প্রশ্ন ট্যাগ «degrees-of-freedom»

উইকিপিডিয়া থেকে , একটি পরিসংখ্যানের স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির তিনটি ব্যাখ্যা রয়েছে: পরিসংখ্যানগুলিতে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যা হ'ল পরিসংখ্যানের চূড়ান্ত গণনায় মানগুলি যা পৃথক পৃথক পৃথক । পরিসংখ্যানগত পরামিতিগুলির অনুমানগুলি বিভিন্ন পরিমাণের তথ্য বা ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা যেতে পারে। সংখ্যা তথ্য স্বাধীন টুকরা করে একটি পরামিতির হিসাব ঢোকা ফ্রিডম (df …

257 interpretation  degrees-of-freedom  intuition 

লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের ফিটনেস (জিওএফ) এর হোস্টার-লেমশো পরীক্ষার (এইচএলটি) পরীক্ষার পরিসংখ্যানটি নীচে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: নমুনা তারপর বিভক্ত করা deciles, , এক নির্ণয় নিম্নলিখিত পরিমাণে decile প্রতি:ডি 1 , ডি 2 , … , ডি ডিd=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} O1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyiO_{1d}=\displaystyle \sum_{i \in D_d} y_i , অর্থাত্ ধনাত্মক মামলার পরিলক্ষিত …

33 regression  logistic  goodness-of-fit  degrees-of-freedom  hosmer-lemeshow-test 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

lmerTestপ্যাকেজ একটি উপলব্ধ anova()ফ্রিডম (df প্রয়োগ) ডিগ্রীগুলির ঐচ্ছিকরূপে Satterthwaite এর (ডিফল্ট) বা Kenward-রজার এর পড়তা সঙ্গে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য ফাংশন। এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কী? কোনটি বেছে নেবে?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

(রৈখিক) মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি একে অপরের বিপরীতে তুলনায় সাধারণত কীভাবে হয়? আমি জানি সম্ভাবনা রেশিও পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে কোনও মডেল যদি অন্যটির 'সাবসেট' না হয় তবে এটি কাজ করে না? মডেলগুলির অনুমানটি কি সর্বদা সোজা? নির্ধারিত প্রভাবগুলির সংখ্যা + আনুমানিক বৈকল্পিক সংখ্যার সংখ্যা? আমরা কি এলোমেলো প্রভাব …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

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 

... এবং কেন ? ধরে নেওয়া যাক , গড় সঙ্গে স্বাধীন র্যান্ডম-ভেরিয়েবল এবং ভ্যারিয়েন্স যথাক্রমে। আমার মৌলিক পরিসংখ্যান বইটি আমাকে বলে যে বিতরণে নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য রয়েছে:এক্স 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 এক্স 1 - এক্স 2এক্স1X1X_1এক্স2X2X_2μ1, μ2μ1,μ2\mu_1,\mu_2σ21, σ22σ12,σ22\sigma^2_1,\sigma^2_2এক্স1- এক্স2X1−X2X_1-X_2 ই( এক্স1- এক্স2) …

19 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution 

বিশপের বই "প্যাটার্ন শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং মেশিন লার্নিং" এ এটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে নিয়মিতকরণের একটি কৌশল বর্ণনা করেছে। যাইহোক, আমি অনুচ্ছেদে বর্ণনা করছি না যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেল জটিলতার সাথে স্বাধীনতার ডিগ্রি সংখ্যা বৃদ্ধি করে। সম্পর্কিত উদ্ধৃতি নিম্নলিখিত: কোনও নেটওয়ার্কের কার্যকর জটিলতা নিয়ন্ত্রণের উপায় হিসাবে নিয়মিতকরণের বিকল্প হ'ল তাড়াতাড়ি থামার …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

আমি হাসতি এট আল-র "স্ট্যাটিসটিকাল লার্নিং ডেটা মাইনিং, ইনফারেন্স এবং প্রেডিকশন" বইটি থেকে স্প্লাই সম্পর্কে শিখছি। আমি 145 পৃষ্ঠায় পেয়েছি যে প্রাকৃতিক ঘন স্প্লাইনগুলি সীমানা নটগুলির বাইরে লিনিয়ার। আছে KKK , নট ξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K splines এবং নিম্নলিখিত গ্রন্থে যেমন একটি স্প্লাইন সম্পর্কে দেওয়া হয়। প্রশ্ন 1: 4 ডিগ্রি …

17 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

এসপিএসএস টি-টেস্ট পদ্ধতিতে 2 টি স্বতন্ত্র উপায়ের সাথে তুলনা করার সময় 2 বিশ্লেষণের প্রতিবেদন করা হয়, সমান বৈকল্পিকগুলির সাথে একটি বিশ্লেষণ ধরে নেওয়া হয় এবং সমান বৈকল্পিকগুলির সাথে একটি অনুমান করা হয় না। সমান রূপগুলি ধরে নেওয়া হলে স্বাধীনতার ডিগ্রি সর্বদা পূর্ণসংখ্যার মান (এবং সমান এন -২) হয়। সমান বৈকল্পিকগুলি …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

অসম বৈকল্পের জন্য ওয়েলচ টি-টেস্টে (ওয়েলচ – সাটারথওয়েট বা ওয়েলচ-অ্যাস্পিন নামেও পরিচিত) সাধারণত স্বাধীনতার অ-পূর্ণসংখ্যার ডিগ্রি অর্জন করে । পরীক্ষার ফলাফলের প্রতিবেদন করার সময় এই ডিগ্রি স্বাধীনতার কীভাবে উদ্ধৃত করা উচিত? "বিভিন্ন উত্স অনুসারে * স্ট্যান্ডার্ড টি টেবিলগুলির সাথে পরামর্শ করার আগে নিকটতম পূর্ণসংখ্যার সাথে সংশ্লেষ করা প্রচলিত" - যা …

14 t-test  degrees-of-freedom  reporting 

আমি একটি রিজ রিগ্রেশন মডেলের AICc গণনা করতে চাই। সমস্যাটি পরামিতিগুলির সংখ্যা of লিনিয়ার রিগ্রেশনের জন্য, বেশিরভাগ লোকেরা পরামর্শ দেন যে পরামিতিগুলির সংখ্যা অনুমান সহগের সংখ্যা সিগমা (ত্রুটির প্রকরণ) এর সমান। যখন রিজ রিগ্রেশনটির কথা আসে তখন আমি পড়লাম যে টুপি ম্যাট্রিক্সের ট্রেস - স্বাধীনতার ডিগ্রি (ডিএফ) - এআইসি সূত্রে …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

একাধিক রিগ্রেশনে স্বাধীনতার ডিগ্রি সমান , যেখানে হল ভেরিয়েবলের সংখ্যা।N−k−1N−k−1N-k-1kkk নেই প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল (অর্থাত, অন্তর্ভুক্ত )? উদাহরণস্বরূপ, , তারপরে (অর্থাত্, , , এবং জন্য প্রতিটি 1 ডিএফ ) থাকবে?kkkYYYY=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2k=3k=3k = 3YYYX1X1X_1X2X2X_2

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Zou এট আল। "লাসোর" স্বাধীনতার ডিগ্রিতে " (2007) দেখায় যে নানজারো সহগের সংখ্যা লাসোর স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির জন্য একটি পক্ষপাতহীন এবং ধারাবাহিক অনুমান। এটা আমার কাছে কিছুটা পাল্টা মনে হচ্ছে। ধরুন আমাদের একটি রিগ্রেশন মডেল রয়েছে (যেখানে ভেরিয়েবলগুলি শূন্যের মাঝামাঝি) y=βx+ε.y=βx+ε.y=\beta x + \varepsilon. ধরুন একটি অবাধ OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে এর …

12 regression  lasso  degrees-of-freedom  shrinkage 

সংক্ষিপ্তসার: স্ট্যান্ডার্ড স্বাভাবিক বিতরণ না করে লজিস্টিক রিগ্রেশন কোঅফিসিয়েন্টগুলির পরীক্ষার জন্য ডিস্ট্রিবিউশনের (অবশিষ্ট ডিগ্রি ভিত্তিক স্বাধীনতার ডিগ্রি সহ) ব্যবহারের সমর্থন করার জন্য কোনও পরিসংখ্যানগত তত্ত্ব আছে কি ?টিtt কিছু সময় আগে আমি আবিষ্কার করেছি যে ডিএল ডিফল্ট সেটিংসের অধীনে এসএএসসিসি জিসিআইএমএমএক্স-এ কোনও লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করার সময়, লজিস্টিক রিগ্রেশন …

12 r  logistic  mathematical-statistics  sas  degrees-of-freedom