প্রশ্ন ট্যাগ «gam»

আমি বন উজানের জন্য সাধারণীকরণযোগ্য মডেল তৈরি করেছি। স্থানিক-স্বতঃসংশোধনের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে আমি অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশকে স্মুথড, ইন্টারঅ্যাকশন শব্দ (অর্থাত্ s (x, y)) হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করেছি। আমি এটি অনেকগুলি কাগজপত্র পড়ার উপর ভিত্তি করে তৈরি করেছি যেখানে লেখকরা বলছেন 'স্থানিক স্বতঃসংশোধনের জন্য অ্যাকাউন্টিং করতে, পয়েন্টের স্থানাঙ্কগুলি স্মুথ পদ হিসাবে অন্তর্ভুক্ত …

60 r  modeling  spatial  autocorrelation  gam 

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 

নিম্নলিখিত কোড দুটি সময় সিরিজের মধ্যে মিলটি মূল্যায়ন করে: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) mod1 …

24 r  time-series  data-visualization  gam 

আমি আরও বেশি বেশি জিএএম ব্যবহার করি। আমি যখন তাদের বিভিন্ন উপাদানগুলির জন্য রেফারেন্স সরবরাহ করতে যাই (প্যারামিটার সিলেকশন, বিভিন্ন স্প্লাইন বেস, মসৃণ পদগুলির পি-ভ্যালু), তারা সকলেই ইংলন্ডের বাথ ইউনিভার্সিটির সিমোন উডের একজন গবেষক। তিনি আর-এর রক্ষণাবেক্ষণকারীও mgcv, যা তাঁর কাজের শরীর প্রয়োগ করে। mgcvঅত্যন্ত জটিল, তবে লক্ষণীয়ভাবে ভাল কাজ …

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

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 

আমি বুঝতে পারি এটি একটি সম্ভাব্য বিস্তৃত প্রশ্ন হতে পারে, তবে আমি ভাবছিলাম যে জেনারালাইজেবল অনুমানগুলি কি কোনও জিএলএম (জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেল) এর কোনও জিএলএম (জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেল) এর ব্যবহার বোঝায়? কেউ আমাকে সম্প্রতি বলেছিল যে আমি যখন তথ্য কাঠামোটিকে "অ্যাডিটিভ" হিসাবে ধরে নিই তখনই জিএএমগুলি ব্যবহার করা উচিত, অর্থাৎ …

15 regression  generalized-linear-model  gam 

mgcv::gamসহায়তা পৃষ্ঠাটি পড়া : আস্থা / বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি কোনও লাগানো মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়া কোনও পরিমাণের জন্য সহজেই উপলব্ধ are তবে আমি আসলে এটি পাওয়ার কোনও উপায় অনুমান করতে পারি না। আমি ভেবেছিলাম predict.gamএকটি type=confidenceএবং একটি levelপ্যারামিটার হবে তবে তা হয় না। আপনি কীভাবে এটি তৈরি করতে পারেন আমাকে …

14 r  confidence-interval  gam 

আমি জানি যে জেনারাইজড অ্যাডিটিভ মডেলগুলির জন্য আরআর গাম এবং এমজিসিভি লাইব্রেরি রয়েছে। তবে পাইথন ইকোসিস্টেমে তাদের প্রতিযোগীগুলি খুঁজে পেতে আমার অসুবিধা হচ্ছে (স্ট্যাটাসমডেলগুলির স্যান্ডবক্সে কেবল প্রোটোটাইপ রয়েছে)। বিদ্যমান পাইথন লাইব্রেরি সম্পর্কে কি কেউ সচেতন? কে জানে বিজ্ঞান-শিখতে অবদান রাখার / অবদান রাখার এটি একটি ভাল প্রকল্প হতে পারে।

14 gam 

প্রসঙ্গ : আমি তাই আমি ব্যবহার করছি একটি scatterplot যে স্থিতিমাপ বলে মনে হচ্ছে না একটি রেখা আঁকা করতে চাই, geom_smooth()এ ggplotমধ্যে R। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রত্যাবর্তন করে geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

আমি পূর্বাভাসের জন্য বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম অন্বেষণ করেছি এবং জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেলস (জিএএম) এই উদ্দেশ্যে সর্বাধিক সম্ভাবনা পেয়েছি। গ্যামস দুর্দান্ত! তারা জটিল মডেলগুলিকে খুব সংক্ষিপ্তভাবে নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। তবে, একই একই সংযোগটি আমাকে কিছুটা বিভ্রান্তির কারণ করছে, বিশেষ করে জিএএমরা কীভাবে ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি এবং কোভেরিয়েটগুলি সম্পর্কে ধারণা দেয়। উদাহরণস্বরূপ …

12 r  modeling  gam  mgcv 

আমরা যদি কোনও গ্যামের মতো ফিট করি তবে: gam.fit = gam::gam(Outstate ~ Private + s(Room.Board, df = 2) + s(PhD, df = 2) + s(perc.alumni, df = 2) + s(Expend, df = 5) + s(Grad.Rate, df = 2), data = College) কোথায়, আমরা ডেটাসেট ব্যবহার করি Collegeযা প্যাকেজের ভিতরে পাওয়া …

12 anova  gam 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

আমি পৃথক জাহাজের জন্য সহজ র্যান্ডম এফেক্টস (যা ফিশারিগুলিতে সময়ের সাথে সাথে পুনরাবৃত্তি করতে পারে) মডেল করতে এমজিসিভিতে গ্যাম ব্যবহার করে মোট মাছ ধরা মডেলিং করতে আগ্রহী। আমার 98 টি বিষয় রয়েছে, তাই আমি ভেবেছিলাম যে এলোমেলো প্রভাবগুলির মডেল করার জন্য আমি গ্যামের পরিবর্তে গ্যাম ব্যবহার করব। আমার মডেলটি হ'ল: …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর জন্য সাধারণ ভিআইএফ গণনায় প্রতিটি স্বতন্ত্র / ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল একটি সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার রিগ্রেশন নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হিসাবে বিবেচনা করা হয়। অর্থাতXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i মান প্রত্যেকের জন্য সংরক্ষণ করা হয় রিগ্রেশন এবং Vif দ্বারা নির্ধারিত হয়R2R2R^2nnn VIFj=11−R2jVIFj=11−Rj2 VIF_j = \frac{1}{1-R^2_j} …

10 regression  variance  multicollinearity  gam  vif 

প্রশ্ন : কিভাবে আমি পালন "পর্বত" -allele ফ্রিকোয়েন্সি (চিত্র -1) উল্লেখযোগ্যভাবে দক্ষিণ পাহাড়ে কেন্দ্রীয় কম চেয়ে পূর্বাভাস (চিত্র 2) পরিবেশগত নির্বাচন মডেল দ্বারা নির্ধারণ করতে একটি পরীক্ষা গঠন করা যেতে পারে ( বিস্তারিত জানার জন্য নিচে দেখুন )? সমস্যা : আমার প্রাথমিক চিন্তাটি ছিল অক্ষাংশ: দ্রাঘিমাংশ এবং উচ্চতা (যা দ্রাঘিমাংশ …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  residuals  gam