প্রশ্ন ট্যাগ «assumptions»

যে মহিলার জন্য আমি কাজ করছিলাম সে আমাকে কিছু ডেটাতে একমুখী আনোভা করতে বলেছিল। আমি জবাব দিয়েছিলাম যে ডেটাগুলি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা (সময় সিরিজ) তথ্য ছিল এবং আমি ভেবেছিলাম স্বাধীনতার অনুমান লঙ্ঘিত হয়েছিল। তিনি জবাব দিয়েছিলেন যে অনুমান সম্পর্কে আমার চিন্তা করা উচিত নয়, কেবল পরীক্ষা করুন এবং তিনি বিবেচনায় নেবেন …

12 assumptions 

এখানে লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ স্বাভাবিকতা অনুমানের ভুল ব্যাখ্যা করা হয়েছে (যে '' নরমালটি '' বাকীটি বরং এক্স এবং / অথবা ওয়াইকে বোঝায়) এবং পোস্টারটি জিজ্ঞাসা করে যে অ-সাধারণভাবে বিতরণ করা সম্ভব এক্স এবং ওয়াই এবং এখনও সাধারণভাবে অবশিষ্টাংশ বিতরণ করেছি। আমার প্রশ্ন হয়: সাধারণত বিতরণ করা হয় X এবং Y সম্ভাবনা …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

ধরে নিন আমাদের কাছে একটি রৈখিক মডেল রয়েছে Model1এবং vcov(Model1)নিম্নলিখিত ম্যাট্রিক্সটি প্রদান করুন: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 এই উদাহরণস্বরূপ, এই ম্যাট্রিক্সটি আসলে কী প্রদর্শন করে? আমরা আমাদের মডেল এবং এটির …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

এই কাগজটি তথ্য বিশ্লেষণের জন্য লাইনারি মডেলগুলি (দ্বি-দ্বি এবং নেতিবাচক দ্বি-দ্বি ত্রুটি বিতরণ উভয়) ব্যবহার করে। তবে তারপরে পদ্ধতিগুলির পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ বিভাগে এই বিবৃতিটি রয়েছে: ... এবং দ্বিতীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলি ব্যবহার করে উপস্থিতি ডেটা এবং জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) ব্যবহার করে ফোরেজিং ডেটা মডেলিংয়ের মাধ্যমে second একটি লগ লিঙ্ক …

12 generalized-linear-model  assumptions 

ত্রুটিগুলির উপর বন্টনমূলক ধারণাটি কেন রাখা দরকার, যেমন ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )Yআমি= এক্সβ+ + εআমিyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , সাথে ।εআমি। এন( 0 , σ)2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) কেন লিখছেন না Y আমি ~ এন ( এক্স β , σ 2 )Yআমি= এক্সβ+ + …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

আমি পরীক্ষামূলক মনোবিজ্ঞানের পিএইচডি শিক্ষার্থী এবং আমার ডেটা কীভাবে বিশ্লেষণ করতে হয় তা সম্পর্কে আমার দক্ষতা এবং জ্ঞানের উন্নতি করার জন্য আমি কঠোর চেষ্টা করি। মনোবিজ্ঞানে আমার 5 ম বছর অবধি, আমি ভেবেছিলাম যে রিগ্রেশন-জাতীয় মডেলগুলি (যেমন, আনোভা) নিম্নলিখিত জিনিসগুলি ধরে নিয়েছে: তথ্য স্বাভাবিকতা ডেটা এবং এর জন্য বৈকল্পিক একজাতীয়তা …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

আমরা যদি জোড় করা টি-টেস্ট পরিচালনা করতে চাই তবে প্রয়োজনীয়তাটি (যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি) তবে পরিমাপের মিলিত ইউনিটগুলির মধ্যে গড় পার্থক্যটি সাধারণত বিতরণ করা হবে। জোড়াযুক্ত টি-টেস্টে, পরিমাপের মিলিত ইউনিটগুলির মধ্যে পার্থক্যটি সাধারণত বিতরণ করা হবে (এই দুইটি তুলনামূলক দলের প্রত্যেকের বিতরণ স্বাভাবিক না হলেও) এই দাবিটি স্পষ্ট করে …

12 t-test  normality-assumption  assumptions 

একোমেট্রিক্স থেকে , ফুমিও হায়াসি (চিপ্ট 1) দ্বারা: শর্তহীন সমকামিতা: ত্রুটি পদগুলির দ্বিতীয় মুহূর্ত E (εᵢ²) পর্যবেক্ষণ জুড়ে অবিচ্ছিন্ন কার্যকরী ফর্ম ই (x | xi) পর্যবেক্ষণ জুড়ে ধ্রুবক শর্তসাপেক্ষ হোমোস্কেস্টাস্টিটি: ত্রুটি শর্তাবলীর দ্বিতীয় মুহূর্তের E (εᵢ²) পর্যবেক্ষণগুলি জুড়ে যে সীমাবদ্ধতা তা স্থির করা হয় is সুতরাং শর্তসাপেক্ষে দ্বিতীয় মুহূর্ত ই …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

প্রসঙ্গ: আগের প্রশ্নে @ রবি প্রায় ie০০ টি ক্ষেত্রে একটি গবেষণায় জিজ্ঞাসা করেছিলেন কেন স্বাভাবিকতার পরীক্ষাগুলি উল্লেখযোগ্য অ-স্বাভাবিকতার প্রস্তাব দেয় তবে প্লটগুলি স্বাভাবিক বিতরণের পরামর্শ দেয় । বেশিরভাগ লোক এই বিষয়টি তৈরি করেছিলেন যে স্বাভাবিকতার তাত্পর্য পরীক্ষা খুব কার্যকর নয়। ছোট নমুনাগুলি সহ, এই ধরনের পরীক্ষাগুলিতে স্বাভাবিকতার হালকা লঙ্ঘন সনাক্ত …

12 statistical-significance  normal-distribution  normality-assumption  assumptions 

আমি সত্যিই [ক্লাসিক, রৈখিক] ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (এফএ) বুঝতে পেরেছি কিনা তা আমি খতিয়ে দেখতে চাই , বিশেষত অনুমানগুলি যা এফএর আগে তৈরি হয়েছিল (এবং সম্ভবত পরে)। কিছু ডেটা প্রাথমিকভাবে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত হওয়া উচিত এবং তাদের মধ্যে একটি সম্ভাব্য রৈখিক সম্পর্ক রয়েছে। ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করার পরে, তথ্যগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমান হিসাবে, ত্রুটি বিতরণের স্বাভাবিকতা কখনও কখনও ভুলভাবে "প্রসারিত" বা y বা x এর স্বাভাবিকতার প্রয়োজনীয়তা হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়। এক্স এবং ওয়াইটি স্বাভাবিক নয় তবে ত্রুটি শব্দটি এবং সুতরাং প্রাপ্ত লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রাক্কলনগুলি বৈধ কিনা এমন কোনও দৃশ্য / ডেটাসেট নির্মাণ করা সম্ভব?

11 regression  linear-model  assumptions 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন সংশোধন করছি। গ্রিনের পাঠ্যপুস্তকটিতে বলা হয়েছে: এখন অবশ্যই লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল সম্পর্কিত অন্যান্য অনুমান থাকবে যেমন । লিনিয়ারিটি অনুমানের সাথে মিলিত এই অনুভূতি (যা কার্যকরীভাবে সংজ্ঞায়িত করে ), মডেলটির কাঠামো রাখে।ϵই( ϵ | এক্স) = 0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0εϵ\epsilon যাইহোক, লিনিয়ারিটি অনুমান নিজে থেকেই আমাদের মডেলের কোনও কাঠামো রাখে না, …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

আমি বুঝতে পারি যে লিনিয়ার রিগ্রেশন এ ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হবে বলে মনে করা হয়, y এর পূর্বাভাসিত মানের শর্তসাপেক্ষে। তারপরে আমরা অবশিষ্টাংশগুলিকে ত্রুটির জন্য এক ধরণের প্রক্সি হিসাবে দেখি। এটা প্রায়ই ভালো আউটপুট জেনারেট করতে সুপারিশ করা হচ্ছে: । যাইহোক, আমি বুঝতে পারি না যে প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের …

10 regression  assumptions 

কেন বারবার পদক্ষেপগুলি আনোভা গোলকত্ব গ্রহণ করে? গোলাকৃতির দ্বারা আমি এই ধারণাটি বোঝাতে চাইছি যে গ্রুপগুলির মধ্যে সমস্ত জুটিযুক্ত পার্থক্যের বৈচিত্র একই হওয়া উচিত। বিশেষত, আমি কেন বুঝতে পারি না কেন এটি অনুমান করা উচিত এবং না যে পর্যবেক্ষণ করা গোষ্ঠীর স্কোরগুলির ভেরিয়েন্সগুলি সেগুলি একই হয়।

10 anova  repeated-measures  assumptions  sphericity