প্রশ্ন ট্যাগ «association-measure»

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

প্লট 1 এর জন্য, আমি একটি সহজ পারস্পরিক সম্পর্ক রেখে x এবং y এর মধ্যে সংযোগ পরীক্ষা করতে পারি। প্লট 2 এর জন্য, যেখানে সম্পর্কটি ননলাইনার এখনও x এবং y এর মধ্যে সুস্পষ্ট সম্পর্ক রয়েছে, আমি কীভাবে সংযোগটি পরীক্ষা করে এর প্রকৃতির লেবেল রাখতে পারি?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

আমার দুটি ভেরিয়েবল রয়েছে: ড্রাগ নেম (ডিএন) এবং সংশ্লিষ্ট অ্যাডওয়ার্স ইভেন্টস (এই), যা বহু-বহু-সম্পর্কের মধ্যে দাঁড়িয়ে। 33,556 ড্রাগ নাম এবং 9,516 বিরূপ ইভেন্ট রয়েছে। নমুনা আকার প্রায় 5.8 মিলিয়ন পর্যবেক্ষণ। আমি ডিএন এবং এই এর মধ্যে সমিতি / সম্পর্ক অধ্যয়ন করতে এবং বুঝতে চাই। আমি আর এই সেটটি ভিজ্যুয়ালাইজ করার …

24 r  categorical-data  data-visualization  large-data  association-measure 

পরিসংখ্যানবিজ্ঞানের এনসাইক্লোপিডিয়া থেকে আমি বুঝতে পারি যে প্রদত্ত দ্বিদোষ (বাইনারি: 1 = উপস্থিত; 0 = অনুপস্থিত) বৈশিষ্ট্য (ভেরিয়েবল), আমরা কোনও নমুনার আই এবং জে দুটি অবজেক্টের জন্য একটি কন্টিজেন্সি টেবিল গঠন করতে পারি :পিপিp j 1 0 ------- 1 | a | b | i ------- 0 | c | …

20 binary-data  similarities  association-measure 

এই জাতীয় দুই ধরণের ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক অধ্যয়নের জন্য একটি অর্থবহ "পারস্পরিক সম্পর্ক" পরিমাপ কী? আর এ, এটি কিভাবে করবেন?

19 r  correlation  categorical-data  association-measure 

আমি FactoMineRসুপ্ত ভেরিয়েবলগুলিতে আমার ডেটার পরিমাপের সেটটি হ্রাস করতে ব্যবহার করছি । উপরের পরিবর্তনশীল মানচিত্রটি ব্যাখ্যা করার জন্য আমার কাছে স্পষ্ট, তবে ভেরিয়েবল এবং উপাদান 1 এর মধ্যে সংযুক্তিগুলি আসার সময় আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি ভেরিয়েবল মানচিত্রের দিকে তাকানো, ddpএবং মানচিত্রের অংশটির covখুব কাছাকাছি অবস্থিত, এবং ddpAbsআরও কিছুটা সামান্য দূরে। …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

পিয়ারের সমর্থন (স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল) এবং কাজের সন্তুষ্টি (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) এর মধ্যে সংযোগ পেতে আমি চি-স্কোয়ার পরীক্ষা প্রয়োগ করতে চাই। পিয়ারের সমর্থনটি চারটি গ্রুপে সমর্থনের পরিধি অনুসারে বিভাগগুলি: 1 = খুব কম পরিমাণে, 2 = কিছুটা পরিমাণে, 3 = বড় পরিমাণে এবং 4 = খুব বড় পরিমাণে। কাজের তৃপ্তি দুটি বিভাগে …

14 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

আমি যেমন সমস্যাটি পেয়েছি তেমন এখানে ফেলে দিচ্ছি। আমার দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবল রয়েছে। যার একটি অবিচ্ছিন্ন (ওয়াই) এবং অন্যটি যা পৃথক এবং অর্ডিনাল (এক্স) হিসাবে যোগাযোগ করা হবে । আমি ক্যোয়ারীর সাথে একসাথে প্রাপ্ত প্লটটির নীচে রেখেছি। যে ব্যক্তি আমাকে ডেটা প্রেরণ করে সে এক্স এবং ওয়াইয়ের মধ্যে সংযোগের শক্তি …

12 correlation  nonparametric  ordinal-data  association-measure 

আমি জানি না নামমাত্র (আনর্ডার্ড শ্রেণীবদ্ধ) বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষেত্রে ব্যক্তিদের মধ্যে কোন দূরত্বের কার্যকারিতা ব্যবহার করতে হয়। আমি কিছু পাঠ্যপুস্তকটি পড়ছিলাম এবং সেগুলি সিম্পল ম্যাচিং ফাংশনটির পরামর্শ দেয় তবে কিছু বইয়ের পরামর্শ দেয় যে আমার নামমাত্র বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলিতে পরিবর্তন করা উচিত এবং জ্যাকার্ড সহগ ব্যবহার করা উচিত । তবে নামমাত্র বৈশিষ্ট্যটির …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

আমি পলিড্রু ব্যবহার সম্পর্কে একটি গবেষণা করছি। আমার কাছে 400 মাদকসেবীদের একটি ডেটা সেট রয়েছে, যারা প্রত্যেকে তাদের অপব্যবহারের ওষুধ বলেছিল। এখানে 10 টিরও বেশি ওষুধ রয়েছে এবং তাই এখানে সম্ভাব্য সংমিশ্রণ রয়েছে। তারা বাইনারি ভেরিয়েবলগুলিতে যে পরিমাণ ওষুধ খায় সেগুলির বেশিরভাগটি আমি পুনঃনির্মাণ করেছি (কোনও মাদকাসক্ত হেরোইন অন্য 0 …

10 hypothesis-testing  clustering  combinatorics  association-measure  association-rules 

আমি একটি দ্বৈত এবং একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সন্ধান করার চেষ্টা করছি। এটি সম্পর্কে আমার স্থল কাজ থেকে আমি জানতে পেরেছি যে আমাকে স্বাধীন টি-টেস্ট ব্যবহার করতে হবে এবং এর পূর্বশর্ত হ'ল ভেরিয়েবলের বিতরণ স্বাভাবিক হতে হবে। আমি স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার জন্য কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষা করেছিলাম এবং দেখতে পেলাম …

10 normal-distribution  categorical-data  continuous-data  kolmogorov-smirnov  association-measure 

"যদি আমি পিছনে একটা পরিষ্কার স্বজ্ঞা পেতে চেষ্টা করছি তোলে সম্ভাবনা বেশি তারপর তোলে অর্থাত সম্ভাবনা বেশি"একজনAAবিBBবিBBএকজনAA যাক স্থান মাপ যা বোঝাতে এবং হয়, তারপরn ( এস)n(S)n(S)একজনAAবিBB দাবি: তাইপি( খ | এ ) > পি( খ )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( এ বি ) / এন ( এ ) > এন ( বি …

9 probability  inference  conditional-probability  intuition  association-measure 

আমি জানতে চাই যে ম্যাট্রিক্স গুণনের সাহায্যে জ্যাকার্ড সহগের গণনা করার কোনও সম্ভাব্য উপায় আছে কিনা। আমি এই কোডটি ব্যবহার করেছি jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) / length(which(x[,i] …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography