প্রশ্ন ট্যাগ «curve-fitting»

ডেটাগুলিতে বক্ররেখাগুলি (লিনিয়ার বা অ-রৈখিক রিগ্রেশন হিসাবে) ফিট করার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি।

3
একটি উদাহরণ: বাইনারি ফলাফলের জন্য গ্ল্যামনেট ব্যবহার করে লাসো রিগ্রেশন
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 

4
ডেটা দুটি ট্রেন্ড আছে; কিভাবে স্বাধীন ট্রেন্ডলাইন নিষ্কাশন?
আমার কাছে ডেটাগুলির একটি সেট রয়েছে যা কোনও নির্দিষ্ট উপায়ে অর্ডার করা হয়নি তবে যখন প্লট করা হয়েছে স্পষ্টভাবে দুটি স্বতন্ত্র ট্রেন্ড রয়েছে। দুটি সিরিজের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্যের কারণে এখানে একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সত্যই পর্যাপ্ত হবে না। দুটি স্বতন্ত্র রৈখিক ট্রেন্ডলাইন পাওয়ার সহজ উপায় কি আছে? রেকর্ডের জন্য আমি …

1
একটি হালকা মডেল থেকে প্রভাব পুনরাবৃত্তি
আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

4
লগনরমাল এবং পাওয়ার আইন বিতরণ (নেটওয়ার্ক ডিগ্রি বিতরণ) এর মধ্যে পার্থক্যটির ব্যাখ্যা
প্রথমত, আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই। তবে আমি আমার পিএইচডি করার জন্য পরিসংখ্যানগত নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করছি। নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণের অংশ হিসাবে, আমি নেটওয়ার্ক ডিগ্রিগুলির একটি পরিপূরক সম্মিলিত বিতরণ ফাংশন (সিসিডিএফ) প্লট করেছি। আমি যেটি পেয়েছি তা হ'ল প্রচলিত নেটওয়ার্ক বিতরণগুলির (যেমন ডাব্লুডাব্লুডাব্লু) বিপরীতে লোগো সাধারণ বিতরণ দ্বারা বিতরণটি সবচেয়ে ভালভাবে লাগানো হয়েছে। …

1
একই বাক্স এবং হুইস্কার প্লট (মানে / স্টাডি / মিডিয়ান / এমএডি / মিনিট / সর্বোচ্চ) সহ আনসকম্বের মতো ডেটাসেটগুলি
সম্পাদনা: যেহেতু এই প্রশ্নটি ফুলে উঠেছে, একটি সংক্ষিপ্তসার: একই মিশ্র পরিসংখ্যানের সাথে বিভিন্ন অর্থপূর্ণ এবং ব্যাখ্যাযোগ্য ডেটাসেটগুলি সন্ধান করা (মানে, মিডিয়ান, মিডরেঞ্জ এবং তাদের সম্পর্কিত বিচ্ছুরণ এবং রিগ্রেশন)। আনসকম্বের চৌকোটিটি ( উচ্চ মাত্রিক ডেটা দেখার উদ্দেশ্যে দেখুন ? ) একই প্রান্তিক গড় / স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ( আলাদাভাবে চার x এবং …

5
ডেটা মাইনিংয়ের নতুন বিপ্লবী উপায়?
নিম্নলিখিত অংশটি শোয়েজারের হেজ ফান্ড মার্কেট উইজার্ডস (মে ২০১২) এর ধারাবাহিকভাবে সফল হেজ ফান্ডের ব্যবস্থাপক জাফ্রে উড্রিফের একটি সাক্ষাত্কার: এই প্রশ্নের উত্তর: "ডেটা মাইনিংয়ের ক্ষেত্রে লোকেদের মধ্যে সবচেয়ে খারাপ ত্রুটিগুলি কী কী?": প্রচুর লোক মনে করে তারা ঠিক আছে কারণ তারা প্রশিক্ষণের জন্য নমুনা ডেটা এবং পরীক্ষার জন্য নমুনা ছাড়িয়ে …

4
পিসিএ স্পেসে নতুন ভেক্টর কীভাবে প্রজেক্ট করবেন?
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

2
আর-তে লজিস্টিক বর্ধন বক্ররেখার সবচেয়ে ব্যথামুক্ত উপায় কী?
গুগলের পক্ষে এটি অন্যান্য কিছু জিনিসের মতো সহজ নয়, পরিষ্কার হিসাবে, আমি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য রিগ্রেশন ব্যবহারের অর্থে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে কথা বলছি না। আমি প্রদত্ত ডেটা পয়েন্টগুলিতে একটি লজিস্টিক গ্রোথ বক্ররেখা ফিট করার কথা বলছি। নির্দিষ্ট হবে, 1958 থেকে 2012 একটি প্রদত্ত বছর এবং বিশ্বব্যাপী থেকে CO2 …

4
রৈখিক, ঘনিষ্ঠ এবং লগারিদমিক ফাংশনগুলির বাইরে সেরা ফিটিং কার্ভ ফিটিং ফাংশন নির্ধারণ করা
প্রসঙ্গ: গণিত স্ট্যাক এক্সচেঞ্জের একটি প্রশ্ন থেকে (আমি কি কোনও প্রোগ্রাম তৈরি করতে পারি) , কারও কাছে পয়েন্টের একটি সেট রয়েছে এবং এটি লিনিয়ার, এক্সফোনেনশিয়াল বা লোগারিথমিকের সাথে একটি বক্ররেখা ফিট করতে চায়। সাধারণ পদ্ধতিটি হ'ল এর মধ্যে একটি (যা মডেলকে নির্দিষ্ট করে) বাছাই করে শুরু করা এবং তার পরে …

2
রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং কার্ভ ফিটিংয়ের মধ্যে পার্থক্য
যদি কেউ সম্ভব হয় তবে আমাকে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং বক্ররেখা ফিটিং (লিনিয়ার এবং ননলাইনার) এর মধ্যে বাস্তব পার্থক্য (গুলি) ব্যাখ্যা করতে পারেন, যদি সম্ভব হয় তবে একটি উদাহরণ দিয়ে? দেখে মনে হচ্ছে যে উভয়ই দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণের চেষ্টা করে (নির্ভর করে বনাম স্বতন্ত্র) এবং তারপরে মডেলগুলির সাথে সম্পর্কিত …

3
নেতিবাচক আর-স্কোয়ারের অর্থ কী?
ধরা যাক আমার কাছে কিছু ডেটা রয়েছে এবং তারপরে আমি একটি মডেল (একটি অ-লিনিয়ার রিগ্রেশন) দিয়ে ডেটা ফিট করি। তারপরে আমি আর-স্কোয়ার ( R2আর2R^2 ) গণনা করি । আর-স্কোয়ারটি নেতিবাচক হলে তার অর্থ কী? তার মানে কি আমার মডেলটি খারাপ? আমি জানি যে এর ব্যাপ্তি R2আর2R^2[-1,1] হতে পারে। যখন R2আর2R^20 …

7
আমার শতাংশের ডেটাতে আমার কী ধরণের বাঁকানো (বা মডেল) ফিট করা উচিত?
আমি এমন একটি চিত্র তৈরির চেষ্টা করছি যা ভাইরাল অনুলিপি এবং জিনোম কভারেজ (জিসিসি) এর মধ্যে সম্পর্ককে দেখায়। এটি আমার ডেটা দেখতে দেখতে: প্রথমদিকে, আমি কেবল একটি রৈখিক প্রতিরোধের পরিকল্পনা করেছিলেন তবে আমার তত্ত্বাবধায়করা আমাকে বলেছিলেন যে এটি ভুল ছিল এবং একটি সিগময়েডাল বক্ররেখার চেষ্টা করতে। তাই আমি জিওম_স্মোথ ব্যবহার …

1
আমি কোন বাঁকানো ফিট থেকে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সকে কীভাবে ব্যাখ্যা করব?
আমি পরিসংখ্যানের দিক থেকে খুব বড় নই, তাই ক্ষমা চাইছি যদি এটি সরল প্রশ্ন থাকে। আমি কিছু তথ্য আকারে একটি নেতিবাচক সূচকীয় একটি বক্ররেখা ঝুলানো করছি, এবং কখনও কখনও আমার ডেটা সেরা তড়কা , এবং কখনও কখনও হইয়া কাছাকাছি একটি * ই ( - খ * এক্স 2 ) + …

3
আমি কীভাবে প্রোগ্রামিংয়ে ডেটা সিরিজের বিভিন্ন বিভাগগুলি বিভিন্ন বক্ররেখার সাথে ফিট করতে পারি?
প্রদত্ত ডেটাসেটের বিভাগগুলি আলাদাভাবে ফিট করার জন্য কোনও নথিভুক্ত অ্যালগরিদমগুলি কি সেরা ফিটের বিভিন্ন বক্ররেখাতে আছে? উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ মানব ডেটা এই চার্টের দিকে তাকাতে সহজেই এটিকে 3 ভাগে বিভক্ত করতে পারে: একটি সাইনোসয়েডাল বিভাগ, একটি লিনিয়ার অংশ এবং বিপরীত এক্সফোনেনশিয়াল বিভাগ। আসলে, আমি সাইন ওয়েভ, একটি লাইন এবং একটি সাধারণ …

5
জিরো সমেত ইনপুট ডেটাতে একটি ওয়েইবুল বিতরণ কীভাবে ফিট করবেন?
আমি একটি বিদ্যমান পূর্বাভাস অ্যালগরিদম পুনরুত্পাদন করার চেষ্টা করছি, যা অবসরপ্রাপ্ত গবেষক দ্বারা হস্তান্তরিত। প্রথম পদক্ষেপটি একটি ওয়েবেল বিতরণে কিছু পর্যবেক্ষণ করা ডেটা ফিট করা, একটি আকার এবং স্কেল অর্জন করা যা ভবিষ্যতের মানগুলির পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হবে। আমি এটি করতে আর ব্যবহার করছি। এখানে আমার কোডের একটি উদাহরণ রয়েছে: …

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.