প্রশ্ন ট্যাগ «binary-data»

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমাকে একটি পাঠ্য শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা মোকাবেলা করতে হবে। একটি ওয়েব ক্রলার একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের ওয়েবপৃষ্ঠাগুলি ক্রল করে এবং প্রতিটি ওয়েবপৃষ্ঠার জন্য আমি এটি অনুসন্ধান করতে চাই যে এটি কেবলমাত্র একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর অন্তর্গত। অর্থাৎ যদি আমি কল এই বর্গ ইতিবাচক , প্রতিটি ক্রল ওয়েবপেজ ক্লাসে পারেন জন্যে ইতিবাচক বা ক্লাসে …

14 classification  text-mining  naive-bayes  binary-data 

আমার কাছে কিছু দ্বিগুণ তথ্য রয়েছে, কেবলমাত্র বাইনারি ভেরিয়েবলগুলি, এবং আমার বস আমাকে টেট্রাকোরিক সম্পর্কিত সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ করতে বলেছিলেন। আমি পূর্বে এখানে এবং ইউসিএলএর স্ট্যাট সাইট এবং এর মতো অন্যান্য সাইটে উদাহরণের উপর ভিত্তি করে কীভাবে বিভিন্ন বিশ্লেষণ চালাতে পারি তা শিখতে পেরেছি, তবে দ্বিধাত্বক …

14 r  factor-analysis  psychometrics  binary-data 

আমি লজিস্টিক লিনিয়ার মিশ্র প্রভাবগুলির মডেল (এলোমেলো ইন্টারসেপ্ট) সহ ১ 300৫ টি বিদ্যালয়ে ৩০০,০০০ শিক্ষার্থীর উপর ডেটা বিশ্লেষণ করছি। প্রতিটি ছাত্র ঠিক একবার হয় এবং তথ্য 6 বছর বিস্তৃত। অবিচ্ছিন্ন ফলাফলের জন্য কীভাবে আমি ভিপিসি / আইসিসির অনুরূপভাবে স্কুল এবং শিক্ষার্থীদের স্তরের মধ্যে পার্থক্য ভাগ করব? আমি এই নিবন্ধটি দেখেছি …

14 mixed-model  binary-data 

যখন ভেরিয়েবলগুলি ডিচোটোমাইজিং করা হয়, তখন প্রক্রিয়াটিতে কোন তথ্যটি হারিয়ে যায়? বিশ্লেষণে ডিকোটোমাইজেশন কীভাবে সহায়তা করে?

14 regression  data-transformation  binary-data 

bildপ্যাকেজ সিরিয়াল বাইনারি প্রতিক্রিয়া জন্য একটি চমৎকার প্যাকেজ উপস্থিত হতে পারে। তবে এটি বিচ্ছিন্ন সময়ের জন্য। আমি আগের সময়গুলিতে পরিমাপ করা বাইনারি প্রতিক্রিয়াগুলির সাথে বর্তমান প্রতিক্রিয়া ওয়য়ের প্রতিকূল অনুপাতের সংযোগের জন্য সময়ের একটি মসৃণ ফাংশন বা কমপক্ষে এটির প্রথম অর্ডার মার্কভ সংস্করণ নির্দিষ্ট করতে চাই। আমি বিশ্বাস করি এটিকে বিকল্প …

13 r  repeated-measures  binary-data  panel-data 

L1- নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিটিংয়ের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভূত ব্যবহারের তুলনায় LARS [1] ব্যবহারের পক্ষে কি কি? আমি মূলত পারফরম্যান্সের দিকগুলিতে আগ্রহী (আমার সমস্যাগুলি Nকয়েক হাজার এবং p<20 এর মধ্যে থাকে) তবে তবে অন্য কোনও অন্তর্দৃষ্টিও প্রশংসা হবে। সম্পাদনা: যেহেতু আমি প্রশ্ন পোস্ট করেছি, চিএল ফ্রেডম্যান এট আল দ্বারা একটি কাগজ …

13 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 

পটভূমি: এখানে মডেলগুলি কীভাবে ক্যালিবিট করা যায় সে সম্পর্কে কিছু দুর্দান্ত প্রশ্ন / উত্তর রয়েছে যা কোনও ফলাফলের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয়। উদাহরণ স্বরূপ বেরিয়ার স্কোর এবং এর ক্ষয়টি রেজোলিউশন, অনিশ্চয়তা এবং নির্ভরযোগ্যতার মধ্যে । ক্রমাঙ্কন প্লট এবং আইসোটোনিক রিগ্রেশন । এই পদ্ধতিগুলির প্রায়শই পূর্বাভাসযুক্ত সম্ভাবনার উপর একটি বিনিং পদ্ধতি ব্যবহার …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

গাড়িটি যখন চলাচল করছে না তখন আমার সাথে বাইনারি টাইম সিরিজ রয়েছে, এবং গাড়িটি যখন চলমান 0 আমি এক সময়ের দিগন্তের জন্য 36 ঘন্টা এগিয়ে এবং প্রতিটি ঘন্টাের জন্য একটি পূর্বাভাস করতে চাই। আমার প্রথম পদ্ধতিটি ছিল নীচের ইনপুটগুলি ব্যবহার করে একটি নেভ বেইস ব্যবহার করা: টি -24 (প্রতিদিনের মৌসুমী), …

12 r  time-series  forecasting  binary-data 

আমি একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ কার্য সম্পাদন করছি যেখানে ফলাফলের সম্ভাবনাটি ন্যূনতম (3% বৃদ্ধি পাবে)। আমি সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করছি যে এটিউসি বা লগ-লস দ্বারা অনুকূলিত হবে। আমি যতটা বুঝতে পেরেছি, এইউসি ক্লাসগুলির মধ্যে বৈষম্যের মডেলটির ক্ষমতা সর্বাধিক করে তোলে যখন লগলাস বাস্তব এবং অনুমান সম্ভাবনার মধ্যে বিভেদকে দন্ড দেয়। আমার …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

আমাকে বলা হয়েছিল যে দ্বি-পর্যায়ে IV রিগ্রেশন চালানো সম্ভব যেখানে প্রথম স্তরটি একটি প্রবিট এবং দ্বিতীয় স্তরটি ওএলএস। প্রথম পর্যায়ে যদি একটি প্রবিট হয় তবে দ্বিতীয় পর্যায়টি প্রবিট / পোইসন মডেল হয় তবে 2 এসএলএস ব্যবহার করা কি সম্ভব?

12 binary-data  instrumental-variables  probit  2sls 

আমি শপিং কার্ট বিশ্লেষণ করছি যে আমার ডেটাসেটটি লেনদেনের ভেক্টরগুলির সেট, পণ্যগুলি কেনা হচ্ছে with লেনদেনগুলিতে কে-মাইন প্রয়োগ করার সময়, আমি সর্বদা কিছু ফলাফল পাব । একটি এলোমেলো ম্যাট্রিক্স সম্ভবত কিছু গুচ্ছ প্রদর্শন করবে। আমার যে ক্লাস্টারিংটি পাওয়া যায় তা কোনও তাৎপর্যপূর্ণ কিনা, বা এটি খুব ভালভাবে কাকতালীয় হতে পারে …

12 clustering  statistical-significance  binary-data 

আমাদের কাছে বাইনারি ফলাফল এবং কিছু সংখ্যক সমাহারযুক্ত ডেটা রয়েছে। আমি ডেটা মডেল করতে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করেছি। কেবল একটি সাধারণ বিশ্লেষণ, অসাধারণ কিছু নয়। চূড়ান্ত আউটপুটটি একটি ডোজ-প্রতিক্রিয়াযুক্ত বক্র বলে মনে করা হয় যেখানে আমরা নির্দিষ্ট কোভারিয়েটের সম্ভাবনা কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা দেখায়। এটার মতো কিছু: লজিস্টিক রিগ্রেশন বাছাই …

11 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

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 

আমার কাছে বাইনারি ডেটার একটি বৃহত (650 কে সারি * 62 কলাম) ম্যাট্রিক্স (কেবলমাত্র 0-1 টি এন্ট্রি) রয়েছে। ম্যাট্রিক্স বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিরল: প্রায় 8% ভরা হয়। আমি এটি 5 টি গ্রুপে ক্লাস্টার করতে চাই - 1 থেকে 5 পর্যন্ত নাম বলুন I আমি শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং চেষ্টা করেছি এবং এটি আকারটি …

11 clustering  dataset  k-means  binary-data