Data analysis Part 2 Introduction to Research

Data analysis Part 2YouTube↗ IA↗(long shot)
People & Blogs 7.4K views 21 likes 3 dislikes 26 Jan 2016

Introduction to Research - I 8.5K subscribers N/A YouTube↗

Welcome to the demonstration part of the Data Analysis lecture, where I am going to show you how to just analyze a couple of data sets in a package or software package called R, and as I had said R is an open source and free software, very popular. ItÕs available

তথ্য বিশ্লেষণের বক্তৃতা প্রদর্শনীর অংশে স্বাগতম, যেখানে আমি আপনাকে দেখাতে যাচ্ছি কিভাবে শুধু একটি প্যাকেজ বা সফ্টওয়্যার প্যাকেজ R- র নামক একটি কয়েকটি

on all platforms. I am not going to show you how to install R. You can just go to the website,

ডাটা সেট বিশ্লেষণ, এবং হিসাবে আমি R একটি

download R; and for R, there is a very nice graphical user interface - GUI - called the

খোলা উৎস এবং বিনামূল্যে সফটওয়্যার, খুব জনপ্রিয় হয়।

R studio, and I strongly recommend you download that and install. All of that should be done fairly easily. I have done that on my computer. So, if you have a computer handy, you may want pause this video, install, and then, come back, and then, carry on with the instructions

এটি সব প্ল্যাটফর্মে উপলব্ধ। আমি আপনাকে আরএইচটি ইন্সটল করতে দেখব না। আপনি শুধু ওয়েবসাইটটিতে গিয়ে R ডাউনলোড করতে

that I go through in this lecture. So, I have R studio installed. Of course, before installing R studio, I have installed

পারেন; এবং R এর জন্য, একটি খুব সুন্দর গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস (graphical user

R as well and I am going to open this R studio interface. This is how the interface should

interface) আছে - GUI - R স্টুডিও বলে, এবং আমি দৃঢ়ভাবে

look like. Of course, it can look a bit different depending on how you configure it. The purpose

আপনি যে ডাউনলোড এবং ইনস্টল ইনস্টল

of this lecture is not to show you what R is about and so on. There are many, a number of, tutorials available on the web for that purpose. The purpose is to just show you what

করার সুপারিশ যে সব মোটামুটি সহজেই করা উচিত আমি আমার কম্পিউটারে যে কাজ করেছেন সুতরাং, যদি আপনার কোনও কম্পিউটারে

careful data analysis is about, just with a couple of data sets. Now, as I had mentioned during my lecture, the R package comes with a lot of data sets that the user can clear

কাজ করা হয়, তাহলে আপনি এই ভিডিওটি থামাতে চান, ইনস্টল করতে পারেন, এবং তারপর আবার ফিরে যান, এবং তারপর এই নির্দেশনায়

on with. ThatÕs one of the nice features of R. Now, to know what data sets are available, one could use this syntax in R. The question marks syntax in R basically brings up help, and the nice thing about R studio is, it completes

যেগুলি আমি এই বক্তৃতা দিয়ে যাচ্ছি তা চালিয়ে যান। সুতরাং, আমি আরভি স্টুডিও ইনস্টল করেছি। অবশ্যই, আর স্টুডিও ইনস্টল করার আগে,

the keyword or whatever you are typing if it is a part of the R system and data sets

আমি আর R ইনস্টল করেছি এবং আমি এই R স্টুডিও ইন্টারফেসটি খুলতে যাচ্ছি।

is a package in R. Therefore, as I typed data sets, you can see itÕs trying to complete

এইভাবে ইন্টারফেস কেমন হওয়া উচিৎ।

that for me and its also saying that is a package. So, what I am typing, therefore,

অবশ্যই, আপনি এটি কনফিগার কিভাবে নির্ভর

is right; what I am looking for, it makes sense.

করে এটি একটু ভিন্ন দেখতে পারেন।

LetÕs ask for help on data sets and it says, R data sets is a package. To know what data

এই বক্তৃতা উদ্দেশ্য আপনাকে দেখাতে কি আর আর তাই নয়।

sets are available in R, go to the index at the bottom here, and that brings up the documentation

সেখানে অনেক, অনেক, আছে যে উদ্দেশ্য জন্য ওয়েব উপর উপলব্ধ টিউটোরিয়াল আছে।

for the package data set. I have the version 3.2.1 and they are listed in alphabetical

উদ্দেশ্য শুধুমাত্র দেখাতে কি বিশদ তথ্য

order. Of course, itÕs impossible for me to go over all these data sets.

বিশ্লেষণ সম্পর্কে, শুধু কয়েকটি ডেটা সেট সঙ্গে।

Let's look at this particular data set called Beavers, but before I do that, I want to draw

এখন, আমি আমার বক্তৃতা সময় উল্লিখিত ছিল হিসাবে, R প্যাকেজ ব্যবহারকারীদের

your attention to this Anscombe data set that we talked about in the lecture. If you click

সঙ্গে পরিষ্কার করতে পারেন যে অনেক তথ্য

on the Anscombe data set, it gives you a description of the data set. In fact, we can load that

সেট সঙ্গে আসে। এটির চমৎকার বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি।

to begin with. To load a data set that comes with the R package, all you have to do is, type data, and then type the name of the data set, and once again R studio shows the list of the completions that one can have, and Anscombe is the one that I am looking for,

এখন, ডেটা সেটগুলি কী উপলব্ধ আছে তা জানার জন্য, R ব্যবহার করে এই সিনট্যাক্স(syntax)টি ব্যবহার করতে পারে। R এর মধ্যে সিনট্যাক্সের প্রশ্নটি মূলত সহায়তা

and I choose that. Once I do that, as you can see on the top right, Anscombe data set

তুলে ধরেছে এবং R স্টুডিও সম্পর্কে চমৎকার জিনিসটি এটি সম্পূর্ণ করেছে কিওয়ার্ড

has been loaded. DonÕt worry about the promise part; itÕs just not exactly loaded. The moment

বা যাই হোক না কেন আপনি টাইপ করছেন

you talk about Anscombe or in the sense in the command prompt, the moment you start typing the name of the data set, it shows you the true nature of the data - whether it is a

যদি এটি R সিস্টেমের একটি অংশ এবং ডাটা সেটগুলি R. এর একটি প্যাকেজ। তাই, আমি ডেটা সেট টাইপ করেছি, আপনি

time series data or regular data and so on. It shows that is a data frame. A data frame

দেখতে পারেন এটি আমার জন্য সম্পূর্ণ

in R is nothing but a matrix of data, but with the columns labeled, and the labels of

করার চেষ্টা করছে এবং এটি বলে যে এটি

Anscombe or any other data frame can be easily found.

একটি প্যাকেজ । সুতরাং, আমি টাইপ করছি কি,

For example, we could ask what are the labels for Anscombe data set. This is the syntax.

তাই, সঠিক হয়; আমি কি খুঁজছি, এটা অর্থে তোলে।

So, these are the labels that go with the columns. Anscombe data set has 8 columns. Remember we had four pairs 4 x(s) and 4 y(s) and one could plot the x 1 verses y 1 or x

আসুন ডেটা সেটগুলিতে সাহায্য চাইতে পারি এবং এটি বলে যে, ডাটা সেটগুলি একটি প্যাকেজ। R তে পাওয়া ডেটা সেটগুলি জানতে, এখানে নীচে

2 y 2 and regenerate the plots that I showed you in the lecture. For example, if I would,

সূচকের কাছে যান এবং এটি প্যাকেজ

if I want to plot the Anscombe x 1 y 1 pair, then I could, I am just recalling the commands

ডেটা সেটের জন্য ডকুমেন্টেশন তুলে ধরে। আমার কাছে ৩.২.১ সংস্করণ আছে এবং তারা বর্ণানুক্রমিকভাবে তালিকাভুক্ত করা হয়।

that I have in my history and thatÕs a nice feature of R studio. So, here I am plotting

অবশ্যই, আমার কাছে এই সমস্ত তথ্য সেটগুলি অতিক্রম করা অসম্ভব।

x 1, sorry y 1 verses x 1 of the Anscombe data set, and the syntax here tells me PCH

আসুন, এই বিশেষ ডেটা সেটগুলিকে বায়ার্স বলা হয়, কিন্তু এটি করার আগে, আমি আপনাদের

equals 19; these are all optional syntaxes. If I omit those, then it will just simply

মনোযোগ আকর্ষণ করতে চাই এই অ্যানস্কোম্ব (Anscombe) ডেটা সেট যা আমরা বক্তৃতা সম্পর্কে

produce a scatter plot, but I donÕt, I want something more. I want solid circles that

বললাম। আপনি যদি অ্যানস্কোম্ব (Anscombe) ডেটা সেটটি ক্লিক

are colored red.

করেন, এটি আপনাকে ডেটা সেটের একটি

So, PCH19 is basically telling which character it should use for plotting the markers, and

বিবরণ দেয়। আসলে, আমরা এটি দিয়ে শুরু করতে লোড করতে

that, and the color tells the plot to use a red color. So, if I do this, then it produces

পারি R প্যাকেজ সহ একটি ডাটা সেট লোড

as you see on the right bottom screen, I have here the y 1 verses x 1. As you can see on

করতে, আপনাকে যা করতে হবে তা হল, ডাটা টাইপ

the y and x axis labels, you can also, of course, enhance and decorate these plots by providing x y labels. I am not going to go into that, but main thing that you should

করুন, এবং তারপর ডেটা সেটের নাম টাইপ করুন, এবং আবারও র স্টুডিওটি এমন একটি সমাপ্তিগুলির

observe is this plot is exactly identical to what you have seen in the lecture and I

তালিকা দেখায় যা এক হতে পারে এবং উত্তরমঙ্গল

welcome you to reproduce the other plots that I have shown you in the lecture. And of course, what one could ask for is the summary statistics. Summary statistics are

আমি খুঁজছি যে এক, এবং আমি যে নির্বাচন। একবার আমি এটি করি, উপরের ডানদিকে আপনি দেখতে পারেন, অ্যানস্কোম্ব (Anscombe) তথ্য সেট লোড করা হয়েছে।

nothing but mean, median, and so on. So, we could ask for the summary statistics for the

প্রতিশ্রুতি অংশ সম্পর্কে চিন্তা করবেন না; এটা ঠিক ঠিক নয় লোড হয়।

Anscombe data set. The nice thing about the summary command in R is that for a data frame,

আপনি যখন অ্যানস্কোম্ব (Anscombe)- এর বিষয়ে বা কমপ্যাড প্রম্পটে অর্ন্তভূক্ত হয়ে

it looks through every column and reports the mean, minimum, maximum, median and so

কথা বলছেন, তখন মুহূর্তে আপনি ডাটা সেটের

on. Particular attention that I want to draw your attention to is the mean. So, mean of x 1, x 2, y 2 or if you can look at mean of y 1 and mean of y 2 and y 3, y 4 are identical;

নাম টাইপ করতে শুরু করেন, এটি আপনাকে ডাটাটির সত্যিকারের প্রকৃতি প্রদর্শন করে - এটি একটি সময় সিরিজ ডেটা বা নিয়মিত ডেটা এবং তাই । এটি একটি তথ্য ফ্রেম

may be mean of y 3 is just differing by one-third decimal. They all have the same average.

দেখায়। R তে একটি ডাটা ফ্রেম ছাড়াও ডাটাগুলির একটি ম্যাট্রিক্স থাকে, কিন্তু কলামগুলি

In fact, you can also check if they have the same correlation; that is x 1 and y 1 have the same correlation, x 2 and y 2 have the same correlation and so on. So, how do you

লেবেলযুক্ত, এবং আনসকমের লেবেলগুলি বা অন্য কোনও ডাটা ফ্রেম সহজেই পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, আমরা অ্যানস্কোম্ব (Anscombe)

compute correlation? LetÕs say that we want to compute the correlation between x 1 and y 1 of the Anscombe data set. This dollar operator is an operator in R which allows

ডেটা সেটের জন্য লেবেলগুলি জিজ্ঞাসা করতে পারি। এটি সিনট্যাক্স। সুতরাং, এই লেবেল যা কলাম সঙ্গে যান।

অ্যানস্কোম্ব (Anscombe) ডাটা সেটের 8 টি কলাম

you to access the columns of a data frame. Data frame is different from matrix but it

আছে। মনে রাখবেন আমাদের চারটি জোড়া ৪x(গুলি)

looks like a matrix, but the dollar operator applies to data frames, and lists, and so on. So, this is the correlation between x 1 and y 1. LetÕs see if they have the same - x 2 and y 2 have the same correlation; so exactly the same correlation. So, every pair in the Anscombe data set has the same correlation despite looking strikingly different.

এবং ৪y(গুলি) ছিল এবং কেউ x1 শব্দের y1 বা x2 y2 প্লট করতে পারে এবং আপনার বক্তৃতাতে দেখানো প্লটগুলিকে পুনরায় তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি চাই, আমি অ্যানস্কোম্ব

Now, letÕs move on to the next data set that I want to show you. In fact, the nice thing about R is that it comes, although it comes with a few installed packages by default,

(Anscombe) x1 y1 জোড়া চক্রান্ত করতে চাই, তাহলে আমি কেবল আমার ইতিহাসে যে কমান্ডগুলি পেয়েছি তা স্মরণ করছি এবং এটি R স্টুডিওর একটি

one can go to the R website and look for packages of interest from the thousands of user contributed packages meant for additional purposes and there are many, many such packages, play around

চমৎকার বৈশিষ্ট্য। তাই, এখানে আমি x1, আংশিক ডাটা 1 এর অনুচ্ছেদ 1x এর অনুচ্ছেদটি অঙ্কন করছি এবং এখানে সিনট্যাক্সটি

with them and the other nice thing is each package comes with a data set that you can

আমাকে PCH এর সমতুল্য ১৯ বলে।

test the routines in that package. Again, if you go to the R tutorial, you can realize how to do that. So, letÕs load another package called Beavers, and to know what these Beavers data set is

এই সব ঐচ্ছিক সিনট্যাক্স হয়। যদি আমি সেগুলি বাদ দেই, তবে এটি কেবলমাত্র একটি ছিটকিনি চাতন উৎপাদন করবে, কিন্তু আমি না, আমি আরো কিছু চাই।

about, we will go back to the help, and pick the BeaverÕs package. It says itÕs a body

আমি লাল বৃত্তাকার যে কঠিন বৃত্ত চাই।

temperature series of two beavers. Beavers are this huge rodents that are found in North

সুতরাং, PCH১৯ মূলত নির্দেশ করে যে এটি কোন চরিত্রটি ব্যবহার করে মার্কারগুলি

America and so on, and they are very well known for building dams, small dams, and walls, and so on. So, they are kind of a beaver in that sense.

অঙ্কন করার জন্য ব্যবহার করা উচিত, এবং এটি, এবং রঙটি একটি লাল রঙ ব্যবহার

So, these Beavers has two data sets in it, beaver1 and beaver2 corresponding to the body temperature of two different beavers, and we look at the first data set - the beaver1;

করার জন্য প্লটকে বলে। তাই, যদি আমি এটি করি, তাহলে এটি ডান প্রান্তের পর্দায় দেখায়, আমি এখানে y1 আয়াত

it has about 114 data points in it, collected at 10 minute intervals using a technique called telemetry and there is more information on this in the documentation. So, to load the Beavers data set, as usual type data beavers, and as you can see in the environment here, the work space beaver1 and beaver2 have been loaded. Once again, the

x1 পেয়েছি। যেমন আপনি y এবং x অক্ষ লেবেলে দেখতে পারেন, আপনি অবশ্যই অবশ্যই, উন্নত করতে পারেন এবং xy লেবেল প্রদান করে এই প্লট সজ্জিত।

type of data will be shown the moment you access the beaver1. So, for example, if I

আমি যে যেতে যাচ্ছি না, কিন্তু আপনি যা

want to know what type it is, just start typing the name and R studio will show you that it is a data frame as well. So how many columns does the data frame beaver1 have? It has 4

পালন করা উচিত এমন প্রধান বিষয় হল এই বক্তব্যটি বক্তৃতাতে আপনি যা দেখেছেন তার সমতুল্য এবং আমি বক্তৃতাতে আপনাকে

columns. To know what are the names of those, once again we typeÉ we look at the attributes

দেখানো অন্যান্য প্লটগুলির পুনরুত্পাদন করার জন্য আপনাকে স্বাগত জানাচ্ছি।

or the names, sorry, of the columns, and it shows that the first two columns give me the

এবং অবশ্যই, কি জিজ্ঞাসা করতে পারে একটি সংক্ষিপ্ত

day and time at which this record measurements were taken, and the third one is a temperature

পরিসংখ্যান হয়। সারাংশ পরিসংখ্যান কিছুই কিন্তু গড়,

thatÕs of interest to us. LetÕs plot the temperature. So, we say plot beaver1 dollar temperature. And when I do

মধ্যমা, এবং তাই। সুতরাং, আমরা অ্যানস্কোম্ব (Anscombe) ডেটা সেটের জন্য

this, it produces a scatter plot, but I want ideally also line plot, and I can ask for a line plot if I want, and then this is a line plot. I can also ask for both lines and points and so on; the story is endless; but this is how the temperature series looks like

সাম্প্রতিক পরিসংখ্যানগুলির জন্য অনুরোধ করতে পারি। R সারমর্ম কমান্ড সম্পর্কে চমৎকার জিনিস হল যে একটি ডাটা ফ্রেমের জন্য,

এটি প্রতিটি কলামের মধ্য দিয়ে দেখায়

over two days of recording. Now, as you can see, the temperature hovers around a 36-37

এবং গড়, সর্বনিম্ন, সর্বোচ্চ, মধ্যমা এবং এরকম রিপোর্ট করে।

and so on and there is some variability to it. Now the question is - should I ask whether

বিশেষ মনোযোগ যে আমি আপনার মনোযোগ

this data comes out of a deterministic or a stochastic process? This is univariate series. Suppose, I want to predict what will be the temperature of the beaver the following day;

আকর্ষণ করতে চান গড়। সুতরাং, x1, x2, y2 এর মানে বা যদি আপনি y এর গড়

I want build a model, should I treat this as a deterministic process? Now, I can treat this as a deterministic process if I see, at least from a visual analysis, that a mathematical

এবং 1y y এর y এর অর্থ দেখেন এবং y3, y4 সমান হয়; y3 এর অর্থ হতে পারে এক-তৃতীয়াংশ

function can explain this nicely. Now, of course, I can always fit a polynomial

দশমিক দ্বারা ভিন্ন। তারা সব একই গড় আছে।

of 113th degree to explain the data perfectly, but unfortunately the 113th degree polynomial will fail miserably in predicting the next point. That also is an indication of lack

আসলে, আপনি তাদের একই সম্পর্ক আছে কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন; যে x1 এবং y1 একই সম্পর্ক আছে, এক্স 2 এবং y2 একই সম্পর্ক

of determinism in the data, and also, it do not have any other factors that affect the

আছে এবং তাই। সুতরাং, আপনি কিভাবে পারস্পরিক সম্পর্ক

beaverÕs temperature to help me predict this. So, it may be a wise thing to assume that

গণনা করবেন? আসুন আমরা বলতে পারি যে আমরা অ্যানস্কোম্ব

this temperature series is stochastic, but on the other hand I also find some trends,

(Anscombe) ডাটা সেটের x1 এবং y1 এর মধ্যে পার্থক্য গণনা করতে চাই।

and we will talk about it in the next and final data set that will take up. So, for

এই ডলার অপারেটর R- এর একটি অপারেটর

now we can treat this data set to be stochastic and ask for mean of beaver. For example, I

যা আপনাকে ডাটা ফ্রেমের কলাম অ্যাক্সেস করতে দেয়।

can ask what is the mean of, sorry, beaver1-dollar temperature alright; we can do that; and that

ডাটা ফ্রেম ম্যাট্রিক্স থেকে ভিন্ন কিন্তু এটি একটি ম্যাট্রিক্সের মত দেখাচ্ছে, তবে ডলার অপারেটর ডেটা ফ্রেম, এবং তালিকাগুলিতে প্রযোজ্য এবং আরও অনেক কিছু।

is the average. We can also ask for the standard deviation. You can recall the previous commands

সুতরাং, এটি x1 এবং y1 এর মধ্যে পারস্পরিক

in the history by using the up and down arrows and this is the standard deviation and so

সম্পর্ক। আসুন দেখি তাদের একই কি আছে - x2 এবং

on. Now, what we want to do is also compare the

y2 একই সম্পর্ক আছে; তাই ঠিক একই পারস্পরিক

means; that is suppose my hypothesis is that these two beavers have the same average temperature

সম্পর্ক। সুতরাং, আনকম্বে ডাটা সেটের প্রত্যেকটি জোড়া স্ট্রাকিংয়ের ভিন্ন ভিন্ন চেহারা

right. Definitely the temperature observations that I have are just one of the many possible

সত্ত্বেও একই সম্পর্ক রয়েছে। এখন, আসুন পরবর্তী ডেটা সেট যা আমি আপনাকে

readings that I could have obtained. So, I am imagining that there is a population of readings for beaver1, and population of readings for beaver2, and I am assuming that both these

দেখাতে চাই প্রকৃতপক্ষে, R সম্পর্কে চমৎকার জিনিসটি আসে, এটি ডিফল্টভাবে কয়েকটি ইনস্টল করা প্যাকেজগুলির সাথে আসে, তবে কেউ

populations have same averages. Let us say I want test that. Now, statistically thatÕs

আর ওয়েবসাইটে যেতে পারে এবং অতিরিক্ত ব্যবহারকারীদের জন্য সেখানে হাজার

a hypothesis test. If mu 1 is a true mean for beaver1, and mu 2 is a true mean for beaver2,

হাজার ব্যবহারকারীর প্যাকেজ থেকে সুদ প্যাকেজগুলি সন্ধান করতে পারে অনেক, অনেক

and here conducting a hypothesis test that mu 1 equals mu 2 or mu 1 minus mu 2 is 0.

প্যাকেজ আছে, তাদের চারপাশে খেলা এবং

Now, we are not going to go into the theory, but let me quickly tell you the routine or the command that helps you compare averages of two different populations, and thatÕs

অন্যান্য চমৎকার জিনিস প্রতিটি প্যাকেজ আপনি যে প্যাকেজ রুটিন পরীক্ষা করতে পারেন যে একটি ডেটা সেট সঙ্গে আসে।

the t dot test command, which is also known as a studentÕs t test. The t refers to the distribution of the statistic that we shall use to carry out the hypothesis test. Remember

আবার, যদি আপনি R টিউটোরিয়ালে যান, তাহলে আপনি কীভাবে এটি করতে পারেন বুঝতে পারেন। সুতরাং, বেভার্স (Beavers) নামক একটি প্যাকেজ

statistic is some mathematical function of the data. So, what is done, at least theoretically, just to give you an idea, is that sample means of both the beaver1 and beaver2 series are

লোড করা উচিত, এবং এই বেভার্স (Beavers) তথ্য সেট কি সম্পর্কে জানতে, আমরা সাহায্য ফিরে যেতে হবে, এবং Beaver প্যাকেজ বাছাই

computed, and statistically we look at the distance - you can say so crudely - between

এটি বলছে দুটি বেভার্স (Beavers) একটি শরীরের

the sample means, in presence of the fact that they have come from two different populations.

তাপমাত্রা সজ্জা। বেভার্স (Beavers) এই বিশাল চিংড়িগুলি যা উত্তর

What is a difference between them? I am hypothesizing that the means are the same, then, what is

আমেরিকায় পাওয়া যায় এবং তাই, এবং

a difference? The difference is in the variability, in the variances; that is, they come out of

তারা বাঁধ নির্মাণ, ছোট বাঁধ, এবং দেয়ালের

different spreads. To know that, for example, whether my assumption that different variabilities hold good, we can look at a histogram and look at the spread also. So, letÕs look at

জন্য খুব পরিচিত। সুতরাং, তারা যে অর্থে বেভার্স (Beavers) ধরনের

the histogram of beaver1 which gives me an idea of the distribution of the data. So, now on the plot you see the histogram of data, it is beaver1 - temperature histogram

হয়। সুতরাং, এই বেভার্স (Beavers) দুটি তথ্য সেট আছে, বেভার্ (Beaver)1 এবং বেভার্ (Beaver)2 দুই ভিন্ন বেভার্স (Beavers) শরীরের তাপমাত্রা সংশ্লিষ্ট,

- indicating some kind of a Gaussian distribution with the mean being the value that we have calculated here. What about beaver2? Does it look like a Gaussian distribution or some

এবং আমরা প্রথম তথ্য সেট তাকান - বেভার্ (Beaver)1; এটি এর মধ্যে ১১৪ তথ্য পয়েন্ট

other distribution? Now, it doesnÕt look exactly like a Gaussian; I am not even so close, but what we can see strikingly is that the variability; if I look at the variance

আছে, টেলিম্যাট্রিটি নামে একটি কৌশল ব্যবহার করে ১০ মিনিটের অন্তর একত্রিত এবং ডকুমেন্টেশন এই বিষয়ে আরো তথ্য আছে।

of beaver2 verses variance of beaver1, the variabilities - these are sample variabilities; that is, these have been computed from data - they are quite different from each other.

সুতরাং, বেভার্স (Beavers) তথ্য সেট লোড হিসাবে, স্বাভাবিক টাইপ তথ্য বেভার্স (Beavers) হিসাবে, এবং আপনি এখানে পরিবেশে দেখতে

So, there is some justification to the assumption that we are making that is the temperature readings of these two beavers have come from different variability. In other words, the variability of temperature in both these beavers are quite different from each other. And itÕs possible even among human beings temperatures can vary quite significantly, but the means

পারেন, কাজ স্থান বেভার্ (Beaver)1 এবং বেভার্ (Beaver)2 লোড করা হয়েছে। একবার আবার, বেভার্ (Beaver)1 অ্যাক্সেস করার মুহূর্তে ডাটা টাইপ দেখানো হবে।

can be the same. So, we can now test the hypothesis and to know the syntax of any routine, for example, I can press the tab, and it tells me what are the default ones. I have to supply

উদাহরণস্বরূপ, উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি জানতে চাই যে এটি কি ধরনের, তাহলে নাম টাইপ করা শুরু করুন এবং R স্টুডিও আপনাকে দেখাবে যে

the first series, and then, supply the second series. And then also, there are other options that you want - what is the alternative hypothesis? Whenever I am testing an hypothesis or any

এটি একটি ডেটা ফ্রেমও। তাই ডেটা ফ্রেম বেভার্ (Beaver)1 কত কলাম আছে? এতে ৪ টি কলাম রয়েছে। তাদের নাম কি জানো, আবার আমরা টাইপ করি

... আমরা বৈশিষ্ট্যগুলি বা নাম, দুঃখিত, কলামগুলির

null hypothesis there is an alternative hypothesis, then I have to specify. Here the alternative

দিকে তাকিয়ে দেখি এবং এটি দেখায় যে

hypothesis is that the means are different from each other.

প্রথম দুটি কলাম আমাকে দিন এবং সময়

In other situations, I may test the mean of beaver1 or the true average of a temperature

দিন যে এই রেকর্ডের পরিমাপ নেওয়া হয়েছে , এবং তৃতীয়টি তাপমাত্রা যা আমাদের জন্য কৌতূহলের

of beaver1 is greater than that of beaver2 and so on, but we are not interested in that

একটি বিষয় হয়।

here. So, the default alternative if you look up the t test - t dot test - see documentation

আসুন তাপমাত্রাটি চলাচল করি। তাই আমরা বলছি প্লট বেভার্ (Beaver)1 ডলার তাপমাত্রা।

it saysÉ it gives you the default values which is for the alternative one it says they

এবং যখন আমি এটি করি, এটি একটি স্ক্র্যাপার

are not different and there are many other options. For example, variance being equal - am I assuming the variability to be equal, no, and thatÕs a default option as well.

প্লট তৈরি করে, কিন্তু আমি মনে করি প্লটটি অবশ্যই লাইন প্লট, এবং যদি আমি চাই একটি লাইন প্লট চাইতে পারি, এবং তারপর এটি

It says false. So, I donÕt have to do anything with that. And there are a few other options which I am not going to explain now, it requires a bit of theory, but letÕs do this.

একটি লাইন প্লট। আমি উভয় লাইন এবং পয়েন্ট জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারেন; গল্প অবিরাম; কিন্তু এই

LetÕs see what the t dot test tells me. It reports a bunch of things, but what is of

তাপমাত্রা সিরিজ রেকর্ডিং এর দুই দিনের মত দেখায় কিভাবে।

importance is this p value alright. And of course, it gives you the means of x and y.

এখন, যেহেতু আপনি দেখতে পাচ্ছেন, তাপমাত্রা ৩৬-৩৭ এর মত ঘুরছে এবং এর কিছু পরিবর্তন আছে।

When you look at the sample means they look pretty close. I mean Of course, in the sense

এখন প্রশ্ন হল - আমি কি এই তথ্য একটি নির্ধারক

you may say no, I may say yes, and thatÕs the reason why we are performing a statistical

বা একটি সম্ভাবনাত্বক প্রক্রিয়ার বাইরে আসে কিনা জিজ্ঞাসা করা উচিত?

analysis; but the statistical analysis with its very, very low P value is indicating that

এই একচল সিরিজ। ধরুন, আমি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই যে পরের দিন বেভার্ (Beaver) তাপমাত্রা হবে; আমি একটি মডেল

the hypothesis isÉ null hypothesis is the means are equal does not hold good; it has

নির্মাণ করতে চান, আমি একটি নির্ধারিত

to be rejected. Whenever the p value is low, the null hypothesis must go; so, that is a

পদ্ধতি হিসাবে এটি আচরণ করা উচিত? এখন, আমি এটি একটি নির্ধারক প্রক্রিয়া

nice phrase that you will find in OgunnaikeÕs book. It is also telling you the alternative

হিসাবে বিবেচনা করতে পারি যদি অন্তত একটি চাক্ষুষ বিশ্লেষণ থেকে দেখা যায় যে,

hypothesis against which the null hypothesis has been tested, and it also gives you the 95 percent confidence interval. The 95 confidence interval is on something. What is that? It

একটি গাণিতিক ফাংশন এই সুন্দরভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে। এখন, অবশ্যই, আমি সর্বদা তথ্য ব্যাখ্যা করতে ১১৩তম ডিগ্রী একটি বহুসংখ্যক মাপসই

করতে পারেন, কিন্তু দুর্ভাগ্যবশত, ১১৩তম

is on the difference in the means. So, what it is testing is that the means are not different

ডিগ্রী বহুবর্ষী পরবর্তী পয়েন্ট ভবিষ্যদ্বাণীতে মারাত্বকভাবে ব্যর্থ হবে। এটি তথ্যগতভাবে ডিটেকনবিজ্ঞানের অভাবের একটি ইঙ্গিত

from each other, thatÕs null hypothesis. And if you turn to statistics books, they

এবং এটি অন্য কোনও কারণ নেই যা বেভার্

will tell you that a hypothesis test of the form mu 1 minus mu 2 equals 0 can be also

(Beaver) এর তাপমাত্রাকে আমার ভবিষ্যদ্বাণীতে সাহায্য করার জন্য প্রভাবিত করে না।

conducted by looking at the confidence interval for the difference in means. So, the confidence interval for the difference in means is reported here, and it does not

সুতরাং, এই তাপমাত্রা সিরিজ সম্ভাবনাত্বক মনে করা একটি বুদ্ধিমান জিনিস হতে পারে, কিন্তু অন্য দিকে আমি কিছু প্রবণতা খুঁজে, এবং

include the postulated value which is 0. If the confidence interval had included the postulated

আমরা নিতে হবে যে পরবর্তী এবং চূড়ান্ত তথ্য সেট মধ্যে এটি সম্পর্কে কথা হবে

value for the difference in true means which is 0, then we cannot reject the null hypothesis.

তাই, এখন আমরা এই তথ্য সেট সম্ভাবনাত্বক

There is not enough evidence in the data to reject the null hypothesis. In this case,

হতে এবং বীবর এর গড় জন্য জিজ্ঞাসা করতে

we have sufficient evidence in the data to come to a conclusion that the temperature

পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আমি করতে পারিজিজ্ঞাসা করুন কি মানে, দুঃখিত, বীবর 1 ডলার তাপমাত্রা;

- average temperature - of beaver1 and average temperature of beaver2 are different from each other. And we have done this despite the fact that the readings in beaver1 and

আমরা এটা করতে পারি; এবং যে গড় হয়। আমরা মান বিচ্যুতির জন্যও জিজ্ঞাসা করতে পারি। আপনি ইতিহাসের পূর্ববর্তী কমান্ডগুলিকে আপ

beaver2 are of different sizes. Beaver1 has 114 data points; beaver2 has 100 data points.

এবং ডাউন তীরগুলি ব্যবহার করে প্রত্যাহার করতে পারেন এবং এটি হল স্ট্যান্ডার্ড

How do I know that? I can ask for the length or I can look the help and you can see here

ডেভিয়েশন এবং তাই। এখন, আমরা যা করতে চাই তা হল উপাদানের

100 data points; where as we had 114 data points. So, the theory allows you to collect

তুলনা; যে আমার অনুমান অনুমান করা হয় যে

different sample sizes, but the question is whether this test itself has been conducted correctly. Theoretically does it satisfy theoretical assumptions? Probably not because this t test actually assumes that both the samples have comes from Gaussian distributions, and we

এই দুই beavers একই গড় তাপমাত্রা অধিকার আছে। নিশ্চিতভাবে যে তাপমাত্রার পর্যবেক্ষণ আমি পেয়েছি অনেক সম্ভাব্য রিডিং যে আমি প্রাপ্ত হতে

have seen that the beaver2 temperature series is not really conforming to the Gaussian distribution, but may be had we collected larger and larger samples, then the assumptions might have been

পারে এক। সুতরাং, আমি কল্পনা করছি যে বীবর 1 এর পাঠাগার এবং বীবর ২ এর পাঠাগারের জনসংখ্যা

met more strictly alright. So, the point to keep in mind is not just reporting the analysis,

আছে, এবং আমি অনুমান করছি যে এই জনসংখ্যার

but also the assumptions that we have made and whether the data has met those assumptions. The final thing that I want to show you is another series, which is the carbon dioxide

উভয়ই একই সমান গড় আছে। আসুন আমরা বলতে পারি যে আমি পরীক্ষা চাই।

emissions in a certain region, during a certain period. Again, I welcome you to look up the

এখন, পরিসংখ্যানগত যে একটি অনুমান পরীক্ষা।

help on this data set. Just want to show you the data set. And here, I have loaded the

যদি mu 1 বেভার্ (Beaver)1 এর জন্য একটি সত্য

carbon dioxide data set and we shall plot this series. And you can see in this series there is a trend, the x axis is time - the year in which it was the carbon dioxide emission was collected. There is a linear trend or probably a slightly parabolic trend, we do not know, but vividly there are two things - a linear trend and then there is an oscillatory

অর্থ হয়, এবং মিউ2 বেভার্ (Beaver)2 এর জন্য একটি সত্য অর্থ, এবং এখানে একটি অনুমান পরীক্ষা পরিচালনা করে যে মিউ1 সমান মিউ2 বা মিউ1 বিয়োগ মিউ2 শূন্য হয়।

nature to it. Now, once again the question - should I treat this as a deterministic process or a stochastic process? On the face of it, it appears deterministic, because itÕs so

এখন, আমরা এই তত্ত্বে যেতে যাচ্ছি না, তবে আমাকে রুটিন বা কমান্ড যা আপনাকে দুটি ভিন্ন

dominant, there is a mathematical function that I can fit to explain the trend. I can

জনসংখ্যার গড় তুলনা করতে সাহায্য করে,

also explain the oscillations using sinusoids. I can determine the frequency. How do I determine the frequency? By looking at the periodogram or the power spectral density.

এবং এটি টি টোট টেস্ট কমান্ড, যা শিক্ষার্থীর t পরীক্ষার নামেও পরিচিত হয়, আপনাকে

You can fit a linear trend. I will show you how to fit linear trends when we go to the

বলি। এটি আমরা অনুমান পরীক্ষা চালানোর জন্য ব্যবহার করা হবে যে পরিসংখ্যান বন্টন বোঝায়।

স্মৃতিশক্তি মনে রাখবেন কিছু গাণিতিক

lecture on modeling skills. Basically, it is a matter of a regression, but this shows

ফাংশন তথ্য। সুতরাং, অন্তত তাত্ত্বিকভাবে, আপনি কেবল একটি ধারণা দিতে, যা বেভার্ (Beaver)1 এবং বেভার্ (Beaver)2 সিরিজের

you that there is a possibility that you can think of the series as deterministic. However,

উভয় নমুনা মানে হয় গণনা করা হয়, এবং পরিসংখ্যানগত আমরা দূরত্ব তাকান - আপনি তাই স্তূলভাবে বলতে পারেন - নমুনা মানে, তারা দুই ভিন্ন জনসংখ্যার থেকে এসেছেন

once you have removed the deterministic part, you should ask if there is anything left in

যে সত্যের উপস্থিতি। তাদের মধ্যে পার্থক্য কি? আমি অনুমান করছি যে অর্থ একই, তারপর,

the series to be explained, and if that has some irregularities, some stochastic nature

একটি পার্থক্য কি? পার্থক্য বৈকল্পিকতা, বৈকল্পিকতার মধ্যে; যে, তারা বিভিন্ন স্প্রেড থেকে বেরিয়ে আসে।

to it, then you come to the conclusion that the series is a mix of deterministic and stochastic

উদাহরণস্বরূপ, আমার ধারণা যে ভিন্ন বৈরিতা ভাল রাখে, আমরা একটি হিস্টোগ্রাম দেখি এবং ছড়িয়ে পড়তে পারি। সুতরাং, আসুন বেভার্ (Beaver)1 এর হিস্টোগ্রামটি

দেখি যা আমাকে ডেটা বিতরণের একটি ধারণা

processes. Here, the determinism is purely as a function of time. In many processes,

দেয়। সুতরাং, এখন প্লটটিতে আপনি ডাটা হিস্টোগ্রাম দেখতে পান, এটি বেভার্ (Beaver)1 - তাপমাত্রা হিস্টোগ্রাম - যে কোনও রকম গশিয়ী বন্টনকে নির্দেশ

the deterministic nature can come about by a certain cause that you already know right.

করে যা আমরা এখানে গণনা করেছি। কি বেভার্ (Beaver)2? এটি একটি গাউসিয়ান ডিস্ট্রিবিউশন বা অন্য কোন বন্টন মত চেহারা?

In the reactor temperature example that we discussed, if I give you the coolant flow

এখন, এটি গাউসিয়াসের মতোই দেখতে পায় না; আমি এমনকি এত ঘনিষ্ঠ নই, কিন্তু আমরা কি

and the reactor temperature series, using the coolant flow you can explain the variations

দেখতে পাচ্ছি যে বৈচিত্র্য; যদি আমি বেভার্ (Beaver)2 আয়াতের বিবর্তনের বিচ্ছিন্নতা দেখি, তবে বৈকল্পিক - এই নমুনা বৈচিত্র্য; যে, এই তথ্য থেকে গণনা করা হয়েছে - তারা

in the reactor temperature significantly; yet there will be something left in the temperature

একে অপরের থেকে বেশ ভিন্ন। সুতরাং, আমরা এই যে এই দুটি beavers তাপমাত্রা

that you may not be able to explain using a coolant flow which will be due to the sensor

রিডিং বিভিন্ন পরিবর্তনশীলতা থেকে আসা হয়েছে যে অনুমানের কিছু যুক্তি আছে। অন্য কথায়, উভয় এই beavers মধ্যে তাপমাত্রার

noise; there you have a mix of deterministic and stochastic process.We are not talking

পরিবর্তনশীলতা একে অপরের থেকে বেশ ভিন্ন। এবং এটি মানুষের মধ্যে এমনকি সম্ভব তাপমাত্রা বেশ উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে,

about linear or non-linear here. Anyway, so hopefully I have introduced to

কিন্তু উপায় একই হতে পারে। সুতরাং, আমরা এখন অনুমান পরীক্ষা এবং কোন রুটিন সিনট্যাক্স জানতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, i ট্যাব টিপুন, এবং এটি ডিফল্ট বেশী

কি বলতে পারেন।

you through these examples first of all the great free-open source software package called

আমাকে প্রথম সিরিজ সরবরাহ করতে হবে, এবং তারপর, দ্বিতীয় সিরিজ সরবরাহ। এবং তারপর, আপনি চান অন্যান্য বিকল্প আছে - বিকল্প হাইপোথিসিস কি?

যখনই আমি একটি হাইপোথিসিস বা কোন শূন্য হাইপোথিসিস পরীক্ষা করছি তখন একটি বিকল্প হাইপোথিসিস আছে, তারপর আমাকে অবশ্যই নির্দিষ্ট

R, because some of the students have seen in the forum have requested for introduction

করতে হবে। এখানে বিকল্প হাইপোথিসিস হল যে অর্থ একে অপরের থেকে ভিন্ন। অন্য পরিস্থিতিতে, আমি beaver1 এর গড় পরীক্ষা

করতে পারি বা বেভার্ (Beaver)1 এর একটি তাপমাত্রা গড় বেভার্ (Beaver)2 এর চেয়ে বড় এবং এভাবেই

to, an exposure to some programming language, but what is needed in data analysis is not

চলতে পারি, কিন্তু এখানে আমরা এখানে আগ্রহী নই। সুতরাং, ডিফল্ট বিকল্পটি যদি আপনি t পরীক্ষাটি দেখতে পান - টি টোট টেস্ট - এটি ডকুমেন্টেশনটি

দেখায় - এটি আপনাকে ডিফল্ট মান দেয় যা বিকল্পটির জন্য এটি বলে যে তারা আলাদা

necessary programming language, but a nice software tool that confirms to the theory,

নয় এবং অন্যান্য অনেক অপশন রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, পার্থক্য হচ্ছে সমান - আমি ভেরিয়েবলটি সমান, না, এবং এটি একটি ডিফল্ট বিকল্প হিসেবেও অনুমান করছি।

এটা মিথ্যা বলে তাই, আমার সাথে এমন কিছু করার দরকার নেই।

and R has been written by many of the pioneers in the world of statistical data analysis.Therefore,

এবং কিছু অন্যান্য অপশন আছে যা আমি এখন ব্যাখ্যা করতে যাচ্ছি না, এটি তত্ত্ব একটি বিট প্রয়োজন, কিন্তু এর এটি করা যাক। আসুন দেখি টি টি ডট পরীক্ষাটি কি বলে।

এটি একটি গুচ্ছ রিপোর্ট, কিন্তু গুরুত্ব কি এই পি মান ঠিক আছে।

there is more credibility to it and there is a nice user forum.You can ask any questions

এবং অবশ্যই, এটি আপনাকে x এবং y এর উপায় দেয়। আপনি নমুনা তাকান মানে তারা সুন্দর বন্ধ চেহারা। আমি বলতে চাচ্ছি, অবশ্যই, আপনি না বলতে

পারেন, আমি হ্যাঁ বলতে পারেন, এবং যে

and itÕs continuously developed. R studio is a fantastic piece of GUI for R. So, enjoy

কারণ আমরা একটি পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ সম্পাদন করা হয়; কিন্তু তার খুব, খুব কম পি (P) মান সঙ্গে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ অনুমান করা হয় যে অনুমান হয় ... শূন্য অনুমান

মানে সমান হয় ভাল রাখা না; এটি প্রত্যাখ্যাত হতে হবে। যখনই পি (P) মান কম হবে, তখন শূন্য হাইপোথিসিস

and yeah write to us if you have any questions. Hopefully you enjoyed the lecture.

অবশ্যই যেতে হবে; সুতরাং, যে একটি চমৎকার ফ্রেজ যে আপনি অগুনাইকে (Ogunnaike) এর বই খুঁজে পাবেন। এটি আপনাকে বিকল্প হাইপোথিসিসের কথাও

বলছে, যার বিরুদ্ধে নল হাইপোথিসিস পরীক্ষা

Thank you.

করা হয়েছে এবং এটি আপনাকে ৯৫ শতাংশ আত্মবিশ্বাসের বিরতি দেয়। ৯৫ আস্থা ব্যবধান কিছু হয়। এটা কি?

এটা মানে পার্থক্য হয় সুতরাং, এটি পরীক্ষার কি হল যে উপায় একে অপরের থেকে ভিন্ন নয়, যে শূন্য হাইপোথিসিস। এবং যদি আপনি পরিসংখ্যান বইয়ে ঘুরে যান, তারা

আপনাকে বলবে যে ফর্মের একটি অনুমান পরীক্ষা মিউ1 বিয়োগ মিউ2 সমান শূন্য অর্থের পার্থক্যের জন্য আস্থা ব্যবধান দেখে দ্বারা পরিচালিত হতে পারে।

তাই, অর্থের পার্থক্যের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এখানে রিপোর্ট করা হয়, এবং এটি ০.৭ যা মানযুক্ত মান অন্তর্ভুক্ত করে না।

যদি আস্থা ব্যবধানের প্রকৃত মানে যা শূন্য এর মধ্যে পার্থক্য জন্য নির্ধারিত মূল্য অন্তর্ভুক্ত ছিল, তাহলে আমরা প্রত্যাখ্যান করতে পারে না নল হাইপোথিসিস নল অনুমান প্রত্যাখ্যান

তথ্য যথেষ্ট প্রমাণ নেই। এই ক্ষেত্রে, আমাদের উপসংহারে পৌঁছানোর জন্য পর্যাপ্ত প্রমাণ রয়েছে যে তাপমাত্রা - গড় তাপমাত্রা - বেভার্ (Beaver)1 এবং বেভার্ (Beaver)2

এর গড় তাপমাত্রা একে অপরের থেকে ভিন্ন। এবং আমরা এই কাজটি করেছি সত্ত্বেও বীবর1 এবং বীবর ২ এর পাঠ্য বিভিন্ন আকারের। বেভার্ (Beaver)1 ১১৪ তথ্য পয়েন্ট আছে; বেভার্

(Beaver)2 এর ১০০ টি ডাটা পয়েন্ট আছে। আমি কিভাবে জানি যে? আমি দৈর্ঘ্যের জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারি বা আমি সাহায্য সন্ধান করতে পারি এবং আপনি

এখানে ১০০ টি ডাটা পয়েন্ট দেখতে পারেন; যেখানে আমরা ১১৪ তথ্য পয়েন্ট ছিল। সুতরাং, তত্ত্ব আপনাকে বিভিন্ন নমুনা মাপ সংগ্রহ করতে দেয়, কিন্তু প্রশ্ন হল

এই পরীক্ষাটি সঠিকভাবে পরিচালিত হয়েছে কি না। তাত্ত্বিকভাবে তা তাত্ত্বিক অনুমানকে সন্তুষ্ট করে?

সম্ভবত এই টি পরীক্ষা আসলে উভয় নমুনার গসিয়ান (Gaussian) বিতরণ থেকে আসে যে অনুমান না, এবং আমরা বেভার্ (Beaver)2 তাপমাত্রা সিরিজ সত্যিই গসিয়ান (Gaussian) বন্টন সাথে সহমত

হয় না যে দেখা যায়, কিন্তু আমরা বড় এবং বড় নমুনা সংগ্রহ করা হতে পারে, তারপর অনুমান সম্ভবত আরও কঠোরভাবে পূরণ করা হয়েছে।

সুতরাং, মনে রাখা বিন্দু শুধুমাত্র বিশ্লেষণ রিপোর্ট করা হয় না, কিন্তু আমরা তৈরি করা হয়েছে যে অনুমান এবং তথ্য যারা অনুমান পূরণ করেছে কিনা।

যে চূড়ান্ত জিনিসটি আমি আপনাকে প্রদর্শন করতে চাই তা অন্য একটি সিরিজ, যা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে কার্বন ডাই অক্সাইড নির্গমন।

আবার, আমি আপনাকে এই ডেটা সেট উপর সাহায্য সন্ধান করার জন্য স্বাগত জানাই। শুধু আপনি তথ্য সেট প্রদর্শন করতে চান। এবং এখানে, আমি কার্বন ডাই অক্সাইড ডেটা

সেট লোড করেছি এবং আমরা এই সিরিজ চক্রান্ত করা হবে। এবং আপনি এই সিরিজ দেখতে পারেন একটি প্রবণতা আছে, এক্স অক্ষ হয় সময় - বছর

যেখানে এটি কার্বন ডাই অক্সাইড নির্গমন সংগ্রহ করা হয়েছিল। একটি রৈখিক প্রবণতা বা সম্ভবত একটি সামান্য পারবোলিক প্রবণতা আছে, আমরা জানি না,

কিন্তু স্পষ্টভাবে দুটি জিনিস আছে - একটি রৈখিক প্রবণতা এবং তারপর এটি একটি দোলন প্রকৃতি আছে এখন, আবার প্রশ্ন - আমি এটি একটি নির্ধারক প্রক্রিয়া বা একটি

সম্ভাবনাত্বক প্রক্রিয়া হিসাবে আচরণ করা উচিত? এটির মুখোমুখি, এটি নির্ণায়ক বিবেচিত, কারণ এটিই প্রভাবশালী, একটি গাণিতিক ফাংশন

আছে যা আমি প্রবণতা ব্যাখ্যা করতে পারব। আমি সাইনুসয়েড (sinusoids) ব্যবহার করে দোলন ব্যাখ্যা করতে পারেন। আমি ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করতে পারেন।

আমি কিভাবে ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করব? সময়ক্রম বা শক্তি বর্ণালী ঘনত্ব এ খুঁজছেন দ্বারা। আপনি একটি রৈখিক প্রবণতা মাপসই করতে

পারেন। আমি মডেলিং দক্ষতা নেভিগেশন বক্তৃতা যান যখন রৈখিক প্রবণতা মাপসই কিভাবে আপনাকে প্রদর্শন করা হবে মূলত, এটি একটি রিগ্রেশন

একটি ব্যাপার, কিন্তু এটি আপনাকে দেখায় যে একটি সম্ভাবনা আছে যে আপনি নিয়ন্ত্রক হিসাবে সিরিজ মনে করতে পারেন। যাইহোক, একবার আপনি নিয়ামকগত অংশটি

সরিয়ে ফেললে আপনাকে জিজ্ঞাসা করা উচিত সিরিজের কিছু বাকি আছে কি না তা ব্যাখ্যা করা, এবং যদি এর কিছু অনিয়ম থাকে তবে কিছু সম্ভাবনাত্বক প্রকৃতি আছে, তাহলে

আপনি উপসংহারে পৌঁছান যে সিরিজ একটি মিশ্রণ নির্ণায়ক এবং সম্ভাবনাত্বক প্রক্রিয়াগুলির এখানে, নির্ণায়ক বিশুদ্ধরূপে সময় একটি ফাংশন হিসাবে থাকে।

অনেক প্রক্রিয়াতে, নির্ণায়ক প্রকৃতি একটি নির্দিষ্ট কারণ যে আপনি ইতিমধ্যেই সঠিক জানতে পারেন সম্পর্কে আসতে পারে। রিঅ্যাক্টর তাপমাত্রার উদাহরণ যা আমরা আলোচনা

করেছি, যদি আপনি শীতল প্রবাহ এবং চুল্লী তাপমাত্রা সিরিজ, শীতল প্রবাহ ব্যবহার করে আপনি চুল্লি তাপমাত্রার মধ্যে উল্লেখযোগ্যভাবে উল্লেখ করতে পারেন;

তবে তাপমাত্রার কিছু বাকি থাকবে যা আপনি সিনেটর গোলমালের কারণে কুল্যান্ট প্রবাহ ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করতে পারবেন না; সেখানে আপনি নিয়ন্ত্রক এবং স্টকাস্টিক প্রক্রিয়া

একটি মিশ্রণ আছে। আমরা এখানে রৈখিক বা অ-রৈখিক সম্পর্কে কথা বলা হয় না। যাইহোক, তাই আশা করি আমি এই উদাহরণের

মাধ্যমে আপনাকে প্রথম সব মহান মুক্ত ওপেন সোর্স সফটওয়্যার প্যাকেজগুলির R- এর নাম দিয়েছি, কারণ ফোরামে কিছু শিক্ষার্থী দেখেছেন, কিছু প্রোগ্রামিং ভাষার এক্সপোজার

করার জন্য অনুরোধ করেছেন, কিন্তু তথ্য বিশ্লেষণে কি প্রয়োজনীয় প্রোগ্রামিং ভাষা প্রয়োজন হয় না, তবে একটি চমৎকার সফটওয়্যার টুল যা তত্ত্বটিকে নিশ্চিত

করে এবং R এর পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ বিশ্লেষণের মাধ্যমে অনেক অগ্রগামীদের দ্বারা লিখিত হয়েছে। সুতরাং, এতে আরো বিশ্বাসযোগ্যতা রয়েছে এবং একটি চমৎকার ব্যবহারকারী ফোরাম আছে।

আপনি কোন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন এবং এটি ক্রমাগত বিকশিত হয়। R স্টুডিওটি হল R এর জন্য GUI এর একটি চমৎকার টুকরো।

সুতরাং, আপনার যদি কোনও প্রশ্ন থাকে তবে আমাদের আনন্দ করুন এবং হ্যাঁ লিখুন। আশা করছি আপনি বক্তৃতা উপভোগ করেছেন। ধন্যবাদ।