প্রশ্ন ট্যাগ «aic»

এই প্রশ্ন / বিষয়টি সহকর্মীর সাথে আলোচনায় উঠে এসেছিল এবং আমি এ সম্পর্কে কিছু মতামত খুঁজছিলাম: আমি একটি এলোমেলো প্রভাব লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে কিছু ডেটা মডেলিং করছি, আরও স্পষ্টভাবে একটি এলোমেলো ইন্টারসেপ্ট লজিস্টিক রিগ্রেশন। স্থির প্রভাবগুলির জন্য আমার কাছে 9 টি ভেরিয়েবল রয়েছে যা আগ্রহী এবং বিবেচনায় আসবে। আমি …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

আমার মিশ্র মডেল বিশ্লেষণকে এটি অনুসরণ করে কীভাবে সেরা মডেল বা মডেলগুলি নির্বাচন করতে এআইসি ব্যবহার করে চালানো যায় সে সম্পর্কে সাহিত্যের খনন করার চেষ্টা করার পরে আমি অভিভূত বোধ করি। আমি মনে করি না যে আমার ডেটাটি জটিল, তবে আমি যা করেছি তা নিশ্চিত হওয়ার জন্য সন্ধান করছি এবং …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

টাইম সিরিজের মডেলগুলিতে, এআরএমএ-জিআরচের মতো মডেলগুলির যথাযথ ল্যাগ বা ক্রম নির্বাচন করতে বিভিন্ন তথ্য মানদণ্ড, যেমন এআইসি, বিআইসি, এসআইসি ইত্যাদি ব্যবহার করা হয়। আমার প্রশ্ন খুব সহজ, আমরা কেন উপযুক্ত মডেল চয়ন করতে সমন্বিত ব্যবহার করি না ? আমরা এমন মডেল নির্বাচন করতে পারি যা সমন্বিত । উচ্চতর মানের দিকে …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

আমি লজিস্টিক মডেলগুলির জন্য যে এআইসির আদর্শ মানগুলি দেখেছি তা হাজারে, কমপক্ষে শত শত। উদাহরণস্বরূপ http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ এ এআইসি 727.39 যদিও সর্বদা বলা হয়ে থাকে যে কেবলমাত্র মডেলগুলির তুলনা করতে এআইসি ব্যবহার করা উচিত, আমি বুঝতে চেয়েছিলাম একটি নির্দিষ্ট এআইসির মান কী বোঝায়। সূত্র অনুসারে, এ আইসি= - 2 লগ( এল …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

এই প্রশ্নের উত্তরের মন্তব্যে বলা হয়েছিল যে মডেল নির্বাচনের ক্ষেত্রে এআইসি ব্যবহার করা 0.154 এর পি-মান ব্যবহারের সমতুল্য। আমি এটি আর এ চেষ্টা করেছিলাম, যেখানে পূর্ণ স্পেসিফিকেশন থেকে ভেরিয়েবলগুলি ছুঁড়ে ফেলার জন্য আমি "পশ্চাদপদ" সাবসেট নির্বাচন অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছি। প্রথমত, যথাক্রমে সর্বোচ্চ পি-মান সহ ভেরিয়েবলটি ছড়িয়ে দিয়ে এবং যখন সমস্ত …

9 model-selection  p-value  aic 

আমার কাছে এর মতো মডেল রয়েছে: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) …

9 r  mixed-model  aic 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction