প্রশ্ন ট্যাগ «binary-data»

একটি বাইনারি ভেরিয়েবল দুটি মানগুলির মধ্যে একটি নেয় যা সাধারণত "0" এবং "1" হিসাবে কোডড থাকে।

1
বাইনারি ইনস্ট্রুমেন্ট এবং বাইনারি এন্ডোজেনাস ভেরিয়েবলের সাথে ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল রিগ্রেশন-এ দ্বিতীয়-স্তরের সহগ কিভাবে ব্যাখ্যা করবেন?
(মোটামুটি দীর্ঘ পোস্ট, দুঃখিত। এতে প্রচুর পটভূমি তথ্য রয়েছে, তাই নিচে নির্দ্বিধায় প্রশ্ন এড়িয়ে যেতে পারেন feel) ভূমিকা: আমি এমন একটি প্রকল্পে কাজ করছি যেখানে আমরা একটি অবিচ্ছিন্ন ফলাফলের উপর বাইনারি এন্ডোজেনাস ভেরিয়েবল, এর প্রভাব সনাক্ত করার চেষ্টা করছি , । আমরা একটি উপকরণ, , যা আমরা বিশ্বাস করি যে …

3
বাইনারি ডেটার জন্য সূচক পরিবর্তনশীল: {-1,1} বনাম {0,1}
বাইনারি ট্রিটমেন্ট অ্যাসাইনমেন্ট ইন্ডিকেটর দিয়ে পরীক্ষাগুলি / এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষাগুলির প্রসঙ্গে আমি চিকিত্সা-কোভারিয়েট ইন্টারঅ্যাকশনগুলিতে আগ্রহী ।TTT নির্দিষ্ট পদ্ধতি / উৎসের উপর নির্ভর করে, আমি উভয় দেখেছি এবং টি = { 1 , - 1 } চিকিত্সা এবং চিকিত্সা না বিষয়, যথাক্রমে।T={1,0}T={1,0}T=\{1,0\}T={1,−1}T={1,−1}T=\{1, -1\} সেখানে যখন ব্যবহার করতে চলতি কোনো নিয়ম নেই …

1
মডেলিং স্বতঃ-সম্পর্কযুক্ত বাইনারি সময় সিরিজ
বাইনারি সময় সিরিজের মডেলিংয়ের স্বাভাবিক পদ্ধতির কী? এমন কোনও কাগজ বা পাঠ্যপুস্তক রয়েছে যেখানে এটি চিকিত্সা করা হয়? আমি দৃ strong় অটো-পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত একটি বাইনারি প্রক্রিয়া সম্পর্কে ভাবি। শূন্য থেকে শুরু হওয়া এআর (1) প্রক্রিয়ার চিহ্নের মতো কিছু। বলুন এক্স0= 0X0=0X_0 = 0 এবং এক্সt + 1= β1এক্সটি+ + εটি,Xt+1=β1Xt+ϵt, …

1
লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রশিক্ষণের জন্য "আংশিক creditণ" (ধারাবাহিক ফলাফল) দেওয়া কি কখনও ভাল ধারণা?
আমি কোন লজিস্টিক রিগ্রেশনকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি যে কোন দৌড়কীরাই সবচেয়ে মারাত্মক সহনশীলতা প্রতিযোগিতাটি শেষ করতে পারে। খুব কম রানাররা এই রেসটি সম্পূর্ণ করে, তাই আমার কাছে কঠোর শ্রেণির ভারসাম্যহীনতা এবং সাফল্যের একটি ছোট নমুনা (সম্ভবত কয়েক ডজন) dozen আমার মনে হয়েছে যে প্রায় কয়েকজন রানার যারা এটি প্রায় …

1
ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে বাইনারি ভেরিয়েবলের জন্য পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক (টেট্রাকোরিকগুলির পরিবর্তে) গণনা করার ঝুঁকিগুলি কী?
আমি শিক্ষামূলক গেমগুলি নিয়ে গবেষণা করি এবং আমার বর্তমান প্রকল্পগুলির কয়েকটিতে গেমের নকশার উপাদানগুলির (যেমন, "দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সেট"), "রোলিং ডাইস জড়িত" এর মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য বোর্ডগেমজিক (বিজিজি) এবং ভিডিওগেমিক (ভিজিজি) থেকে ডেটা ব্যবহার করে জড়িত " ) এবং সেই গেমগুলির প্লেয়ার রেটিং (যেমন, 10 এর বাইরে স্কোর)। এই …

3
লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য কীভাবে বায়সিয়ান ন্যায্যতার কল্পনা করা যায় ize
বয়েসীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন সমস্যার জন্য, আমি একটি উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণ তৈরি করেছি। আমি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিতরণ থেকে নমুনা করি এবং আমার প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য হাজার হাজার নমুনা (0,1) পাই। মাপসই করা কল্যাণকর দৃষ্টি আকর্ষণীয় চেয়ে কম, উদাহরণস্বরূপ: এই প্লটটি 10 ​​000 নমুনা + পর্যবেক্ষণ করা ডেটাম পয়েন্ট দেখায় (বাম দিক দিয়ে …

2
আর এর সাথে দ্বিগুণ ডেটাতে ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তাবিত পদ্ধতি
দ্বৈতদৈর্ঘ্য ভেরিয়েবলগুলি (0 = হ্যাঁ, 1 = না) দিয়ে তৈরি একটি ডেটাসেটের জন্য আমাকে একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ চালাতে হবে এবং আমি জানি না আমি সঠিক পথে আছি কিনা। ব্যবহার করে tetrachoric()আমি একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স তৈরি করি, যার উপরে আমি চালিত করি fa(data,factors=1)। মিক্স ফ্যাক্টর ব্যবহার করার সময় ফলাফলটি আমি …

1
আর লিনিয়ার রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল "লুকানো" মান
এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

3
শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য যদি শ্রেণি ভেরিয়েবলের অসম বন্টন থাকে তবে আমাদের কোন কৌশলটি ব্যবহার করা উচিত?
যেমন। যদি আমার কাছে ভাল এবং খারাপ দুটি ক্লাস সহ একটি ক্লাস ভেরিয়েবল ক্রেডিট স্কোরিং থাকে, যেখানে # (ভাল) = 700 এবং # (খারাপ) = 300. আমি আমার ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে চাই না। আমার কোন কৌশলটি ব্যবহার করা উচিত? আমি এসভিএম ব্যবহার করছিলাম তবে এটি পূর্বাভাসগুলিতে খুব খারাপ দিচ্ছে।

4
আমার কীভাবে এই বাইনারি ভবিষ্যদ্বাণী সমস্যার কাছে যাওয়া উচিত?
আমি নিম্নলিখিত ফর্ম্যাট সহ একটি ডেটাसेट পেয়েছি। একটি বাইনারি ফলাফল ক্যান্সার / ক্যান্সার নেই। ডাটাসেটের প্রতিটি ডাক্তার প্রতিটি রোগীকে দেখেছেন এবং রোগীর ক্যান্সার রয়েছে কিনা সে বিষয়ে একটি স্বাধীন রায় দিয়েছেন। চিকিত্সকরা তাদের 5 টির মধ্যে তাদের আত্মবিশ্বাসের স্তরটি দেন যে তাদের নির্ণয়টি সঠিক, এবং আত্মবিশ্বাসের স্তরটি বন্ধনীগুলিতে প্রদর্শিত হয়। …

5
ক্লাসের প্রায় 100% লেবেল একটি শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত হলে কোনও শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্স কীভাবে পরিমাপ করা যায়?
আমার ডেটাতে আমার ক্লাস ভেরিয়েবল রয়েছে, হিসাবে চিহ্নিত । এই শ্রেণীর পরিবর্তনশীল মানগুলি হ'ল (বাইনারি)। এর প্রায় সমস্ত পর্যবেক্ষণ 0 হয় (100% এর কাছাকাছি, আরও নিখুঁতভাবে 97%)। আমি বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলিতে "পারফরম্যান্স" পরীক্ষা চাই (এটি যথার্থতা হতে পারে)। আমি যা ঘটতে ভয় পাচ্ছি তা হ'ল যদি আমার কাছে এমন একটি …

3
ম্যাট্রিক্স গুণন ব্যবহার করে বাইনারি ডেটার জন্য জ্যাকার্ড বা অন্যান্য সমিতি সহগের গণনা করা হচ্ছে
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] …

2
ডেটার জন্য আরওসি বক্ররেখার গণনা করুন
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 
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.