আই জাস্ট দ্য মিলিয়ন রিগ্রেশন - ইন্টিগ্রেটেড সম্ভাবনা


9

আমি বর্তমানে "আই জাস্ট রান টু মিলিয়ন রিগ্রেশনস" শীর্ষক একটি জনপ্রিয় গবেষণাপত্রে ব্যবহৃত একটি পদ্ধতি প্রয়োগের চেষ্টা করার কাজ করছি। এর পিছনে মূল ধারণাটি হ'ল এমন কিছু কেস রয়েছে যেখানে মডেলটিতে কী নিয়ন্ত্রণগুলি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত তা স্পষ্ট নয়। এমন একটি ক্ষেত্রে আপনি যা করতে পারেন তা হ'ল এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রণগুলি আঁকতে, কয়েক মিলিয়ন বিভিন্ন আলাদা চাপ চালানো এবং তারপরে আপনার আগ্রহের পরিবর্তনশীল কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় তা দেখুন। যদি এর সমস্ত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সাধারণত একই চিহ্ন থাকে তবে আমরা এটিকে পরিবর্তনশীলের চেয়ে আরও শক্তিশালী হিসাবে বিবেচনা করতে পারি যার চিহ্নটি সর্বদা পরিবর্তিত হয়।

বেশিরভাগ কাগজই খুব পরিষ্কার। যাইহোক, কাগজটি নিম্নলিখিত সমস্ত পদ্ধতিতে different সমস্ত ভিন্ন ভিন্ন ওজনকে ওজন দেয়: প্রদত্ত স্পেসিফিকেশনের সংহত সম্ভাবনা সমস্ত নির্দিষ্টকরণের জন্য সমস্ত সংহত সম্ভাবনার যোগফল দ্বারা বিভক্ত হয়।

আমার যে সমস্যা হচ্ছে তা হ'ল আমি নিশ্চিত নই যে আমি সংযুক্ত সম্ভাবনাগুলি ওএলএসের যে সংস্থাগুলি চালাতে চাইছি তার সাথে কীভাবে সম্পর্কিত (স্টাটাতে)। "স্টাটা ইন্টিগ্রেটেড সম্ভাবনা" এর মতো গুগলিংয়ের বিষয়গুলি একটি মৃত পরিণতি হয়ে দাঁড়িয়েছে কারণ আমি মিশ্র প্রভাবগুলির লজিস্টিক রিগ্রেশনের মতো জিনিসগুলিতে চালিয়ে যাচ্ছি। আমি স্বীকার করি যে এই মডেলগুলি বুঝতে আমার পক্ষে খুব জটিল।

আমার চারপাশের বর্তমান কাজটি হ'ল আমি যে ধরনের সাহিত্যিক (দয়ালু) বুঝতে পারি তাতে বিভিন্ন ওজন স্কীম ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, সম্ভাবনা অনুপাত সূচকের ভিত্তিতে প্রতিটি প্রতিরোধের ওজন করা সম্ভব। এমনকি একটি আর প্যাকেজ রয়েছে যা ওজন হিসাবে lri ব্যবহার করে। স্বাভাবিকভাবে যদিও, আমি মূলটি বাস্তবায়ন করতে চাই।

কোন পরামর্শ?

কাগজের লিঙ্ক: http://down.cenet.org.cn/upfile/34/2009112141315178.pdf


1
এই থ্রেড আপনার উদ্বেগ কিছু সুরাহা পারে ... stats.stackexchange.com/questions/215154/...
মাইক হান্টার

1
আমি একবার এমএটিএলবি-তে সালা-ই-মার্টিনের ফলাফলের প্রতিরূপে একটি ফাংশন লিখেছিলাম (যা আসলে মডেল নির্বাচনের ক্ষেত্রে শিল্পের স্থিতি নয় ), ড্রপবক্স / এস / এমকিএ qqvhn7w5pkag/… দেখুন । সংহত সম্ভাবনা (আপনি ঠিক কী উল্লেখ করছেন তা নিশ্চিত নন) সম্ভবত খালি লগ-সম্ভাবনা।
ক্রিস্টোফ হ্যাঙ্ক

ধন্যবাদ! আমি পৃষ্ঠা 179 তে সমীকরণের কথা উল্লেখ করছি। এতে লেখা আছে "যেখানে
ওজনগুলি

উত্তর:


1

ওএলএস-এর জন্য, আপনি এখনও সম্ভাবনা কার্যটি গণনা করতে পারেন (ক্রিশ্ফাফ হ্যাঙ্ক মন্তব্যে যেমন উল্লেখ করেছেন) এটা ঠিক ভাল পুরানোএলআমি=Πআমি(2πσ2)-.5মেপুঃ(-.5(Yআমি-এক্সআমিβ)2)। স্টাটা এটি e(ll)ব্যবহার করে কোনও রিগ্রেশন চালানোর পরে সংরক্ষণ করেregress

তারপরে আপনি ওজন তৈরি করেন Wআমি=এলআমিΣএল

অবশেষে, আপনি ব্যবহার করে আপনার প্রতিরোধের সহগের ওজন গড়ে গড়ে তোলেন Wআমি ওজন হিসাবে।

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.