প্রশ্ন ট্যাগ «generalized-linear-model»

আর- এ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ফাংশনটি ব্যবহার করার অর্থ t valueএবং এর অর্থ কী ?Pr(>|t|)summary() Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

কুকের দূরত্বের সূত্রটি কি কেউ জানেন? আসল কুকের দূরত্বের সূত্রটি স্টুডানাইজড অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করে তবে কেন স্ট্যান্ডার্ড ব্যবহার করছে আর। জিএলএম-এর জন্য কুকের দূরত্বের প্লটটি গণনা করার সময় পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশগুলি। আমি জানি যে স্টুডেন্টাইজড অবশিষ্টাংশগুলি জিএলএমগুলির জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়নি, তবে কুকের দূরত্ব গণনা করার সূত্রটি কেমন দেখাচ্ছে? নিম্নলিখিত উদাহরণটি …

11 r  regression  generalized-linear-model  residuals  cooks-distance 

আমি নেগেটিভ দ্বিপদী মডেল ব্যবহার করে আর-তে কোনও হোস্টকে প্রভাবিত করে পরজীবীর গড় তীব্রতা মডেল করার চেষ্টা করছি। আমি 50 বা ততোধিক সতর্কতা পেয়ে যাচ্ছি যা বলে: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 আমি কীভাবে এটি মোকাবেলা করতে পারি? আমার কোডটি এর মতো দেখাচ্ছে: mst.nb …

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

বিভিন্ন লজিস্টিক মডেলের তুলনা করতে আরএমএসই (রুট মিন স্কোয়ার্ড ত্রুটি) ব্যবহারের বৈধতা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। প্রতিক্রিয়া হয় 0বা হয় 1এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মধ্যে সম্ভাব্যতা 0- 1? বাইনারি প্রতিক্রিয়া সঙ্গে নীচে প্রয়োগ উপায় বৈধ? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

আমি আর (জেনারাইজড লিনিয়ার মডেল) এ গ্ল্যামস চালাচ্ছি। আমি ভেবেছিলাম আমি প্যাভেলগুলি জানতাম - যতক্ষণ না আমি দেখেছি যে কোনও গ্ল্যামের জন্য সংক্ষিপ্তসারটি কল করা আপনাকে পুরো হিসাবে মডেলটির ওভাররাইডিং মানসিক প্রতিনিধি দেয় না - কমপক্ষে যেখানে লিনিয়ার মডেলগুলি করেন না। আমি ভাবছি যে এটি সহগের টেবিলের শীর্ষে, ইন্টারসেপ্টের মান …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

উভয়ই bayesglm()(আর্ম আর প্যাকেজটিতে) এবং এমসিসিএমপ্যাক প্যাকেজের বিভিন্ন ফাংশনগুলি সাধারণীকরণিত রৈখিক মডেলগুলির বয়েসিয়ান অনুমান করার উদ্দেশ্যে, তবে আমি নিশ্চিত নই যে তারা আসলে একই জিনিসটি গণনা করছে। MCMCpack ফাংশনগুলি মডেল প্যারামিটারগুলির জন্য যৌথ উত্তরের থেকে (নির্ভরশীল) নমুনা পেতে মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো ব্যবহার করে। bayesglm()অন্যদিকে, উত্পাদন করে। আমি নিশ্চিত না …

10 bayesian  generalized-linear-model 

আমি কেবল ডিনর্ম () এর সাথে পুনরায় গণনা করার চেষ্টা করছি লগ-লিক ফাংশন দ্বারা সরবরাহ করা লগ-সম্ভাবনাটি কোনও এলএম মডেল (আরে) থেকে। এটি উচ্চ সংখ্যক ডেটা (যেমন এন = 1000) এর জন্য (প্রায় নিখুঁত) কাজ করে: > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

ইন Rআমরা পারি "পূর্বে ওজন" একটি glmমাধ্যমে রিগ্রেশন ওজন প্যারামিটার। উদাহরণ স্বরূপ: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) এটি কোনও মডেল JAGSবা কীভাবে সম্পাদন করা যায় BUGS? আমি এই বিষয়ে আলোচনা করে কিছু কাগজ পেয়েছি, কিন্তু তাদের কোনও উদাহরণই দেয় না। আমি মূলত পোইসন এবং …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেলস (জিএলএম) সম্পর্কিত আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে M আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল (ডিভি) অবিচ্ছিন্ন এবং স্বাভাবিক নয়। সুতরাং আমি এটি রূপান্তরিত লগ (এখনও স্বাভাবিক না তবে এটি উন্নত)। আমি দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং একটি অবিচ্ছিন্ন সহনীয়যোগ্য সহ ডিভি সম্পর্কিত করতে চাই। এর জন্য আমি একটি জিএলএম পরিচালনা করতে চাই …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram 

আর গ্ল্যাম এবং গ্ল্যামনেট বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। আমি যখন উভয় ব্যবহার করি তখন অনুমিত সহগের মধ্যে অপ্রকাশ্য পার্থক্য লক্ষ্য করি। যখন আমি একজনের চেয়ে অন্যের চেয়ে বেশি নির্ভুল হয় তখন এবং আগ্রহ / ব্যবসায় সঠিকভাবে বন্ধ করার সময় নিয়ে আমি আগ্রহী। বিশেষত আমি সেই ক্ষেত্রে উল্লেখ করছি যেখানে গ্ল্যামনেট …

10 r  generalized-linear-model  glmnet 

'গ্ল্যাম' ব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের যথার্থতা খুঁজে পাওয়ার একটি উপায় হ'ল এটিউ প্লটটি। ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল (পরিবার = 'গাউসিয়ান') এর সাথে পাওয়া রিগ্রেশন মডেলের জন্য একইটি কীভাবে পরীক্ষা করবেন? আমার রিগ্রেশন মডেলটি ডেটার সাথে কতটা ফিট করে তা পরীক্ষা করতে কোন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়?

10 r  regression  generalized-linear-model 

ধরুন আমার 10 জন শিক্ষার্থী রয়েছে, যারা প্রতিটি 20 টি গণিতের সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করে। সমস্যাগুলি সঠিক বা ভুল (লম্বাডাটাতে) স্কোর করা হয় এবং প্রতিটি শিক্ষার্থীর পারফরম্যান্স একটি নির্ভুলতা পরিমাপ (সাবজডাটা) দ্বারা সংক্ষিপ্ত করা যায়। নীচে 1, 2 এবং 4 টি মডেলগুলি পৃথক পৃথক ফলাফলের উপস্থিতি দেখায় তবে আমি …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

শূন্য স্ফীত পইসন রিগ্রেশন মডেল একটি নমুনা জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয় দ্বারা ওয়াই আমি = { 0 সম্ভাব্যতা সঙ্গে পি আমি + + ( 1 - পি আমি ) ই - λ আমি ট সঙ্গে সম্ভাব্যতা ( 1 - পি আমি ) e - λ i λ k i / …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable