সর্বাধিক দৃ associated়ভাবে সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণী বাইনারি হওয়ার সময় কীভাবে কোনও রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা শুরু করবেন


11

আমি যথা তিনটি ভেরিয়েবল 365 পর্যবেক্ষণ ধারণকারী সেট তথ্য আছে pm, tempএবং rain। এখন আমি pmঅন্য দুটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আচরণ করা উচিত তা পরীক্ষা করতে চাই । আমার ভেরিয়েবলগুলি হ'ল:

  • pm10 = প্রতিক্রিয়া (নির্ভরশীল)
  • temp = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র)
  • rain = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র)

নিম্নলিখিতটি আমার ডেটার জন্য সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স:

> cor(air.pollution)
               pm        temp       rainy
pm     1.00000000 -0.03745229 -0.15264258
temp  -0.03745229  1.00000000  0.04406743
rainy -0.15264258  0.04406743  1.00000000

সমস্যাটি যখন আমি রিগ্রেশন মডেলগুলির নির্মাণের অধ্যয়নরত ছিলাম, তখন লেখা হয়েছিল যে অ্যাডিটিভ পদ্ধতিটি হল ভেরিয়েবলটি দিয়ে শুরু করা যা প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের সাথে সর্বাধিক সম্পর্কিত। আমার ডেটা সেটটিতে (তুলনা করে ) এর rainসাথে অত্যন্ত সংযুক্ত , তবে একই সময় এটি একটি ডামি ভেরিয়েবল (বৃষ্টি = 1, বৃষ্টি = 0) নয়, তাই আমার এখনই সূত্র রয়েছে যেখান থেকে আমার শুরু হওয়া উচিত। আমি প্রশ্ন দুটি ইমেজ সংযুক্ত করেছি: প্রথম ডেটার একটি scatterplot, এবং দ্বিতীয় ছবিটি একটি scatterplot হয় বনাম আমিও এর scatterplot ব্যাখ্যা করতে পারছি না বনাম । কেউ আমাকে কীভাবে শুরু করতে সাহায্য করতে পারে?pmtemppm10rainpm10rain

এটি আমার ডেটার স্ক্যাটার প্লট

বিক্ষোভের 10 pm বনাম বৃষ্টি


3
আইএমও এটি একটি পুরোপুরি কার্যকর প্রশ্ন, এমনকি যদি এটি কোনও ভুল বোঝাবুঝি থেকে এগিয়ে যায়।
গুং - মনিকা পুনরায়

yixi1,xi2,,xip|rjk|>0.8

উত্তর:


17

অনেক লোক বিশ্বাস করে যে আপনার বেশিরভাগ অত্যন্ত যুক্ত ভেরিয়েবলের সাথে শুরু করার মতো কৌশলটি ব্যবহার করা উচিত, এবং তারপরে কোনও পরিবর্তনশীল না হওয়া পর্যন্ত অতিরিক্ত পরিবর্তনশীল যুক্ত করা উচিত। যাইহোক, এমন কোনও যুক্তি নেই যা এই পদ্ধতিকে বাধ্য করে। তদুপরি, এটি এক ধরণের 'লোভী' পরিবর্তনশীল নির্বাচন / অনুসন্ধান কৌশল (সিএফ।, আমার উত্তর এখানে: স্বয়ংক্রিয় মডেল নির্বাচনের জন্য অ্যালগরিদম )। আপনার এটি করার দরকার নেই , এবং সত্যই, আপনার করা উচিত নয়। আপনার মধ্যেকার সম্পর্ককে জানতে চান pm, এবং tempএবংrain, কেবল তিনটি ভেরিয়েবলের সাথে একাধিক রিগ্রেশন মডেল ফিট করুন। মডেলটি যুক্তিসঙ্গত এবং অনুমানগুলি পূরণ হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য আপনাকে এখনও মূল্যায়ন করতে হবে, তবে এটি। আপনি যদি কিছু প্রাক-প্রাথমিক অনুমান পরীক্ষা করতে চান তবে আপনি মডেলটি দিয়ে এটি করতে পারেন। আপনি যদি নমুনা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতার বাইরে মডেলটির মূল্যায়ন করতে চান তবে আপনি ক্রস-বৈধতা সহ এটি করতে পারেন।

আপনি অবশ্যই বহুবিধ অনলাইন সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হওয়ার দরকার নেই। মধ্যে পারস্পরিক tempএবং rainহিসেবে তালিকাভুক্ত করা হয় 0.044আপনার পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স হবে। এটি খুব কম পারস্পরিক সম্পর্ক এবং কোনও সমস্যা সৃষ্টি করা উচিত নয়।


1
আপনার সদয় পরামর্শের জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ। আমি এই সাইটে নতুন এটি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা জানেন না, আপনি দয়া করে কিছু অতিরিক্ত পরামর্শ বা অধ্যয়নের উপকরণ সরবরাহ করতে পারেন
সৈয়দ আসিফ আলী শাহ

1
@ সাইয়েডআসিফআলিশাহ, ইংরাজীটি আপনার মূল ভাষা বলে মনে হয় না, আপনি সাইটটি কীভাবে ব্যবহার করছেন / কীভাবে কোনও সমস্যা দেখছি না। গবেষণা উপকরণ সম্বন্ধে আপনি তাকান পারে এই বা এই , বা শুধু আমাদের থ্রেড ব্রাউজ রেফারেন্স ট্যাগ।
গুং - মনিকা পুনরায়

আমি কি আমার ডেটার জন্য লিনিয়ার মডেল বা জিএলএম চেষ্টা করব ??
সৈয়দ আসিফ আলী শাহ

1
সাইয়েডআসিফআলিশাহ, সম্ভবত একটি লিনিয়ার মডেল আপনার ডেটার জন্য ভাল।
গুং - মনিকা পুনরায়

ভাই আমার আপনার সহায়তা দরকার
সৈয়দ আসিফ আলী শাহ

10

যদিও এটি আপনার ইতিমধ্যে জড়িত ডেটা সেটটিকে সরাসরি সম্বোধন করে না, আপনি পরের বার যখন এই জাতীয় ডেটা সংগ্রহ করছেন তখন চেষ্টা করতে পারেন এমন আরেকটি বিষয় হ'ল বাইনারি হিসাবে "বৃষ্টিপাত" রেকর্ড করা এড়ানো। যদি আপনি পরিবর্তে বৃষ্টিপাতের হার (সেমি / ঘন্টা) পরিমাপ করে থাকেন তবে আপনার ডেটা সম্ভবত আরও তথ্যবহুল হতে পারে, যা আপনাকে 0 থেকে সর্বোচ্চ ক্রমবর্ধমান (পরিমাপের যথার্থতা অবধি) বিতরণ করতে পারে max

এটি আপনাকে অন্যান্য ভেরিয়েবলের সাথে কেবল "এটিই বৃষ্টি হচ্ছে" নয়, "কতটা বৃষ্টি হচ্ছে" তাও সংযুক্ত করতে দেয়।


হাই ভাই আমি আপনার পরামর্শ অনুসারে একই কাজ করেছি আমি বৃষ্টি এবং মডেল নির্মাণের পুরো তথ্য সংগ্রহ করেছি
সৈয়দ আসিফ আলী শাহ

আমি কি আপনার ইমেল চাইতে পারি ??? আমি কেবল কয়েকটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চাই
সৈয়দ আসিফ আলী শাহ

আপনার মডেল স্থাপন সম্পর্কে আপনার যদি অতিরিক্ত প্রশ্ন থাকে তবে সম্ভবত একটি নতুন স্ট্যাক এক্সচেঞ্জের প্রশ্নই হবে। এই ভাবে আপনি আরো ভাবেন, যাদের মধ্যে অনেকে চেয়ে আই আরো বিশেষজ্ঞ থেকে প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন
JKreft

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.