অ্যাডভান্সড রিগ্রেশন মডেলিংয়ের উদাহরণ

Question

আমি জিএলএম বা ওএলএস ব্যবহার করে জটিল, একাধিক অ-রৈখিক সম্পর্ককে মডেল করার প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি চিত্রিত করে একটি উন্নত লিনিয়ার রিগ্রেশন কেস স্টাডি খুঁজছি। প্রাথমিক বিদ্যালয়ের উদাহরণগুলির বাইরে যে সম্পদগুলি পাওয়া যায় তা অবাক করা কঠিন: আমি যে বইগুলি পড়েছি সেগুলির বেশিরভাগই কোনও ভবিষ্যদ্বাণীকারীর বক্সকক্সের সাথে মিলিত প্রতিক্রিয়াটির লগ রূপান্তর বা সেরা ক্ষেত্রে একটি প্রাকৃতিক স্প্লাইন ছাড়া আর যায় না। এছাড়াও সমস্ত উদাহরণ আমি এ পর্যন্ত দেখেছি প্রতিটি ডেটা ট্রান্সফর্মেশন সমস্যাটি একটি পৃথক মডেলের সাথে প্রায়শই একক পূর্বাভাসকারী মডেলের কাছে পৌঁছায়।

আমি জানি একটি বক্সকক্স বা ইয়েও জনসন রূপান্তর কী। আমি যা সন্ধান করছি তা হল একটি বাস্তব, বাস্তব জীবনের কেস স্টাডি যেখানে প্রতিক্রিয়া / সম্পর্ক পরিষ্কার নয়। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিক্রিয়াটি কঠোরভাবে ইতিবাচক নয় (সুতরাং আপনি লগ বা বক্সকক্স ব্যবহার করতে পারবেন না), ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের নিজেদের মধ্যে এবং প্রতিক্রিয়ার বিপরীতে অ-রৈখিক সম্পর্ক রয়েছে এবং সর্বাধিক সম্ভাবনার ডেটা ট্রান্সফর্মেশনগুলি স্ট্যান্ডার্ড 0.33 বলে বোঝায় না বা 0.5 এক্সপোনেন্ট। এছাড়াও অবশিষ্ট রুপটি অবিচ্ছিন্ন বলে প্রমাণিত হয় (এটি কখনই হয় না), সুতরাং প্রতিক্রিয়াটিও পাশাপাশি রূপান্তর করতে হবে এবং একটি অ-মানক GLM পরিবারের রিগ্রেশন বা প্রতিক্রিয়া রূপান্তরকরণের মধ্যে নির্বাচন করতে হবে। গবেষক সম্ভবত ডেটা অত্যধিক মান্য এড়ানোর জন্য পছন্দগুলি করবেন।

সম্পাদনা

এখন পর্যন্ত আমি নিম্নলিখিত সংস্থানগুলি সংগ্রহ করেছি:

• রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি, এফ। হ্যারেল
• ফলিত একনোমেট্রিক সময় সিরিজ, ডাব্লু। এন্ডারস
• আর, জি পেট্রিস সহ গতিময় রৈখিক মডেল
• ফলিত রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস, ডি ক্লিনবাউম
• পরিসংখ্যান শিক্ষার একটি ভূমিকা, জি জেমস / ডি। Witten

আমি কেবলমাত্র সর্বশেষ (আইএসএলআর) পড়েছি এবং এটি খুব ভাল পাঠ্য (আমার ঘড়ির পাঁচ পাঁচ তারা), যদিও উন্নততর রিগ্রেশন মডেলিংয়ের চেয়ে এমএল-এর দিকে বেশি মনোনিবেশিত।

রয়েছে এই সিভি যে উপহার একটি চ্যালেঞ্জিং রিগ্রেশন মামলা ভাল পোস্ট।

Comments

আমি বিশ্বাস করি ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেলস বইটি ( অ্যামাজন.com/… ) সহায়ক হতে পারে।

— অ্যাডাম রবিনসন 23

@AdamRobinsson আমি দেখতে TOC স্পর্শ বিভিন্ন প্রাসঙ্গিক বিষয় (বহুচলকীয় মডেল, splines, multicollinearity), কিন্তু যাদের পদ্ধতি সচিত্র হয় একসঙ্গে একটি বাস্তব জীবনের উদাহরণে বা প্রতিটি বিষয় আলাদাভাবে ব্যাখ্যা করা হয়? কারণ সাধারণত বাস্তব জীবনের উদাহরণগুলিতে সমস্ত সমস্যা একসাথে আসে এবং এগুলি কীভাবে পরিচালনা করা যায় তা কখনই সুস্পষ্ট নয়।

— রবার্ট কুব্রিক 23

আমি এখনও পুরো বইটি পড়িনি, তবে প্রথম 150 পৃষ্ঠাগুলি একেবারে দুর্দান্ত হয়েছে (আমি কোনও পরিসংখ্যান নই, কেবল উত্সাহী)। উদাহরণগুলি বিস্তৃত এবং বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা। আরএমের কাছে আরএমএস (রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি) প্যাকেজটি সহ বইটি রয়েছে I've আমি ডেভিড ক্লেইনবামস প্রতিযোগিতামূলক বইয়ের দিকেও তাকিয়েছি (দুর্ভাগ্যক্রমে শিরোনামটি ভুলে গেছি) তবে এতে কৌশল এবং উদাহরণগুলি (এবং দ্বিগুণ ব্যয়বহুল ছিল) সম্পর্কে খুব কম রয়েছে contained

— অ্যাডাম রবিনসন

@ রবার্টকুব্রিক: "মাল্টিভারিয়ট রিগ্রেশন" অর্থ একাধিক প্রতিক্রিয়া সহ (আপনি যে ট্যাগটি যুক্ত করেছেন তার উইকিটি দেখুন বা এখানে )। "একাধিক রিগ্রেশন" অর্থ একাধিক ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে with

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

আপনি এন্ডারদের দ্বারা প্রয়োগিত একনোমেট্রিক সময় সিরিজটি পরীক্ষা করতে চাইতে পারেন। নতুন সংস্করণে বইয়ের শেষের দিকে অ-রৈখিক মডেলগুলি রয়েছে। সেন্ট লুই ফেড ওয়েবসাইটে প্রায় সমস্ত ডেটা প্রকাশ্যে পাওয়া যায় (আর কোয়ান্টমোডের মাধ্যমে আরে অ্যাক্সেসযোগ্য) যাতে আপনি বাস্তব জীবনের উদাহরণ অনুসরণ করতে পারেন। আর এর সাথে ডায়নামিক লিনিয়ার মডেলগুলির বাস্তব তথ্য সহ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে যা বেশ সুন্দর।

— এরিক ব্র্যাডি

Answer 1

ইতিমধ্যে অন্যদের দ্বারা উল্লিখিত রেগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি এবং আইএসএলআর দুটি খুব ভাল পরামর্শ। আমার আরও কয়েকজন রয়েছে যা আপনি বিবেচনা করতে চাইতে পারেন।

কুহান এবং জনসন দ্বারা প্রয়োগিত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ে বেশ কয়েকটি ভাল কেস স্টাডি রয়েছে এবং এটি বেশ কার্যকর।

আর এর সাথে ব্যবহারিক ডেটা সায়েন্স তার প্রয়োগগুলির প্রসঙ্গে ব্যবহারিক (রিগ্রেশন) মডেলিংয়ের আচরণ করে বেশিরভাগ ব্যবসায়িক পরিস্থিতিতে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল হিসাবে।$-$

জেনারাইজড অ্যাডেটিভ মডেলস: সাইমন উড দ্বারা আর এর সাথে পরিচিতি হ'ল জেনারেলাইজড অ্যাডেটিভ মডেলগুলির একটি ভাল চিকিত্সা এবং কীভাবে আপনি mgcvআর এর জন্য তার প্যাকেজটি ব্যবহার করে সেগুলি ফিট করেন It এতে কিছু অনাস্থায়ী ব্যবহারিক উদাহরণ রয়েছে। গ্যাম মডেলগুলির ব্যবহার "সঠিক" রূপান্তরটি সনাক্ত করার বিকল্প, কারণ এটি একটি স্প্লাইন সম্প্রসারণের মাধ্যমে ডেটা অভিযোজিত উপায়ে করা হয় এবং সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানের দ্বারা দণ্ডিত হয়। তবে, এখনও অন্যান্য পছন্দগুলি করা দরকার যা লিংক ফাংশনের পছন্দ of

আর-এর জন্য এমবুস্ট প্যাকেজটিও জিএএম মডেলগুলিকে ফিট করে তবে বুস্টিংয়ের মাধ্যমে আলাদা পদ্ধতির ব্যবহার করে। আমি প্যাকেজটির জন্য টিউটোরিয়ালটি প্রস্তাব করছি (ভিগনেটগুলির মধ্যে একটি)।

আমি হেন্ডরি এবং ডুরনিকের দ্বারা তৈরি ইমিরিকাল মডেল আবিষ্কার এবং থিয়োরি মূল্যায়নটিরও উল্লেখ করব , যদিও আমি এখনও এই বইটি পড়ে নি। এটি আমার কাছে সুপারিশ করা হয়েছিল।

Comments

প্রয়োগিত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং ... তাই। আমি আইএসএলআর পছন্দ করি

— রবার্ট কুব্রিক

Answer 2

অ্যাডভান্সড, মাল্টিপল, কমপ্লেক্স (ননলাইনার সহ) রিগ্রেশন নিয়ে আপনি যে সেরা কোর্স উপাদান খুঁজে পেতে পারেন তার মধ্যে একটি ফ্র্যাঙ্ক ই। হ্যারেল জুনিয়রের রিগ্রেশন মডেলিং স্ট্র্যাটেজিজ বইয়ের উপর ভিত্তি করে তৈরি।

বইটি মন্তব্যে আলোচনা করা হচ্ছে তবে এই উপাদানটিতে নয়, যা নিজেই একটি দুর্দান্ত উত্স।

Answer 3

আমি বই সুপারিশ করবে প্রায় নিরীহ অর্থনীতি জশুয়া ডি Angrist এবং উয়র্ন-স্টিফেন Pischke দ্বারা

এটি পৃথিবীর কাছে সর্বাধিক বাস্তব-বিশ্বের, লবণ, আমার নিজের পাঠ্য এবং এটি প্রায় সস্তা, 26.00। বইটি স্নাতক পরিসংখ্যানবিদ / অর্থনীতিবিদদের জন্য রচিত তাই এটি যথেষ্ট উন্নত।

এখন এই বইটি আপনার অনুরোধে ঠিক কী চাচ্ছে তা নয় যে এটি "জটিল, একাধিক অ-রৈখিক সম্পর্ক" তেমন মনোযোগ দেয় না যতটা এন্ডোজিনিটি, ব্যাখ্যা এবং চতুর রিগ্রেশন ডিজাইনের মতো মূল মৌলিক বিষয়গুলিতে।

তবে আমি একটি বই বলার চেষ্টা করার জন্য এই বইটি অফার করছি। কোনটি, যখন রিগ্রেশন বিশ্লেষণের বাস্তব বিশ্বের প্রয়োগের কথা আসে, তখন সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং বিষয়গুলির সাথে সাধারণত আমাদের মডেলগুলি যথেষ্ট জটিল নয় এই বিষয়টি নিয়ে কিছু করতে হয় না ... বিশ্বাস করুন আমরা ড্রামিং-আপে খুব জটিল হয়েছি খুব জটিল complex মডেল! বরং সবচেয়ে বড় বিষয় হ'ল জিনিস things

1. Endogeneity
2. আমাদের প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেটা নেই
3. অনেক তথ্য আছে ... এবং এটি সবই গোলমাল!
4. অনেকের কাছে তাদের নিজস্ব মডেলগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে না (এমন একটি সমস্যা যা আমরা আরও বেশি জটিল হয়ে উঠি মডেলগুলি আরও জটিল হয়ে উঠছে )

জিএমএম, অ-লিনিয়ার ফিল্টার এবং নন-প্যারাম্যাট্রিক রিগ্রেশন সম্পর্কে দৃ firm়ভাবে বোঝা আপনার তালিকাভুক্ত সমস্ত বিষয়কে কভার করে এবং আপনি পাশাপাশি যাওয়ার সময় শিখতে পারবেন। তবে, বাস্তব বিশ্বের ডেটা সহ, এই ফ্রেমওয়ার্কগুলি অযথা জটিল হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, প্রায়শই ক্ষতিকারকভাবে।

সবসময় প্রায়শই সম্পূর্ণ সাধারণীকরণ এবং অত্যন্ত পরিশীলিতের চেয়ে চালাকতার সাথে সহজ হওয়ার দক্ষতা, যা আপনাকে বাস্তব-বিশ্লেষণের সাথে সবচেয়ে বেশি উপকৃত করে। এই বইটি আপনাকে প্রাক্তনের সাথে সহায়তা করবে।

Answer 4

আপনি স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং উইথ আর (আইএসএলআর) -এর ভূমিকা উল্লেখ করতে পারেন, বইটি স্প্লাইজস এবং বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করেছে।

Answer 5

আমি নিশ্চিত না যে আপনার প্রশ্নের উদ্দেশ্য কী। আমি গ্রিনের একনোমেট্রিক বিশ্লেষণ পাঠ্যটি সুপারিশ করতে পারি । এটি ভিতরে কাগজপত্রের এক টন রেফারেন্স আছে। বইয়ের প্রতিটি উদাহরণ একটি প্রকাশিত কাগজকে উল্লেখ করে।

আপনাকে স্বাদ দিতে, উদাহরণস্বরূপ .6..6 দেখুন "আয়ের জন্য লগলাইনারের মডেলটিতে ইন্টারঅ্যাকশন ইফেক্ট" .1 এটি একটি কাগজ এবং ডেটা সেটকে বোঝায়: রেজিনা টি। রিফাহন, আছিম ওয়ামবাচ, এবং আন্দ্রেয়াস মিলিয়ন, " স্বাস্থ্যসেবা দাবিতে উত্সাহী প্রভাব: একটি বিভাজন প্যানেল গণনা ডেটা অনুমান ", প্রয়োগযুক্ত একনোমেট্রিক্স জার্নাল, খণ্ড। 18, নং 4, 2003, পৃষ্ঠা 387-405।

উদাহরণটি লগলাইনার মডেলগুলির ব্যবহার এবং মিথস্ক্রিয়া প্রভাব সম্পর্কে। আপনি পুরো কাগজ বা এটির এই পাঠ্যপুস্তকের বিবরণ পড়তে পারেন। এটি কোনও আপ-আপ ব্যবহারের মামলা নয়। এটি একটি বাস্তব প্রকাশিত গবেষণা অর্থনীতি গবেষণায় লোকেরা বাস্তবে এই পরিসংখ্যান পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে।

আমি যেমন লিখেছি বইটি উন্নত পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির ব্যবহারের ক্ষেত্রে এই জাতীয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরীক্ষিত।

Answer 6

রুই সায়ে (ইউচিচাগো) যে ফিনান্সিয়াল টাইম সিরিজ অ্যানালাইসিস কোর্স / বইগুলি লিখেছেন সেগুলি কি আপনি দেখেছেন?

http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/

রুই সয়েস ক্লাস এবং পাঠ্যপুস্তক আর্থিক বাজারে ব্যবহারের জন্য তৈরি হওয়া ধরণের জটিল রিগ্রেশনগুলির ফিনান্সে একাধিক বাস্তব বিশ্বের উদাহরণ সরবরাহ করে। অধ্যায় 1 মাল্টিফ্যাক্টর রিগ্রেশন মডেল দিয়ে শুরু হয় এবং andতু অটোরেগ্রেসিভ টাইম সিরিজের মডেলগুলিতে অধ্যায় 5 বা 6 দ্বারা প্রসারিত হয়।

Comments

হ্যাঁ আমি করেছি এবং এটি মোটেও পছন্দ করি না। এটি প্রস্থে খুব প্রশস্ত (অস্থিরতা মডেলগুলি থেকে উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি থেকে এআরআইএমএ পর্যন্ত কোনও কিছু), প্রতিটি বিষয়কে হালকাভাবে স্পর্শ করুন (হাতে থাকা এতগুলি বিষয় নিয়ে কীভাবে সম্ভব নয়) এবং আর গবেষণা এবং চ্যালেঞ্জগুলি সর্বনিম্নে হ্রাস পেয়েছে। এটি একাডেমিক গবেষণাগুলির পুনঃস্থাপন এবং ইতিমধ্যে বিবৃত তত্ত্ব / মডেলগুলি আপনি অন্য কোথাও খুঁজে পেতে পারেন। বিদ্যালয়ের কেসগুলির দ্বারা এটি আমি স্পষ্টভাবে বোঝাতে চাইছি যা বাস্তব জগতে একাধিক চ্যালেঞ্জের জটিলতার সাথে কখনই মোকাবিলা করে না advanced

— রবার্ট কুব্রিক