প্রশ্ন ট্যাগ «fitting»

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 । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

যদিও আমি এই পোস্টটি পড়েছি , এখনও আমার নিজের ডেটাতে এটি কীভাবে প্রয়োগ করতে হবে তা সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই এবং আশা করি কেউ আমাকে সাহায্য করতে পারে। আমার কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, …

26 r  regression  fitting 

আমার কাছে নির্দ্বিধায় একটি মোটামুটি সোজা ফরোয়ার্ড সমস্যা বলে মনে হয়েছিল যা গণনা উপাত্তের অনেকগুলি সেটের জন্য আউটলেট সনাক্তকরণের সাথে জড়িত। বিশেষত, আমি নির্ধারণ করতে চাই যে গণনা উপক্রমের একটি সিরিজের এক বা একাধিক মান বিতরণের বাকি গণনাগুলির তুলনায় প্রত্যাশার চেয়ে বেশি বা কম if বিস্ময়কর কারণটি হ'ল আমার ৩,৫০০ …

21 outliers  count-data  fitting 

ধরা যাক যে আমি বর্ধিত স্কোয়ার অবশিষ্টাংশগুলিকে হ্রাস করে কিছু মডেল প্যারামিটারগুলি গণনা করছি এবং আমি মনে করছি যে আমার ত্রুটিগুলি গাউসিয়ান are আমার মডেল বিশ্লেষণী ডেরিভেটিভস উত্পাদন করে, তাই অপ্টিমাইজারের সীমাবদ্ধ পার্থক্য ব্যবহার করার দরকার নেই। ফিট সম্পূর্ণ হয়ে গেলে, আমি লাগানো পরামিতিগুলির স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি গণনা করতে চাই। সাধারণত, …

19 standard-error  fitting 

বেশ কয়েকটি কাগজপত্র, বই এবং আমি যে নিবন্ধগুলি পড়েছি তার উপর ভিত্তি করে আমি যে ধারণাটি পেয়েছি তা হ'ল ডেটা সংকলনে সম্ভাব্যতা বন্টন ফিট করার প্রস্তাবিত উপায়টি সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন (এমএলই) ব্যবহার করে। তবে, একজন পদার্থবিজ্ঞানী হিসাবে, আরও স্বজ্ঞাত উপায় হ'ল মডেলের পিডিএফটিকে কেবলমাত্র সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি ব্যবহার করে ডেটার এমেরিকাল …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

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 …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

আমি টি-ডিস্ট্রিবিউশনের পরামিতিগুলি কীভাবে ফিট করব, অর্থাৎ সাধারণ বন্টনের 'গড়' এবং 'মানক বিচ্যুতি'র সাথে সম্পর্কিত পরামিতি। আমি ধরে নিই যে তাদের টি-বিতরণের জন্য 'গড়' এবং 'স্কেলিং / ডিগ্রি অফ স্বাধীনতার' বলা হয়? নিম্নলিখিত কোডটি প্রায়শই 'অপ্টিমাইজেশন ব্যর্থ' ত্রুটির ফলাফল করে। library(MASS) fitdistr(x, "t") আমাকে কি প্রথম x স্কেল করতে হবে …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

ধরা যাক আমাদের ইনপুট (প্রেডিকটার) এবং আউটপুট (প্রতিক্রিয়া) ডেটা পয়েন্ট এ, বি, সি, ডি, ই রয়েছে এবং আমরা পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি লাইন ফিট করতে চাই। প্রশ্নটি চিত্রিত করার জন্য এটি একটি সাধারণ সমস্যা, তবে উচ্চতর মাত্রায়ও বাড়ানো যেতে পারে। সমস্যা বিবৃতি বর্তমানের সেরা ফিট বা অনুমানটি উপরের কৃষ্ণাঙ্গ রেখা দ্বারা …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

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 …

14 fitting  curve-fitting  segmentation 

আমি পড়েছি যে কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষাটি এমন কোনও বন্টনের উপযুক্ততার সদ্ব্যবহার পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করা উচিত নয় যার পরামিতিগুলি নমুনা থেকে অনুমান করা হয়েছে। আমার নমুনাটিকে দুটি ভাগে ভাগ করে কি প্যারামিটার অনুমানের জন্য প্রথমার্ধ এবং দ্বিতীয়টি কেএস-পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করে? আগাম ধন্যবাদ

14 estimation  fitting  kolmogorov-smirnov 

আমার কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে এবং এটিতে নেতিবাচক এক্সফোনেনশিয়াল গ্রোথ মডেলটি ফিট করতে চাই: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)), start = list(a = 2000, b = 0.55)) curve((y = 1882 * (1 …

14 r  nonlinear-regression  fitting  nls 

আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে যা বলি, অবস্থান, গতি এবং ত্বরণের জন্য কিছু পরিমাপ। সবাই একই "রান" থেকে আসে। আমি একটি রৈখিক সিস্টেম তৈরি করতে পারি এবং এই সমস্ত পরিমাপের সাথে একটি বহুবচন ফিট করতে পারি। কিন্তু আমি কি স্প্লিংসের সাহায্যে একই কাজ করতে পারি? এটি করার একটি 'আর' উপায় কী? …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

সুতরাং, আমার কাছে একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া রয়েছে যা লগ-সাধারণত বিতরণ করা এলোমেলো ভেরিয়েবল । এখানে সম্পর্কিত সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন:XXX আমি সেই মূল বিতরণের কয়েক মুহুর্তের বন্টন অনুমান করতে চেয়েছিলাম , আসুন 1 ম মুহুর্তটি: গাণিতিক গড় বলতে চাই। এটি করার জন্য, আমি 100 এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি 10000 বার আঁকে যাতে আমি …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

আর (২.১৫.২) এ আমি একবারের সিরিজে একবার আরিমা (৩,১,৩) এবং একবারের আলাদা টাইমসিরিজে একবার এআরএমএ (৩,৩) একবার লাগিয়েছিলাম। লাগানো পরামিতিগুলি পৃথক, যা আমি আরিমায় ফিটিং পদ্ধতির জন্য দায়ী করেছি। এছাড়াও, এআরএমএ (3,3,3) হিসাবে একই ডেটাতে একটি এআরআইএমএ (3,0,3) ফিট করার ফলে অভিন্ন পরামিতিগুলির ফলসই হবে না, আমি যে ফিটিং পদ্ধতি …

13 r  time-series  arima  fitting  arma