আরডিনাল রিগ্রেশন শিখছেন?


10

আমি একটি প্রকল্পে কাজ করছি এবং আমাকে দ্রুত অর্জনের জন্য সংস্থান প্রয়োজন।

30 বা তত ভেরিয়েবলের উপর ডেটাসেট প্রায় 35000 পর্যবেক্ষণ। প্রায় অর্ধেক ভেরিয়েবলগুলি কয়েকটি বিভিন্ন সম্ভাব্য মানগুলির সাথে শ্রেণিবদ্ধ, যেমন আপনি যদি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলিকে ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে বিভক্ত করেন তবে আপনার 30 টিরও বেশি ভেরিয়েবল থাকতে পারে। তবে এখনও সম্ভবত কয়েক'শ সর্বোচ্চ সর্বোচ্চ আদেশে। (ঢ> P)।

আমরা যে প্রতিক্রিয়াটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই তা হ'ল 5 স্তর (1,2,3,4,5) এর সাথে সাধারণ। ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা একটানা এবং শ্রেণিবদ্ধের মিশ্রণ, যার প্রায় অর্ধেক অংশ। এগুলি এখন পর্যন্ত আমার চিন্তাভাবনা / পরিকল্পনা: ১. প্রতিক্রিয়াটিকে অবিচ্ছিন্ন হিসাবে আচরণ করুন এবং ভ্যানিলা লিনিয়ার রিগ্রেশন চালান। ২. নামমাত্র এবং সাধারণ লজিস্টিক এবং প্রবিট রিগ্রেশন চালান ৩. মার্স এবং / অথবা অ-রৈখিক অপসারণের অন্য গন্ধ ব্যবহার করুন

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন এর সাথে পরিচিত। মার্সি হাসতি এবং তিবশিরানী দ্বারা যথেষ্ট বর্ণনা করা হয়েছে। বিশেষত অনেকগুলি ভেরিয়েবল এবং একটি বড় ডেটা সেট সহ সাধারণ লগিট / প্রবিটের বিষয়টি যখন আসে তখন আমি ক্ষতিতে আছি।

আর প্যাকেজ গ্ল্যামনেটসিআর এখন পর্যন্ত আমার সেরা বাজি বলে মনে হচ্ছে, তবে ডকুমেন্টেশনটি আমার যেখানে হওয়া দরকার সেখানে পাবে না।

আমি আরও জানতে কোথায় যেতে পারি?


আমি আপনাকে আর ট্যাগ যোগ করার পরামর্শ দিচ্ছি।
ক্রিস্টোফার লাউডেন

1
এটি একটি পরিসংখ্যানগত মডেল সম্পর্কে প্রশ্ন, আপনি ক্রসভিলেটেড ওয়েবসাইটে যেতে চাইতে পারেন , তবে মনে রাখবেন যে প্রশ্নগুলি ক্রস পোস্ট করা একটি ভয়ানক অনুশীলন: আপনি হয় পদ্ধতিগত সমস্যাগুলি হাইলাইট করার জন্য এটি তৈরি করতে চাইবেন আপনি মুখোমুখি হচ্ছেন, বা পুরো প্রশ্নটি স্থানান্তর করুন।
স্টাসকে

কেন সত্যই তা ব্যাখ্যা না করেই আইএসএল নোটগুলি (পি 137-তে) যে বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ (এলডিএ, কিউডিএর মতো) লজিস্টিক রিগ্রেশনের একাধিক শ্রেণির এক্সটেনশনের চেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়। জরিমানা এলডিএর মতো প্যাকেজগুলি পরীক্ষা করার মতো হতে পারে।
ম্যাটব্যাগ

উত্তর:


6

আদেশিত লগইটে আমি এই টিউটোরিয়ালটি প্রস্তাব করছি: http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/ologit.htm

এটা তোলে ব্যবহারের তুলে polrমধ্যে MASSপ্যাকেজ, এবং অনুমানের এবং কিভাবে ফলাফল ব্যাখ্যা তার ব্যাখ্যা দেয়।


6

অর্ডিনাল শ্রেণিবদ্ধ প্রতিক্রিয়ার সাথে নিপীড়নের জন্য একটি মোটামুটি শক্তিশালী আর প্যাকেজ হ'ল সিআরএন-এর ভিজিএএম। ভিগনেটটিতে অর্ডিনাল রিগ্রেশনের কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে তবে স্বীকারোক্তিটি আমি এত বড় ডেটাসেটে কখনও চেষ্টা করে দেখিনি, সুতরাং এটি কতক্ষণ সময় নিতে পারে তা আমি অনুমান করতে পারি না। আপনি লেখকের পৃষ্ঠায় ভিজিএএম সম্পর্কিত কিছু অতিরিক্ত উপাদান খুঁজে পেতে পারেন । বিকল্পভাবে আপনি লোগ্রা থম্পসনের সহচর অ্যাগ্রেস্টির বই "শ্রেণীবদ্ধ ডেটা বিশ্লেষণ" বইটি দেখতে পারেন। থম্পসনের বইয়ের Chapter তম অধ্যায়ে संचयी লগিট মডেলগুলি বর্ণনা করা হয়েছে, যা প্রায়শই সাধারণ প্রতিক্রিয়ার সাথে ব্যবহৃত হয়।

আশাকরি এটা সাহায্য করবে!


3

আপনি যদি সাধারণ আধিপত্যের সাথে সম্পূর্ণ অপরিচিত হন তবে আমি প্রথমে টব্যাচনিক / ফিডেল ( http://www.pearsonhighered.com/educator/product/Using-Multivariate-Statistics-6E/0205849571.page ) অধ্যায়টি পড়ার চেষ্টা করব - আর এর জন্য লেখা না হলেও বইটি সাধারণ যুক্তি এবং "করণীয়" এবং "করণীয়" না জানাতে খুব ভাল।

একটি প্রশ্ন হিসাবে: আপনার প্রতিক্রিয়া ক্যাটরিজগুলি ঠিক কী? যদি তারা কোনও ধরণের স্কেল হয় তবে "ভাল - খারাপ" এর মতো লিনিয়ার রিগ্রেশন (বাজার গবেষণা সব সময় তা ব্যবহার করে ...) ব্যবহার করা ঠিক হবে, তবে আইটেমগুলি আরও বিচ্ছিন্ন হলে একটি নিয়মিত প্রতিরোধী আরও ভাল হতে পারে । আমি অস্পষ্টভাবে মনে রাখি যে স্ট্রাকচারাল ইক্যুটিশন মডেলিং সম্পর্কে কয়েকটি বই উল্লেখ করেছে যে প্রান্তের চেয়ে ভাল স্কেলের জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন উচ্চতর ছিল - তবে আমি এই মুহুর্তে বইটি মনে করতে পারি না, দুঃখিত!

সবচেয়ে গুরুতর সমস্যা ডামি ভেরিয়েবলের সংখ্যা হতে পারে - কয়েকশো ডামি ভেরিয়েবল বিশ্লেষণকে ধীর করে দেবে, ব্যাখ্যা করা শক্ত এবং সম্ভবত অস্থির - প্রতিটি ডামি / ডামি-সংমিশ্রণের জন্য পর্যাপ্ত মামলা রয়েছে কি?


3

সামাজিক বিজ্ঞানের দৃষ্টিকোণ থেকে লেখা একটি আদর্শ রেফারেন্স হ'ল জে স্কট লংয়ের সীমাবদ্ধ নির্ভরশীল ভেরিয়েবলস বই। তাবাচনিক আরও একটি উত্তরে বলেছিলেন, তার চেয়ে অনেক বেশি গভীরতর : এটি তাবচনিক একটি রান্নাঘরের বই যা "কেন" এর কোনও ব্যাখ্যা নেই, এবং দেখে মনে হচ্ছে যে লং'এর সন্ধান পাওয়া যায় এমন আরও বিশদে এটি আবিষ্কার করে আপনি উপকৃত হবেন বই। সাধারণ প্রতিরোধকে বেশিরভাগ সূচনা একনোমেট্রিক্স কোর্সে আবৃত করা উচিত (ওল্ড্রিজের ক্রস-বিভাগ এবং প্যানেল ডেটা একটি দুর্দান্ত স্নাতক-স্তরের বই), পাশাপাশি পরিমাণগত সামাজিক বিজ্ঞান কোর্সগুলি (সমাজবিজ্ঞান, মনোবিজ্ঞান) আবশ্যক, যদিও আমি কল্পনা করব যে পরবর্তীগুলি লুপ হয়ে যাবে লং এর বই।

আপনার ভেরিয়েবলের সংখ্যা নমুনার আকারের চেয়ে ওয়া-এ-আই কম বলে দেওয়া হয়েছে, আপনার যে আর প্যাকেজটি সন্ধান করা উচিত তা সম্ভবত ordinalতার চেয়ে ভাল glmnetcrঅন্য উত্তরে উল্লেখ করা হয়েছে যে আপনি আরও মূলধারার MASSপ্যাকেজে এই কার্যকারিতাটি খুঁজে পেতে পারেন ।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.