প্রশ্ন ট্যাগ «categorical-data»

আমি কেবল একটি নেতিবাচক দ্বিপদী জিএলএম চালিয়েছি এবং এটি আউটপুট: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে যা স্পষ্টত ভেরিয়েবল এবং অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে। আমাকে প্রতিটি স্তরের (যেমন, A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি বাইনারি ভেরিয়েবল হিসাবে রূপান্তর করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল - আমি মনে করি কেউ কেউ এই "ডামি ভেরিয়েবল" বলেছেন। এই বলে যে, এটি কি তখন ভ্রান্ত …

13 categorical-data  data-transformation  centering 

আমি আর এলোমেলো বন মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি am তবে আমি ত্রুটিগুলি পেয়েছি যেহেতু কিছু উপাদানগুলির প্রশিক্ষণ সংস্থার চেয়ে পরীক্ষার সেটে বিভিন্ন মান রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, পরীক্ষার সেটে কোনও ফ্যাক্টরের Cat_2মান 34, 68, 76ইত্যাদি থাকে যা প্রশিক্ষণ সেটে উপস্থিত হয় না। দুর্ভাগ্যক্রমে, টেস্ট সেটে আমার নিয়ন্ত্রণ নেই ... …

13 r  categorical-data  random-forest 

অর্ডিনাল স্তরের ডেটাগুলিকে অন্তর্বর্তী স্তরে রূপান্তরিত করার কোনও সোজা পদ্ধতি আছে (যেমন এটি অন্যভাবে করার জন্য রয়েছে)? এবং এক্সেল বা এসপিএসএসে পারফর্মযোগ্য? ডেটা থাকা, বলুন: অরডিনাল স্তরে 10 টি প্রশ্ন (0-5 স্কেল বলুন, যেখানে 0 = "একেবারেই নয়", 5 = "সর্বকালে"), আমি তাদের ট্রান্সফর্ম করতে চাই যাতে তাদের যথাযথ হিসাবে …

13 categorical-data  ordinal-data  scales  psychometrics 

আশাকরি সহ আমি নিম্নলিখিত সমস্যার সাথে লড়াই করে যাচ্ছি পরিসংখ্যানবিদদের পক্ষে সহজ একটি বিষয় (আমি পরিসংখ্যানের কিছুটা এক্সপোজার সহ একটি প্রোগ্রামার)। আমার একটি সমীক্ষার প্রতিক্রিয়াগুলি সংক্ষিপ্ত করা দরকার (পরিচালনার জন্য)। সমীক্ষায় 100+ টি প্রশ্ন রয়েছে, বিভিন্ন এলাকায় দলবদ্ধ করা হয়েছে (প্রতি এলাকাতে প্রায় 5 থেকে 10 টি প্রশ্ন রয়েছে)। সমস্ত …

13 categorical-data  data-transformation  descriptive-statistics 

আমার কাছে এমন একটি পণ্যের দৈনিক বিক্রয় ডেটা রয়েছে যা অত্যন্ত মৌসুমী। আমি রিগ্রেশন মডেলটিতে seasonতুকে ক্যাপচার করতে চাই। আমি পড়েছি যে আপনার যদি ত্রৈমাসিক বা মাসিক ডেটা থাকে তবে সেই ক্ষেত্রে আপনি যথাক্রমে 3 এবং 11 টি ডামি ভেরিয়েবল তৈরি করতে পারেন - তবে আমি কি প্রতিদিনের ডেটা নিয়ে …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

যদি কোনও ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল (উদাহরণস্বরূপ এম এবং এফ এর সাথে লিঙ্গ) গ্ল্যাম ফর্মুলায় ব্যবহার করা হয় তবে ডামি ভেরিয়েবল (গুলি) তৈরি হয় এবং তাদের সম্পর্কিত সহগের সাথে উদাহরণস্বরূপ গ্ল্যাম মডেল সংক্ষেপে পাওয়া যায় (যেমন লিঙ্গম) যদি, ফ্যাক্টরটিকে এভাবে বিভক্ত করার জন্য আর এর উপর নির্ভর না করে ফ্যাক্টরটি সংখ্যা 0/1 …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য শ্রেণিবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলি কোডিং করার সময়, একটি নিয়ম রয়েছে: ডামির সংখ্যা মোট স্তরের সংখ্যার চেয়ে কম হওয়া উচিত (কোলাইনারিটি এড়াতে)। সিদ্ধান্ত গাছের জন্য কি একই ধরণের নিয়ম রয়েছে (ব্যাগড, বুস্টেড)? আমি এটি জিজ্ঞাসা করছি কারণ পাইথনে একটি স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলন মনে হয় nস্তরগুলি nডমিগুলিতে (স্কালার্নস ' OneHotEncoderবা পান্ডাস' pd.get_dummies) …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting 

আমি পাইথনে একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে চাই - তিনটি স্তরের এবং কয়েকটি ব্যাখ্যামূলক কারণের সাথে একটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের জন্য। statsmodelsপ্যাকেজ বাইনারি logit এবং MULTINOMIAL logit (MNLogit) মডেল, কিন্তু আদেশ logit সমর্থন করে। অন্তর্নিহিত গণিত যেহেতু পৃথক নয়, তাই আমি ভাবছি যে এগুলি ব্যবহার করে এটি সহজেই প্রয়োগ করা যেতে …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

যাক পিx , ypx,yp_{x,y} দুই শ্রেণীগত ভেরিয়েবল একটি যৌথ বন্টন হতে এক্স, YX,YX,Y , সঙ্গে x , y∈ { 1 , ... , কে}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} । বলুন নমুনা এই ডিস্ট্রিবিউশন থেকে টানা হয়েছে, কিন্তু আমরা শুধু যথা জন্য প্রান্তিক গন্য দেওয়া হয়, :জ = 1 , … , কেএনnnj = 1 …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

আমার কাছে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ওয়াইন বিক্রির জন্য বড় আকারের একটি মার্কেট ডেটা রয়েছে এবং আমি নির্দিষ্ট উচ্চমানের ওয়াইনগুলির চাহিদা অনুমান করতে চাই। এই বাজারের শেয়ারগুলি মূলত আকারের এলোমেলো ইউটিলিটি মডেল থেকে প্রাপ্ত হয়েছিল যেখানে পর্যবেক্ষণ করা পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করে , পণ্যের দামকে নির্দেশ করে, এমন অনাবদ্ধ পণ্য বৈশিষ্ট্য যা …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

আমার কাছে 8000 ক্লাস্টার এবং 4 মিলিয়ন পর্যবেক্ষণ সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। দুর্ভাগ্যক্রমে আমার পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফটওয়্যার, স্টাটা লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য এর প্যানেল ডেটা ফাংশনটি ব্যবহার করার পরিবর্তে ধীরে ধীরে চালিত হয়: xtlogitএমনকি 10% সাবমেল সহ। তবে ননপ্যানেল ব্যবহার করার সময় logitফলাফলগুলি খুব শীঘ্রই উপস্থিত হয়। সুতরাং আমি logitসংশোধিত ডেটা …

12 logistic  categorical-data  stata  fixed-effects-model 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

আমার কাছে একটি তিন স্তরের কন্টিনজেন্সি টেবিল রয়েছে, বেশ কয়েকটি প্রজাতির গণনা তথ্য, যে হোস্ট প্ল্যান্ট থেকে তারা সংগ্রহ করা হয়েছিল এবং সেই সংগ্রহটি কোনও বৃষ্টির দিনে ঘটেছিল কিনা (এটি আসলে গুরুত্বপূর্ণ!)। আর, জাল তথ্য ব্যবহার করা কিছু হতে পারে: count <- rpois(8, 10) species <- rep(c("a", "b"), 4) host …

12 r  categorical-data  log-linear