আমি সবেমাত্র লাইব্রেরিতে "লিনিয়ার মডেলগুলির রবস্ট ফিটিং" rlm() ফাংশনটিMASS পেয়েছি ।
আমি এই ফাংশন এবং স্ট্যান্ডার্ড লিনিয়ার রিগ্রেশন ফাংশন, এর মধ্যে পার্থক্য জানতে চাই lm()।
কেউ আমাকে একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা দিতে পারে?
আমি সবেমাত্র লাইব্রেরিতে "লিনিয়ার মডেলগুলির রবস্ট ফিটিং" rlm() ফাংশনটিMASS পেয়েছি ।
আমি এই ফাংশন এবং স্ট্যান্ডার্ড লিনিয়ার রিগ্রেশন ফাংশন, এর মধ্যে পার্থক্য জানতে চাই lm()।
কেউ আমাকে একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা দিতে পারে?
উত্তর:
এটি ( rlm) শক্তিশালী রৈখিক মডেলগুলির জন্য। এটি ভেনেবলস এবং রিপলিতে বর্ণনা করা হয়েছে। যাইহোক, শক্তিশালী গণনার বিশদটি "সংক্ষিপ্ত উত্তর" -র সাথে খাপ খায় না: আপনাকে রিপলি, টুকি এবং অন্যদের কয়েকটি কাগজ সন্ধান করতে হবে।
এটি এম-এসিপেক্টর ব্যবহার করে এমন এক প্রকার শক্তিশালী রিগ্রেশন ।
আরও তথ্যের জন্য রিপলির এই কাগজটি দেখুন: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf
lm ফাংশন অবশিষ্টাংশ হ্রাস করার জন্য সাধারণ স্বল্প স্কোয়ারগুলি (ওএলএস) পদ্ধতি ব্যবহার করে। যদিও আরএলএম ফাংশন এম-এসেসেক্টর ব্যবহার করে। ওএলএস বহিরাগতদের কাছে খুব সংবেদনশীল, এম-অনুমানের পদ্ধতিটি নয়।
সংক্ষিপ্ত উত্তর:
ইন rlm(), পয়েন্টগুলি সমানভাবে বিবেচিত হয় না। প্রতিটি পয়েন্টের ওজন একটি পুনরাবৃত্ত প্রক্রিয়াতে সামঞ্জস্য করা হবে। rlm()বহিরাগতদের কাছে কম সংবেদনশীল, কারণ বহিরাগতরা ওজন হ্রাস পাবে।
আপনি যদি এই গণিতের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত উত্তর চান তবে আমি জনস হপকিনস ব্লুমবার্গ স্কুল অফ পাবলিক হেলথের দেওয়া একটি নিবন্ধের পরামর্শ দিচ্ছি