প্রশ্ন ট্যাগ «data-transformation»

গাণিতিক পুনঃপ্রকাশ, প্রায়শই অমূল্য, ডেটা মানগুলির। পরিসংখ্যানের মডেলটির অনুমানগুলি মেটাতে বা বিশ্লেষণের ফলাফলগুলিকে আরও ব্যাখ্যাযোগ্য করে তোলার জন্য ডেটা প্রায়শই রূপান্তরিত হয়।

5
আর-তে প্রশস্ত ও দীর্ঘ বিন্যাসের মধ্যে ডেটা কীভাবে পরিবর্তন করবেন? [বন্ধ]
আপনার প্রশস্ত ফর্ম্যাট বা দীর্ঘ বিন্যাসে ডেটা থাকতে পারে। বিন্যাসের ভিত্তিতে ব্যবহারযোগ্য পদ্ধতিগুলি পৃথক হওয়ায় এটি বেশ গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। আমি জানি যে আপনাকে পুনর্নির্মাণের প্যাকেজটির সাথে melt()এবং এ cast()থেকে কাজ করতে হবে তবে কিছু জিনিস মনে হচ্ছে যা আমি পাই না। কেউ আমাকে কীভাবে সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিতে পারে?

4
জটিল তথ্য নিয়ে বিশ্লেষণ, আলাদা কিছু?
উদাহরণস্বরূপ বলুন আপনি লিনিয়ার মডেল করছেন, তবে ডেটা জটিল।yyy y=xβ+ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon আমার ডেটা সেট জটিল, যেমন তে সমস্ত সংখ্যা ফর্মের । এই জাতীয় ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় কি পদ্ধতিগতভাবে আলাদা কিছু আছে?yyy(a+bi)(a+bi)(a + bi) আমি জিজ্ঞাসা করছি কারণ, আপনি জটিল কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং পরীক্ষার …

2
নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন অনুমানগুলি কি কি?
আমি একটি বৃহত ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি (গোপনীয়, তাই আমি খুব বেশি ভাগ করতে পারি না), এবং এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যে একটি নেতিবাচক দ্বিপদী প্রতিরোধের প্রয়োজন হবে। আমি এর আগে কখনও গ্ল্যাম রিগ্রেশন করিনি, এবং অনুমানগুলি কী তা সম্পর্কে আমি কোনও পরিষ্কার তথ্য পাই না। তারা কি এমএলআর এর …

3
ঝকঝকে সবসময় কি ভাল?
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির জন্য একটি সাধারণ প্রাক প্রসেসিং পদক্ষেপ হ'ল ডেটা সাদা করা ening দেখে মনে হচ্ছে হোয়াইটিং করা সবসময় ভাল কারণ এটি ডেটা-সংযুক্ত করে মডেলটিকে সহজ করে তোলে। হোয়াইটেনিং করার প্রস্তাব কখন দেওয়া হয় না? দ্রষ্টব্য: আমি ডেটার ডি-পারস্পরিক সম্পর্ক উল্লেখ করছি।

2
আরে একাধিক রিগ্রেশনের জন্য পরিবর্তনশীল রূপান্তরকরণ
আমি একাধিক রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি R। তবে, আমার নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের নিম্নলিখিত প্লট রয়েছে: এখানে আমার সমস্ত ভেরিয়েবল ( WARএকটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) সহ একটি স্ক্র্যাপরপ্লট ম্যাট্রিক্স রয়েছে : আমি জানি যে এই ভেরিয়েবলের (এবং সম্ভবত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল?) এর জন্য আমার একটি রূপান্তর করা দরকার তবে সঠিক রূপান্তরটির জন্য আমি …

3
আর-এ কলাম-ভিত্তিক ম্যাট্রিক্স স্বাভাবিককরণ [বন্ধ]
বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 6 বছর আগে বন্ধ ছিল । আমি আর একটি ম্যাট্রিক্স একটি ম্যাট্রিক্স প্রদত্ত কলাম ভিত্তিক নিয়মমাফিককরণ সঞ্চালন চাই m, আমি কলামের যোগফল দ্বারা …

4
যখন একটি আরিমা মডেল ফিট করার আগে কোনও সময় সিরিজের রূপান্তর করতে লগ ইন করতে হয়
আমি পূর্বে ব্যবহার করেছেন পূর্বাভাস প্রো univariate সময় সিরিজ পূর্বাভাস, কিন্তু সুইচিং করছি আমার কর্মপ্রবাহ আর হাতে আর জন্য পূর্বাভাস প্যাকেজ দরকারী ফাংশন অনেক রয়েছে, কিন্তু এক জিনিস তা করে না স্বয়ংক্রিয় চালানোর আগে ডেটা রূপান্তরের কোন ধরনের .arima ()। কিছু ক্ষেত্রে পূর্বাভাস প্রো পূর্বাভাস করার আগে লগ রূপান্তর তথ্য …

3
কীভাবে এই বিজোড় আকৃতির বিতরণটির মডেল করবেন (প্রায় বিপরীত-জে)
নীচে প্রদর্শিত আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল আমার জানা কোনও স্টক বিতরণে ফিট করে না। লিনিয়ার রিগ্রেশন কিছুটা অ-স্বাভাবিক, ডান-স্কিউড অবশিষ্টাংশ উত্পাদন করে যা বেআইনী উপায়ে ওয়াইডের (2 য় চক্রান্ত) সম্পর্কিত। রূপান্তরকরণের জন্য কোনও পরামর্শ বা সর্বাধিক বৈধ ফলাফল এবং সর্বোত্তম ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ নির্ভুলতা পেতে অন্য উপায়? সম্ভব হলে আমি 5 টি মান …

7
উদাহরণস্বরূপ, কেন লিঙ্গ সাধারণত 1/2 এর পরিবর্তে 0/1 কোড করে?
আমি ডেটা বিশ্লেষণের কোডিংয়ের যুক্তি বুঝতে পারি। নীচে আমার প্রশ্নটি একটি নির্দিষ্ট কোড ব্যবহারের বিষয়ে। লিঙ্গ প্রায়শই মহিলা হিসাবে 0 এবং পুরুষের জন্য 1 হিসাবে কোডড হওয়ার কোনও কারণ আছে কি? কেন এই কোডিংটিকে 'স্ট্যান্ডার্ড' হিসাবে বিবেচনা করা হয়? মহিলা = 1 এবং পুরুষ = 2 এর সাথে এটি তুলনা …

3
কেন শক্তি বা লগ রূপান্তরগুলি মেশিন লার্নিংয়ে বেশি শেখানো হয় না?
মেশিন লার্নিং (এমএল) ভারীভাবে লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন কৌশল ব্যবহার করে। এছাড়া বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল (উপর নির্ভর feature transform, kernelইত্যাদি)। এমএল-তে (উদাঃ ) সম্পর্কে কিছুই উল্লেখ করা হয়নি কেন ? (উদাহরণস্বরূপ, বৈশিষ্ট্যগুলিতে রুট বা লগ নেওয়ার বিষয়ে আমি কখনই শুনি না, তারা সাধারণত কেবল বহুপদী বা আরবিএফ ব্যবহার করে)) একইভাবে, …

6
অ্যাডভান্সড রিগ্রেশন মডেলিংয়ের উদাহরণ
আমি জিএলএম বা ওএলএস ব্যবহার করে জটিল, একাধিক অ-রৈখিক সম্পর্ককে মডেল করার প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি চিত্রিত করে একটি উন্নত লিনিয়ার রিগ্রেশন কেস স্টাডি খুঁজছি। প্রাথমিক বিদ্যালয়ের উদাহরণগুলির বাইরে যে সম্পদগুলি পাওয়া যায় তা অবাক করা কঠিন: আমি যে বইগুলি পড়েছি সেগুলির বেশিরভাগই কোনও ভবিষ্যদ্বাণীকারীর বক্সকক্সের সাথে মিলিত প্রতিক্রিয়াটির লগ রূপান্তর বা …

4
কার্টোসিস এবং সাধারণ আরভি এর স্কিউনেস বাড়ানোর রূপান্তর
আমি এমন একটি অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করছি যা পর্যবেক্ষণে s সাধারণত বিতরণ করা হয় এবং এই বিষয়টির উপর নির্ভর করে আমি এই অনুমানের বোধগম্যতার সাথে পরীক্ষা করতে চাই।YYY এটি করার জন্য, আমি ট্রান্সফর্মেশনগুলি ক্রম যা ক্রমান্বয়ে এর স্বাভাবিকতা ব্যাহত করবে । উদাহরণস্বরূপ, যদি sগুলি স্বাভাবিক থাকে তবে তাদের স্কিউনেস এবং …

3
৪ র্থ মূল দ্বারা প্রতিক্রিয়া রূপান্তরিত হলে রিগ্রেশন সহগের কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?
1/4হেটেরোসেসডাস্টিকটির ফলস্বরূপ আমি আমার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীলটিতে চতুর্থ মূল ( ) পাওয়ার ট্রান্সফর্মেশন ব্যবহার করছি । তবে এখন আমি নিশ্চিত না যে কীভাবে আমার প্রতিরোধের সহগগুলি ব্যাখ্যা করা যায়। আমি ধরে নিয়েছি যে আমি ব্যাক-ট্রান্সফর্ম করার সময় গুণের গুণাগুণগুলি চতুর্থ শক্তিতে নিয়ে যেতে হবে (নিচে রিগ্রেশন আউটপুট দেখুন)। সমস্ত ভেরিয়েবল মিলিয়নে …

6
একটি ভেরিয়েবলের স্কেল 0-100 তে পরিবর্তন করা হচ্ছে
আমি পিসিএ কৌশলটি ব্যবহার করে একটি সামাজিক মূলধন সূচক তৈরি করেছি। এই সূচকটি ধনাত্মক এবং নেতিবাচক উভয়ই মানের সমন্বিত। আমি ব্যাখ্যাটিকে সহজ করার জন্য এই সূচিটিকে 0-100 স্কেলে রূপান্তর / রূপান্তর করতে চাই। দয়া করে আমাকে এটি করার একটি সহজতম উপায় প্রস্তাব করুন।

2
Seasonতু পচন পদ্ধতি নির্বাচন করা
মৌসুমী সমন্বয় আরও গবেষণার জন্য ডেটা প্রিপ্রোসেসিং একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। গবেষক অবশ্য প্রবণতা-চক্র-মৌসুমী পচন জন্য বিভিন্ন বিকল্প আছে। সর্বাধিক প্রচলিত (অভিজ্ঞতামূলক সাহিত্যে উদ্ধৃতি সংখ্যার বিচার করে) প্রতিদ্বন্দ্বী seasonতু পচন পদ্ধতি হ'ল এক্স -11 (12) -আরিমা, ট্রামো / আসন (উভয়ই ডেমেট্রা + এ প্রয়োগ করা হয় ) এবং এর স্টিল । …

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.