হকি খেলোয়াড়দের দ্বারা করা কেরিয়ারের মোট গোলের পূর্বাভাস দেওয়ার সময় কোনও পইসন রিগ্রেশনটিতে অফসেট ব্যবহার করবেন কিনা

Question

আমি অফসেট ব্যবহার না করার জন্য একটি প্রশ্ন পেয়েছি ter একটি খুব সহজ মডেল ধরে নিন, যেখানে আপনি হকিতে (সামগ্রিক) গোলগুলির সংখ্যা বর্ণনা করতে চান। সুতরাং আপনার লক্ষ্য আছে, খেলেছে এমন খেলাগুলির সংখ্যা এবং একটি ডামি ভেরিয়েবল "স্ট্রাইকার" যা প্লেয়ার স্ট্রাইকার হলে 1 এর সমান এবং অন্যথায় 0 হয়। তাহলে নিম্নলিখিত মডেলগুলির মধ্যে কোনটি সঠিকভাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে?

1. লক্ষ্য = গেমস + স্ট্রাইকার, বা

2. গোল = অফসেট (গেম) + + স্ট্রাইকার

আবার, লক্ষ্যগুলি সামগ্রিক লক্ষ্য এবং গেমের সংখ্যা একটি একক খেলোয়াড়ের জন্য সামগ্রিক গেমস। উদাহরণস্বরূপ এমন খেলোয়াড় থাকতে পারে যার ১০০ গেমের ৫০ গোল এবং অন্য খেলোয়াড়ের ৫০ খেলায় ২০ টি গোল ইত্যাদি রয়েছে।

আমি যখন লক্ষ্য সংখ্যাটি অনুমান করতে চাই তখন আমার কী করা উচিত? এখানে কি অফসেট ব্যবহার করা সত্যিই প্রয়োজনীয়?

তথ্যসূত্র:

• সাধারণভাবে পোইসন রিগ্রেশনে অফসেটগুলি কখন ব্যবহার করবেন তা নিয়ে আলোচনা করা এই পূর্ববর্তী প্রশ্নটি দেখুন ।

Comments

আপনার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল কি? ক্যারিয়ারে নির্দিষ্ট খেলোয়াড়ের পক্ষে এখন পর্যন্ত মোট লক্ষ্য কি? এছাড়াও, গেম প্রতি গড় গোলের পূর্বাভাস দিতে না চাওয়ার কোনও কারণ আছে কি?

— জেরোমি অ্যাংলিম

হ্যাঁ এটি গোলের মোট সংখ্যা! না আমার কাছে প্রতিটি গেমের ডেটা নেই। আমার কাছে সামগ্রিক তথ্য আছে।

— মার্কডোলার

নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল (সংখ্যা সংখ্যা) লক্ষ্যগুলি। (উপরের সমীকরণগুলি দেখুন)

— মার্কডোলার

আমি শিরোনামটি কিছুটা টুইট করেছি যাতে এটি আগের প্রশ্নের সদৃশ না হয়। আমি যদি ভুল ধারণা পোষণ করি তবে নির্দ্বিধায় দ্বিধা করুন।

— জেরোমি অ্যাংলিম

Answer 1

একটি অফসেট মডেল প্রতি গেম প্রতি মডেলিং করছে, যেহেতু এখানে কেউ দেখতে পাবে:

log(goals/games) = a+bx

সমতুল্য

log(goals) -log(games) = a+bx

সমতুল্য

log(goals)= a+bx +log(games)   <-this is an offset model, assumes coef on the last term =1

স্লাইড 35 এখানে দেখুন: http://www.ed.uiuc.edu/courses/EPPsy490AT/lectures/4glm3-ha-online.pdf

আপনি যদি ভাবেন যে + বিএক্স গেমসের (হার) লক্ষ্যগুলির লগ অনুপাতের সাথে সম্পর্কিত, একটি অফসেট ব্যবহার করুন। আপনি যদি ভাবেন যে আরও জটিল গেমের প্রভাব রয়েছে, সম্ভবত অভিজ্ঞতা জমে থেকে, তা করবেন না। আরও আলোচনার জন্য এটি দেখুন: http://ezinearticles.com/?The-Exposure-and-Offset-Variables-in-Poisson-Regression- মডেলগুলি & id=2155811

Answer 2

অফসেটগুলি সম্পর্কে আপনার প্রশ্নকে সরাসরি সম্বোধন করছে না এমন কয়েকটি সাধারণ বিষয়:

• গেমের সংখ্যা গড় গোলের সাথে সম্পর্কযুক্ত কিনা তা আমি একবার দেখেছি। অনেক এলিট গোল স্কোরিং স্পোর্টসে আমি যেগুলি ভাবতে পারি (যেমন, সকার, অস্ট্রেলিয়ান নিয়ম ফুটবল, ইত্যাদি) আমি ভবিষ্যদ্বাণী করব যে একটি ক্যারিয়ারের দীর্ঘায়ুতা একটি কেরিয়ারের সাফল্যের সাথে সম্পর্কিত। এবং কমপক্ষে গোল স্কোরিংয়ের খেলোয়াড়দের ক্ষেত্রে, সাফল্যটি গোল করা সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত। যদি এটি সত্য হয়, তবে গেমের সংখ্যা দুটি প্রভাব ফেলবে। কেউ এই নিখুঁত বিষয়টির সাথে সম্পর্কিত যে আরও বেশি গেম খেলে মানে গোল করার আরও বেশি সুযোগ; এবং অন্যটি দক্ষতা সম্পর্কিত প্রভাবগুলি ক্যাপচার করবে। এটি অনুসন্ধানের জন্য আপনি গেমের সংখ্যা এবং গোল করা গড় গোলগুলির (যেমন, গোল / গেমের সংখ্যা) এর মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করতে পারেন। আমি মনে করি এটির যে কোনও মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে এর জড়িত প্রভাব রয়েছে।
• আমার প্রবৃত্তিগুলি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলকে প্রতি খেলায় গড় লক্ষ্যে রূপান্তরিত করতে হয়। আমি বুঝতে পেরেছি যে যারা আরও বেশি গেম খেলেছেন তাদের কাছে আপনার কোনও খেলোয়াড়ের দক্ষতার আরও সঠিক পরিমাপ হবে, তাই সম্ভবত এটি কোনও সমস্যা হয়ে উঠবে। আপনার ইচ্ছার মডেলটিতে যথাযথতা এবং প্লেয়ারের ফলে বিতরণের অর্থ নির্ভর করে আপনি স্ট্যান্ডার্ড লিনিয়ার মডেলিং কৌশলগুলিতে নির্ভর করতে পারবেন। তবে সম্ভবত এটি আপনার উদ্দেশ্যগুলির জন্য কিছুটা বেশি প্রয়োগ করা হয়েছে এবং আপনার মোট গোলের মডেল গড়ার জন্য কারণ থাকতে পারে।

Comments

হ্যালো জেরোমি! আপনি descirbe কি একেবারে সঠিক। তবে এমন কোনও মডেল তৈরির উপায় নেই যা লক্ষ্য / গেমগুলির পরিমাপ করে। সুতরাং আমি উপরের মডেলটিতে বাধ্য হয়েছি (নির্ভরশীল হিসাবে গোল এবং স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল হিসাবে গেমস)। আমি জানি যে গেমস দক্ষতার মতো জিনিসের সাথে সম্পর্কযুক্ত এবং আমাকে এই সমস্যাটি খুঁজে বের করতে হবে (বাদ দেওয়া ভেরিয়েবল সমস্যা এবং এন্ডোজেনটি)। তবে এই মুহূর্তে আমি ভাবছি উপরের দুটি মডেলের মধ্যে কোনটি ব্যবহার করা উচিত!

— মার্কডোলার