পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি মার্কিন কাউন্টিগুলিতে রিগ্রেশন চালিয়েছি, এবং আমার 'স্বতন্ত্র' ভেরিয়েবলগুলিতে কলিনারিটি পরীক্ষা করছি। বেলসলে, কুহ এবং ওয়েলশ-এর রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস কন্ডিশন সূচক এবং ভেরিয়্যান্স পঁচনের অনুপাতের দিকে তাকানোর পরামর্শ দেয়: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction Condition Index Variance Decomposition Proportions (Intercept) inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct …

26 r  multicollinearity  vif  variance-decomposition 

শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিংয়ের সময়, ক্লাস্টারগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করতে অনেকে মেট্রিক ব্যবহার করতে পারেন। এই জাতীয় দুটি মেট্রিকগুলি ক্লাস্টারগুলিতে সেন্ট্রয়েড এবং ডেটা পয়েন্টগুলির মাধ্যমের গণনা বোঝায়। গড় এবং সেন্ট্রয়েডের মধ্যে পার্থক্য কী? গুচ্ছ এ একই পয়েন্ট না?

26 clustering  mean 

আমি একটু বিভ্রান্ত। গাউসীয় প্রক্রিয়াগুলিকে কেন নন প্যারাম্যাট্রিক মডেল বলা হয়? তারা ধরে নিচ্ছে যে কার্যকরী মানগুলি বা সেগুলির একটি উপসেটটি গার্চিয়ান পূর্বে গড় 0 এবং covariance ফাংশন হিসাবে কার্নেল ফাংশন হিসাবে দেওয়া আছে। এই কার্নেল ফাংশনগুলির নিজস্ব কিছু প্যারামিটার থাকে (যেমন, হাইপারপ্যারামিটার)। তাহলে কেন তাদের নন প্যারামেট্রিক মডেল বলা …

26 nonparametric  gaussian-process 

আমি নিম্নলিখিত আউটপুট আছে: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed effects: …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

আমি একবার লাসো দুবার ব্যবহার করার পদ্ধতি শুনেছি (ডাবল-লাসোর মতো) যেখানে আপনি ভেরিয়েবলের আসল সেটটিতে লাসো সঞ্চালন করেন, এস 1 বলুন, এস 2 নামক একটি স্পারস সেট পান এবং তারপরে সেট এস 3 পেতে লসো আবার সেট করুন। । এর জন্য কি কোনও পদ্ধতিগত পদ আছে? এছাড়াও, দুবার লাসো করার …

26 regression  lasso  regularization  shrinkage  lars 

শূন্য অনুমানের এইচ 0 : β = 0 এর অধীনে রৈখিক অবিচ্ছিন্ন একাধিক রিগ্রেশন মধ্যে সংকল্পের সহগ বা আর স্কোয়ার, এর বিতরণ কী ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 কিভাবে এটি ভবিষ্যতবক্তা সংখ্যার উপর নির্ভর করে kkk এবং নমুনার সংখ্যা n>kn>kn>k ? এই বিতরণের মোডের জন্য কি কোনও বদ্ধ-রূপের অভিব্যক্তি রয়েছে? বিশেষত আমার একটি অনুভূতি …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

আমি মূলত চিকিত্সা, সামাজিক বিজ্ঞান এবং শিক্ষার ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে অ-পরিসংখ্যানবিদদের সাথে কাজ করি। আমি স্নাতক শিক্ষার্থীদের সাথে পরামর্শ করছি, নিবন্ধগুলির সাথে গবেষকদের সহায়তা করছি বা জার্নালের জন্য নিবন্ধগুলি পর্যালোচনা করছি, আমার প্রায়শই সমস্যা হয় যে কেউ (ক্লায়েন্ট, লেখক, গবেষণামূলক কমিটি, জার্নাল সম্পাদক) সম্পূর্ণরূপে যখন কিছু অপেক্ষাকৃত সুপরিচিত কৌশল ব্যবহার করতে …

26 consulting 

যদিও আমি এই পোস্টটি পড়েছি , এখনও আমার নিজের ডেটাতে এটি কীভাবে প্রয়োগ করতে হবে তা সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই এবং আশা করি কেউ আমাকে সাহায্য করতে পারে। আমার কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, …

26 r  regression  fitting 

উনান নিকটস্থ তাকবিশেষ পরীক্ষা সাধারণত প্রতিসম দূরত্ব / পার্থক্য ম্যাট্রিক্স প্রয়োগ করা হয়। আমি যতদূর বুঝতে পেরেছি, পরীক্ষার একটি অনুমান হ'ল পার্থক্য নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত পরিমাপটি কমপক্ষে একটি আধা-মেট্রিক হতে হবে (একটি মেট্রিকের মান প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করুন তবে ত্রিভুজ বৈষম্য নয়)। প্রতিসমের অনুমানকে শিথিল করা যায় (একটি প্রাক-মেট্রিক দেওয়া)? এই …

26 statistical-significance  assumptions  distance 

এলডিএর মতো জনপ্রিয় টপিক মডেলগুলি সাধারণত ক্লাস্টার শব্দের সাথে একই বিষয়ের (ক্লাস্টার) একসাথে হয়ে থাকে। এই জাতীয় বিষয়গুলির মডেল এবং পিএমআইয়ের মতো অন্যান্য সাধারণ সহ-ঘটনা ভিত্তিক ক্লাস্টারিং পদ্ধতির মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? (পিএমআই মানে পয়েন্টওয়্যার মিউচুয়াল ইনফরমেশন, এবং এটি কোনও প্রদত্ত শব্দের সাথে সহজাত হওয়া শব্দগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়))

26 machine-learning  text-mining  natural-language  topic-models 

কিছু পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা ডেটা বিশ্লেষণ করতে আমি R( lme4) এর মধ্যে একটি মিশ্র মডেল ব্যবহার করছি । আমার কাছে একটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবল (মলের ফাইবার সামগ্রী) এবং 3 টি নির্দিষ্ট প্রভাব (দেহের ভর ইত্যাদি) রয়েছে। আমার গবেষণায় প্রত্যেকের জন্য 16 টি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা সহ কেবল 6 জন অংশগ্রহণকারী রয়েছে (যদিও দুটির …

26 mixed-model  sample-size 

আমি জানি যে লিনিয়ার রিগ্রেশনটিকে "সমস্ত পয়েন্টের সাথে উল্লম্বভাবে সীমাবদ্ধ রেখা" হিসাবে ভাবা যেতে পারে : এটি দেখার আরও একটি উপায় আছে, কলামের স্থানটি কল্পনা করে, যেমন "সহগ ম্যাট্রিক্সের কলাম দ্বারা বিস্তৃত স্থানটির উপরে প্রক্ষেপণ" : আমার প্রশ্ন হ'ল: এই দুটি ব্যাখ্যায় আমরা যখন শাস্তিযুক্ত লিনিয়ার রিগ্রেশন, যেমন রিজ রিগ্রেশন …

26 regression  intuition  geometry 

আমি ভাবছি যে আর-তে ডিসপ্লে ফাংশনটি ব্যবহার করার সময় কোনও রিগ্রেশনটির সহগের মান সহকারী ত্রুটিগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায় উদাহরণস্বরূপ নিম্নলিখিত আউটপুট: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual …

26 r  regression  interpretation 

আমি একাধিক রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি R। তবে, আমার নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের নিম্নলিখিত প্লট রয়েছে: এখানে আমার সমস্ত ভেরিয়েবল ( WARএকটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) সহ একটি স্ক্র্যাপরপ্লট ম্যাট্রিক্স রয়েছে : আমি জানি যে এই ভেরিয়েবলের (এবং সম্ভবত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল?) এর জন্য আমার একটি রূপান্তর করা দরকার তবে সঠিক রূপান্তরটির জন্য আমি …

26 r  regression  multiple-regression  data-transformation 

এটি ফ্রাঙ্ক হ্যারেল এখানে যা লিখেছিল তার ফলোআপ প্রশ্ন : আমার অভিজ্ঞতায় টি বিতরণের সঠিক হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় নমুনার আকারটি প্রায়শই হাতের নমুনার আকারের চেয়ে বড়। উইলকক্সন স্বাক্ষরিত-র‌্যাঙ্ক পরীক্ষাটি আপনার দক্ষতা অনুসারে অত্যন্ত দক্ষ এবং এটি দৃust়, তাই আমি প্রায় সবসময়ই এটি টি পরীক্ষার চেয়ে বেশি পছন্দ করি prefer যদি …

26 t-test  wilcoxon-mann-whitney