूं और हर किताब जिसे मैं खोलता हूं, वह चि-स्क्वेरड डिस्ट्रीब्यूशन, गामा-फंक्शन, टी-डिस्ट्रीब्यूशन, गाऊसी, आदि में मिलती है। मेरे द्वारा अब तक खोली गई हर पुस्तक केवल यह बताती है कि वितरण क्या हैं: वे यह नहीं समझाते या अंतर्ज्ञान नहीं देते हैं …

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आँकड़े: अल्फा और बीटा के बीच संबंध
मेरा प्रश्न अल्फा और बीटा के बीच संबंध और आंकड़ों में उनकी परिभाषा के साथ क्या करना है। अल्फ़ा = प्रकार I त्रुटि दर = विचारणीय स्तर के तहत विचार है कि NULL परिकल्पना सही है बीटा = प्रकार II त्रुटि दर यदि अल्फ़ा को कम किया जाता है (अल्फा …

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जब और स्वतंत्र रूप से
वाई एक्स ~ χ 2 ( एन - 1 ) वाई ~ बीटा ( nXXX और स्वतंत्र रूप से यादृच्छिक चर वितरित किए जाते हैं जहां और । का वितरण क्या है ?YYYX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)}Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)Z=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X का संयुक्त घनत्व द्वारा दिया जाता है(X,Y)(X,Y)(X,Y) fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x&gt;0,0&lt;y&lt;1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|<w\}} का सीमांत pdf फिर , जो मुझे कहीं …

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महालनोबिस दूरी और उत्तोलन के बीच संबंध साबित करें?
मैंने विकिपीडिया पर सूत्र देखे हैं । वह महालनोबिस दूरी और उत्तोलन से संबंधित है: महालनोबिस दूरी लीवरेज स्टैटिस्टिक, जhh से निकटता से संबंधित है , लेकिन इसका एक अलग पैमाना है: डी2= ( एन- 1 ) ( एच - 1एन) का है ।D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). …

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जब एक प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन होता है, तो कैसे ढूंढें ?
इसे कैसे हल किया जा सकता है? मुझे मध्यवर्ती समीकरणों की आवश्यकता है। शायद इसका जवाब ।- टी च( x )−tf(x)-tf(x) घघटी[ ∫∞टीx च( x )घx ]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] च( x )f(x)f(x) प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन है। यह कहना है, और \ lim \ limit_ {x \ …

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स्वतंत्रता के और अवशिष्ट विचलन डिग्री का उपयोग कर लॉजिस्टिक रिग्रेशन गुणांक का परीक्षण
सारांश: क्या मानक सामान्य वितरण के बजाय लॉजिस्टिक रिग्रेशन गुणांक के परीक्षणों के लिए distribution (अवशिष्ट अवशिष्ट के आधार पर स्वतंत्रता की डिग्री के साथ) के उपयोग का समर्थन करने के लिए कोई सांख्यिकीय सिद्धांत है ?ttt कुछ समय पहले मुझे पता चला कि जब डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के तहत SAS …

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मिश्रित मॉडल के लिए पुनरावर्तन अधिसूचनाएँ
मैं इस तरह के संकेतन से परिचित हूँ: β0जे=β0+यूजेyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eijyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_i x_{ij} + u_j + e_{ij}\\ &= \beta_{0j} + \beta_i x_{ij} + e_{ij} \end{align} जहां , औरβ0j=β0+ujβ0j=β0+uj\beta_{0j}=\beta_{0}+u_j yij=β0+β1xij+u0j+u1jxij+eij=β0j+β1jxij+eijyij=β0+β1xij+u0j+u1jxij+eij=β0j+β1jxij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_1 x_{ij} + u_{0j} + u_{1j} x_{ij} + e_{ij} \\ &= \beta_{0j} + \beta_{1j} x_{ij} …

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विविधता का एक मजबूत (गैर-पैरामीट्रिक) उपाय गुणांक की तरह - IQR / मंझला, या वैकल्पिक?
डेटा के दिए गए सेट के लिए, प्रसार को अक्सर मानक विचलन के रूप में या IQR (अंतर-चतुर्थक श्रेणी) के रूप में गणना की जाती है। जबकि एक standard deviationसामान्यीकृत (z- स्कोर, आदि) है और इसलिए इसका उपयोग दो अलग-अलग आबादी से प्रसार की तुलना करने के लिए किया जा …

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डेटा खनन और कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम के लिए गणित का आधार
क्या आप मुझे डेटा माइनिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम के बारे में कुछ स्पष्टीकरण दे सकते हैं? उन्होंने किस गणित के आधार का उपयोग किया? क्या आप मुझे गणित में इस प्रकार के एल्गोरिदम को समझने के लिए शुरुआती बिंदु दे सकते हैं?

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जब एक विश्लेषणात्मक रूप से पर्याप्त सरल हो सकता है, तो पोस्टीरियर वितरण का पता लगाने के लिए कदम?
यह कम्प्यूटेशनल साइंस में भी पूछा गया था । मैं 11 डेटा नमूनों के साथ, एक लिए कुछ गुणांक के बायेसियन अनुमान की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं: जहां माध्य 0 के साथ गाऊसी है और विचरण वेक्टर पर पूर्व वितरण माध्य साथ गाऊसी है और एक विकर्ण …

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