প্রশ্ন ট্যাগ «generalized-linear-model»

লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি সাধারণীকরণ একটি "লিঙ্ক ফাংশন" এর মাধ্যমে অলৈখিক সম্পর্কের জন্য এবং পূর্বাভাসিত মানের উপর নির্ভর করে প্রতিক্রিয়াটির বৈচিত্র্যের জন্য মঞ্জুরি দেয়। ("সাধারণ লিনিয়ার মডেল" এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়ার দরকার নেই যা সাধারণ রৈখিক মডেলটিকে সাধারণ সমবায় কাঠামো এবং বহুবিবাহ প্রতিক্রিয়ার ক্ষেত্রে প্রসারিত করে।)

1
গণনা তথ্যের জন্য কখন পায়সন বনাম জ্যামিতিক বনাম নেতিবাচক দ্বিপদী জিএলএম ব্যবহার করবেন?
আমি নিজের জন্য লেআউট করার চেষ্টা করছি যখন জিএলএম কাঠামোর মধ্যে গণনা তথ্য সহ কোন রিগ্রেশন টাইপ (জ্যামিতিক, পোইসন, নেতিবাচক দ্বিপদী) ব্যবহার করা উপযুক্ত (8 জিএলএম বিতরণের মধ্যে মাত্র 3 টি গণনা ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়, যদিও বেশিরভাগ কি আমি নেতিবাচক দ্বিপদী এবং পোইসন বিতরণের আশেপাশে কেন্দ্রগুলি পড়েছি)। গণনা তথ্যের …
2
পরিবারের সাথে গ্যালামিতে প্যারামিটারগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন am
এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লো থেকে স্থানান্তরিত হয়েছিল কারণ ক্রস ভ্যালিডেটে উত্তর দেওয়া যেতে পারে। ৫ বছর আগে হিজরত হয়েছে । গামা বিতরিত নির্ভরশীল ভেরিয়েবল সহ একটি জিএলএমের জন্য পরামিতি ব্যাখ্যা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। লগ-লিঙ্কটি দিয়ে আমার জিএলএম-এর জন্য এটিই ফিরে আসে: Call: glm(formula = income ~ height + …
3
পয়সন রিগ্রেশন বনাম লগ-গণনা সর্বনিম্ন-স্কোয়ার রিগ্রেশন?
লগ-লিঙ্ক ফাংশন সহ একটি পয়সন রিগ্রেশন একটি জিএলএম । সাধারণভাবে বিতরণ করা গণনা উপাত্তকে মডেল করার বিকল্প উপায় হ'ল লগ (বা বরং, 0 এর পরিচালনা করতে লগ (1 + গণনা) গ্রহণ করে প্রিপ্রোসেস করা। লগ-কাউন্টের প্রতিক্রিয়াগুলিতে আপনি যদি সর্বনিম্ন-স্কোয়ারের রিগ্রেশন করেন তবে তা কি পইসন রিগ্রেশন সম্পর্কিত? এটি কি একইরকম …
1
জিএলএম-এর কোয়াসি-পোইসনকে নেতিবাচক দ্বিপদী একটি বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে বিবেচনা করা হয় না কেন?
আমি সাধারণ রৈখিক মডেলগুলি গণনার উপাত্তের কয়েকটি সেটের সাথে ফিট করার চেষ্টা করছি যা হয়তো বা অতিরঞ্জিত হতে পারে। এখানে প্রযোজনীয় দুটি বিতরণ হ'ল পোইসন এবং নেগেটিভ বোনোমিয়াল (নেগবিন), ইভি μμ\mu এবং বৈকল্পিক সহ ভীএকটি আরপি= μভীএকটিRপি=μVar_P = \mu ভীএকটি আরএনবি= μ + μ2θভীএকটিRএনবি=μ+ +μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} যা …
3
কীভাবে গ্ল্যাম (আর) এ ফিট হওয়ার উপকারের গণনা করবেন
চলমান গ্ল্যাম ফাংশন থেকে আমার নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে। আমি নিম্নলিখিত মানগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি: নাল বিচ্যুতি বাকী বিচ্যুতি এআইসি ফিটের ধার্মিকতার সাথে তাদের কি কিছু করার আছে? আমি এই ফলাফলগুলি থেকে আর-স্কোয়ার বা অন্য কোনও পরিমাপের মতো ফিট কিছু পরিমাপের গণনার গণনা করতে পারি? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ …
1
বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক থেকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে: মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন কীভাবে মাল্টি-আউটপুট নেটওয়ার্কে স্থানান্তরিত হতে পারে
আমি এখানে একটি বায়সিয়ান হায়ারার্কিকাল লিনিয়ার মডেলটির সাথে কাজ করছি , এখানে নেটওয়ার্ক এটি বর্ণনা করছে। ওয়াইওয়াইY একটি সুপারমার্কেটে (পণ্য পর্যবেক্ষণ) পণ্যগুলির দৈনিক বিক্রয়কে উপস্থাপন করে। এক্সএক্সX মূল্য, প্রচার, সপ্তাহের দিন, আবহাওয়া, ছুটির দিন সহ রেজিস্ট্রারগুলির একটি পরিচিত ম্যাট্রিক্স। 1এসএসS হ'ল প্রতিটি পণ্যের অজানা সুপ্ত ইনভেন্টরি স্তর, যা সবচেয়ে বেশি …
1
লজিস্টিক রিগ্রেশন নিখুঁত পৃথকীকরণ মামলায় কেন কাজ করবে না তার কোন অন্তর্জ্ঞাত ব্যাখ্যা আছে? এবং নিয়মিতকরণ যুক্ত করা কেন এটি সংশোধন করবে?
লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে নিখুঁত পৃথকীকরণ সম্পর্কে আমাদের অনেক ভাল আলোচনা আছে। যেমন, আর-এ লজিস্টিক রিগ্রেশনের ফলে নিখুঁত বিচ্ছেদ ঘটেছিল (হ্যাক-ডোনার ঘটনা)। এখন কি? এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রূপান্তর করে না । আমি ব্যক্তিগতভাবে এখনও অনুভব করি যে এটি কেন সমস্যা হবে এবং নিয়মিতকরণ যুক্ত করা কেন এটি সংশোধন করবে তার …
4
একটি বিটা রিগ্রেশন-এ 0,1 মান সহকারে ডিল করা
আমার [0,1] এ কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি একটি বিটা রিগ্রেশন দিয়ে বিশ্লেষণ করতে চাই। অবশ্যই 0,1 মানগুলিকে সামঞ্জস্য করার জন্য কিছু করা দরকার। আমি একটি মডেল ফিট করতে ডেটা সংশোধন অপছন্দ করি। এছাড়াও আমি বিশ্বাস করি না যে শূন্য এবং 1 মুদ্রাস্ফীতি একটি ভাল ধারণা কারণ আমি বিশ্বাস করি …
2
অনুপাতের ডেটা রূপান্তরকরণ: যখন আরকসিন বর্গমূল যথেষ্ট হয় না
শতাংশ / অনুপাতের ডেটার জন্য আরকসিন বর্গমূলের রূপান্তরের কোনও (শক্তিশালী?) বিকল্প আছে কি? এই মুহুর্তে আমি যে ডেটা সেটটিতে কাজ করছি সেগুলিতে, আমি এই রূপান্তরটি প্রয়োগ করার পরে চিহ্নিত হেটেরোসেসডাস্টিকালিটি রয়ে গেছে, অর্থাত্‍ স্থায়ী মানগুলির অবশিষ্টাংশের প্লটটি এখনও খুব বেশি rhomboid। মন্তব্যে প্রতিক্রিয়া জানাতে সম্পাদিত: ডেটা হ'ল পরীক্ষামূলক অংশগ্রহণকারীদের বিনিয়োগের …
3
জিএলএম-তে কীভাবে ইন্টারসেপ্ট শব্দটি ব্যাখ্যা করবেন?
আমি আর ব্যবহার করছি এবং আমি জিএনএম এর সাথে বোনমিয়াল লিঙ্কের সাথে আমার ডেটা বিশ্লেষণ করছি। আউটপুট সারণিতে ইন্টারসেপ্টের অর্থ কী তা আমি জানতে চাই। আমার মডেলগুলির মধ্যে একটির জন্য বাধাটি উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক, তবে পরিবর্তনশীলটি নয়। এটার মানে কি? কী বাধা আছে। আমি জানি না যে আমি কেবল নিজেকে বিভ্রান্ত …
1
কীভাবে 'এনএ' মানগুলি আর-তে গ্ল্যামে আচরণ করা হয়
আমার কাছে ডেটা টেবিল টি 1 রয়েছে, এতে প্রায় এক হাজার ভেরিয়েবল (ভি 1) এবং প্রায় 200 মিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট রয়েছে। ডেটা অপ্রয়োজনীয় এবং বেশিরভাগ এন্ট্রি এনএ। প্রতিটি ডেটাপয়েন্টগুলিতে অন্যের থেকে আলাদা করার জন্য একটি অনন্য আইডি এবং তারিখের জুড়ি থাকে। আমার কাছে অন্য একটি টেবিল টি 2 রয়েছে, এতে …
2
কোন ডায়াগনস্টিকস জিএলএমের কোনও নির্দিষ্ট পরিবারের ব্যবহারকে বৈধতা দিতে পারে?
এটি এত প্রাথমিক বলে মনে হচ্ছে তবে আমি সর্বদা এই মুহূর্তে আটকে যাই ... আমি যে ডেটাগুলি নিয়ে কাজ করি সেগুলির বেশিরভাগই অ-স্বাভাবিক এবং কোনও GLM কাঠামোর উপর ভিত্তি করে বিশ্লেষণের বেশিরভাগ। আমার বর্তমান বিশ্লেষণের জন্য, আমার একটি প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল যা "ওয়াকিং স্পিড" (মিটার / মিনিট)। আমি ওএলএস ব্যবহার করতে …
4
হেটেরোসেসটাস্টিটির সাথে মোকাবিলা করার সর্বোত্তম উপায়?
আমার কাছে লাগানো মানগুলির কার্যকারিতাতে লিনিয়ার মডেলের অবশিষ্টাংশের একটি প্লট রয়েছে যেখানে হিটারোসিসেস্টাস্টিটি খুব স্পষ্ট। তবে আমি কীভাবে এখন এগিয়ে যাব তা নিশ্চিত নই কারণ যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি এটি আমার লিনিয়ার মডেলটিকে অবৈধ করে তুলেছে। (এটা কি সঠিক?) প্যাকেজটির rlm()ক্রিয়াকলাপটি ব্যবহার করে MASSদৃ line়তরৈখ্য রৈখিক ফিটিং ব্যবহার করুন কারণ …
1
ফিটের সদ্ব্যবহার এবং কোন মডেলকে লিনিয়ার রিগ্রেশন বা পোইসন বেছে নিতে হবে
আমার গবেষণায় দুটি প্রধান দ্বিধা সম্পর্কে আমার কিছু পরামর্শ দরকার, এটি 3 টি বড় ফার্মাসিউটিক্যালস এবং উদ্ভাবনের কেস স্টাডি। প্রতি বছর পেটেন্টের সংখ্যা নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। আমার প্রশ্নগুলি হয় একটি ভাল মডেল জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড কি কি? আরও / কম গুরুত্বপূর্ণ কি? এটি কি বেশিরভাগ বা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি উল্লেখযোগ্য হবে? …
1
লজিস্টিক রিগ্রেশন অপ্টিমাইজেশনের জন্য নিউটনের পদ্ধতিটি কেন পুনরুক্তিযুক্ত ন্যূনতম স্কোয়ার্স বলা হয়?
লজিস্টিক রিগ্রেশন অপ্টিমাইজেশনের জন্য নিউটনের পদ্ধতিটি কেন পুনরুক্তিযুক্ত ন্যূনতম স্কোয়ার্স বলা হয়? এটি আমার কাছে স্পষ্ট বলে মনে হচ্ছে না কারণ লজিস্টিক ক্ষতি এবং সর্বনিম্ন স্কোয়ার ক্ষতি সম্পূর্ণ ভিন্ন জিনিস।
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.