self-study पर टैग किए गए जवाब

ध्यान दें: बोरेल-केंटेली लेम्मा का कहना है कि ∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0∑n=1∞P(An)<∞⇒P(limsupAn)=0\sum_{n=1}^\infty P(A_n) \lt \infty \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=0 ∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1∑n=1∞P(An)=∞ and An's are independent⇒P(limsupAn)=1\sum_{n=1}^\infty P(A_n) =\infty \textrm{ and } A_n\textrm{'s are independent} \Rightarrow P(\lim\sup A_n)=1 फिर, अगर ∑n=1∞P(AnAcn+1)<∞∑n=1∞P(AnAn+1c)<∞\sum_{n=1}^\infty P(A_nA_{n+1}^c )\lt \infty Borel-Cantelli Lemma का उपयोग करके मैं वह दिखाना चाहता …

13 probability  self-study  stochastic-processes  probability-inequalities 

पृष्ठभूमि मैं फिटिंग मॉडलों पर एक कोर्स में पहला उदाहरण समझने की कोशिश कर रहा हूं (इसलिए यह बहुत सरल लग सकता है)। मैंने हाथ से गणना की है और वे उदाहरण से मेल खाते हैं, लेकिन जब मैं उन्हें आर में दोहराता हूं, तो मॉडल गुणांक बंद हो जाते …

13 r  regression  self-study  lm 

केंद्रित करने के बाद, दो माप x और ingx को संभावित घनत्व समारोह के साथ कॉची वितरण से स्वतंत्र अवलोकन माना जा सकता है: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ यह दिखाएं कि यदि का MLE of the 0 है, लेकिन यदि में दो MLE …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy 

क्या औसत मूल्य की कल्पना करने के लिए हिस्टोग्राम में एक ऊर्ध्वाधर रेखा जोड़ना "ठीक" है? यह मेरे लिए ठीक लगता है, लेकिन मैंने इसे पाठ्यपुस्तकों और पसंद में कभी नहीं देखा है, इसलिए मैं सोच रहा हूं कि क्या किसी तरह का सम्मेलन ऐसा नहीं करना है? ग्राफ एक …

13 self-study  data-visualization  mean  histogram 

में एक अनुभववादी के साथी: ज्यादातर हानिरहित अर्थमिति (Angrist और Pischke, 2009: पेज 209) मैं निम्नलिखित पढ़ें: (...) वास्तव में, केवल पहचाने गए 2SLS (कहते हैं, सरल वाल्ड अनुमानक) लगभग निष्पक्ष है । यह औपचारिक रूप से प्रदर्शित करना कठिन है क्योंकि अभी-अभी पहचाने गए 2SLS में कोई क्षण नहीं …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

Let एक समान वितरण पर , जहां से एक यादृच्छिक नमूना है । आज्ञा दें और सबसे बड़े और सबसे छोटे क्रम के आँकड़े हैं। दिखाएँ कि आँकड़ा पैरामीटर लिए संयुक्त रूप से पर्याप्त पूर्ण आँकड़ा है । X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) यह …

13 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 4 साल पहले बंद हुआ । मुझे यह समस्या है जहाँ मुझे का …

13 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

मुझे एक साक्षात्कार में के साथ यह प्रश्न पूछा गया था । क्या कोई "सही" उत्तर है?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) मान लें कि टॉस iid हैं और हेड्स की संभावना । 400 टोस में सिर की संख्या का वितरण …

13 probability  hypothesis-testing  self-study  prior 

एक एकाधिक प्रतिगमन में स्वतंत्रता की डिग्री बराबर होती है , जहां चर की संख्या है।एन- के - १एन-क-1N-k-1ककk क्या प्रतिक्रिया चर (यानी, शामिल )? उदाहरण के लिए, मॉडल में , तो (यानी, , , और प्रत्येक के लिए 1 df ) करता है?ककkYYYY= बी0+ बी1एक्स1+ बी2एक्स2Y=बी0+बी1एक्स1+बी2एक्स2Y = B_0 + …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

मेरा प्रश्न निम्नलिखित तथ्य से आता है। मैं पोस्ट, ब्लॉग, लेक्चर और साथ ही मशीन लर्निंग पर किताबें पढ़ रहा हूं। मेरी धारणा यह है कि मशीन सीखने वाले चिकित्सक उन कई चीजों के प्रति उदासीन प्रतीत होते हैं जिनकी सांख्यिकीविद् / अर्थमिति देखभाल करती है। विशेष रूप से, मशीन …

13 machine-learning  self-study  inference 

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 …

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

मैं इन शब्दों को अधिक से अधिक सुन रहा हूं क्योंकि मैं मशीन लर्निंग का अध्ययन करता हूं। वास्तव में, कुछ लोगों ने समीकरणों की नियमितता पर काम करते हुए फील्ड्स मेडल जीता है। इसलिए, मुझे लगता है कि यह एक शब्द है जो सांख्यिकीय भौतिकी / गणित से लेकर …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

यदि एक असतत है और एक सतत यादृच्छिक चर है तो हम के वितरण के बारे में क्या कह सकते हैं ? क्या यह निरंतर है या यह मिश्रित है?वाई एक्स + वाईएक्सएक्सXYYYएक्स+ यएक्स+YX+Y उत्पाद बारे में क्या ?एक्सYएक्सYXY

12 self-study  distributions  random-variable 

मैं पैटर्न मान्यता और मशीन सीखने का अध्ययन कर रहा हूं, और मैं निम्नलिखित प्रश्न में भाग गया। समान श्रेणी के समान प्रायिकता साथ दो-स्तरीय वर्गीकरण समस्या पर विचार करेंP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} और द्वारा दिए गए प्रत्येक वर्गों में उदाहरणों का वितरण p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

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 \ …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics