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।)

2
জিএলএমের পরিবার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল বা অবশিষ্টাংশ বিতরণের প্রতিনিধিত্ব করে?
আমি এই সম্পর্কে একাধিক ল্যাব সদস্যের সাথে আলোচনা করেছি, এবং আমরা বেশ কয়েকটি উত্সে গিয়েছি তবে এখনও উত্তরটির যথেষ্ট উত্তর নেই: আমরা যখন বলতে GLM একটি পরিবার আছে পইসন এর কথা বলা যাক আমরা অবশিষ্টাংশ বিতরণের বা প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল কথা বলছ? বিতর্ক পয়েন্ট পড়া এই নিবন্ধটি এটা বলে যে, GLM …
1
আর-তে দ্বিপদী গ্ল্যামের প্রতিক্রিয়ার জন্য ইনপুট ফর্ম্যাট
ইন R, glmফাংশনটি ব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য ইনপুট ডেটা ফর্ম্যাট করার জন্য তিনটি পদ্ধতি রয়েছে : প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য ডেটা "বাইনারি" ফর্ম্যাটে থাকতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য y = 0 বা 1); ডেটা "উইলকিনসন-রজার্স" ফর্ম্যাটে থাকতে পারে (যেমন, y = cbind(success, failure)) প্রতিটি সারিতে একটি করে চিকিত্সা উপস্থাপন …
1
আপনি একটি জিএলএম এর এমএলএল খুঁজে পেতে আইআরএলএস পদ্ধতির একটি সাধারণ স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দিতে পারেন?
পটভূমি: আমি জিএলএম এর জন্য প্রিন্সটনের এমএলই অনুমানের পর্যালোচনা অনুসরণ করার চেষ্টা করছি । আমি MLE প্রাক্কলন বুনিয়াদি তা বুঝে দেখ likelihood, score, পালন ও প্রত্যাশিত Fisher informationএবং Fisher scoringটেকনিক। এবং আমি জানি যে কীভাবে এমএলই অনুমান সহ সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশনকে ন্যায়সঙ্গত করা যায় । প্রশ্নটি: আমি এই পদ্ধতির প্রথম …
4
উজ্জ্বল মধ্যে এলোমেলো প্রভাব প্রকরণের ব্যাখ্যা
আমি পরাগায়নের উপর একটি কাগজটি সংশোধন করছি, যেখানে তথ্য দ্বি-দ্বি বিতরণ করা হয় (ফল পরিপক্ক হয় বা হয় না)। সুতরাং আমি glmerএকটি এলোমেলো প্রভাব (স্বতন্ত্র উদ্ভিদ) এবং একটি স্থির প্রভাব (চিকিত্সা) দিয়ে ব্যবহার করেছি। একজন পর্যালোচক জানতে চান যে ফলের সেটগুলিতে গাছের প্রভাব ছিল কিনা - তবে glmerফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে …
1
লগ-লিঙ্কযুক্ত গামা জিএলএম বনাম লগ-লিঙ্কযুক্ত গাউশিয়ান জিএলএম বনাম লগ-ট্রান্সফর্মড এলএম
আমার ফলাফলগুলি থেকে, এটি প্রদর্শিত হয় যে GLM গামা বেশিরভাগ অনুমানের সাথে মিলিত হয়, তবে এটি কি লগ-রুপান্তরিত এলএমের তুলনায় সার্থক উন্নতি? বেশিরভাগ সাহিত্যে আমি পাইসন বা বোনমিয়াল জিএলএমগুলির সাথে চুক্তি পেয়েছি। আমি জেনারালাইজড লাইনার মডেল এসেসমেন্টস রেন্ডোমাইজেশন ব্যবহার করে খুব কার্যকর বলে নিবন্ধটি পেয়েছি , তবে এটিতে সিদ্ধান্ত নেওয়ার …
2
পাইথন / সাইকিট-শিখায় ত্রুটি বিতরণের জন্য পরিবার হিসাবে পইসন, গামা, বা টোডি বিতরণ ব্যবহার করে জিএলএম মূল্যায়ন করা সম্ভব?
কিছু পাইথন এবং স্ক্লার্ন শিখার চেষ্টা করছি, তবে আমার কাজের জন্য আমাকে এমন নিবন্ধগুলি চালনা করতে হবে যা পোইসন, গামা এবং বিশেষত টোয়েডি পরিবারগুলির ত্রুটি বিতরণ ব্যবহার করে। আমি তাদের সম্পর্কে ডকুমেন্টেশনে কিছু দেখতে পাচ্ছি না, তবে তারা আর বিতরণের বেশ কয়েকটি অংশে রয়েছে, তাই আমি ভাবছিলাম যে পাইথনের জন্য …
2
জিএলএম-এ ডামি (ম্যানুয়াল বা স্বয়ংক্রিয়) পরিবর্তনশীল সৃষ্টি বোঝা
যদি কোনও ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল (উদাহরণস্বরূপ এম এবং এফ এর সাথে লিঙ্গ) গ্ল্যাম ফর্মুলায় ব্যবহার করা হয় তবে ডামি ভেরিয়েবল (গুলি) তৈরি হয় এবং তাদের সম্পর্কিত সহগের সাথে উদাহরণস্বরূপ গ্ল্যাম মডেল সংক্ষেপে পাওয়া যায় (যেমন লিঙ্গম) যদি, ফ্যাক্টরটিকে এভাবে বিভক্ত করার জন্য আর এর উপর নির্ভর না করে ফ্যাক্টরটি সংখ্যা 0/1 …
1
একটি জিএলএম মডেল-গড় গড়ে তোলার জন্য, আমরা কি লিঙ্ক বা প্রতিক্রিয়া স্কেলে পূর্বাভাসগুলি গড় করি?
একটি জিএলএম এর প্রতিক্রিয়া স্কেলে মডেল-গড় পূর্বাভাস গণনা করা, যা "সঠিক" এবং কেন? লিঙ্ক স্কেলটিতে মডেলটির গড় পূর্বাভাস গণনা করুন এবং তারপরে প্রতিক্রিয়া স্কেলে ফিরে আসুন, বা পূর্বাভাসকে প্রতিক্রিয়া স্কেলে পরিবর্তন করুন এবং তারপরে মডেলটির গড় গণনা করুন পূর্বাভাসগুলি নিকটবর্তী তবে সমান নয় যদি মডেলটি জিএলএম হয়। বিভিন্ন আর প্যাকেজ …
2
জিএলএম এবং জিএএম স্প্লাইস
এটি কি ভুল যে স্প্লাইংগুলি কেবল গ্যাম-মডেলগুলিতে পাওয়া যায়, এবং জিএলএম-মডেলগুলিতে নয়? আমি এটি কিছুক্ষণ আগে শুনেছিলাম এবং অবাক করে দেখি যে এটি কেবল একটি ভুল ধারণা, বা এর কিছু সত্যতা আছে কিনা। এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হল:
2
2-নমুনা অনুপাত পরীক্ষার জন্য এলএম ব্যবহার করে
আমি কিছুক্ষণের জন্য 2-নমুনা অনুপাত পরীক্ষা করতে লিনিয়ার মডেলগুলি ব্যবহার করে আসছি, তবে বুঝতে পেরেছি যে এটি সম্পূর্ণ সঠিক নয় be এটি প্রদর্শিত হয় যে বাইনোমিয়াল পরিবার + পরিচয় লিঙ্কের সাথে একটি সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেল ব্যবহার করা ঠিক পাকা 2-নমুনা অনুপাত পরীক্ষার ফলাফল দেয়। তবে, লিনিয়ার মডেল (বা গাউস পরিবারের …
2
রিজ সারি বৃদ্ধি ব্যবহার করে জিএলএমগুলিকে দণ্ডিত করেছে?
আমি পড়েছি যে মূল ডাটা ম্যাট্রিক্সে কেবল সারি সারি ডেটা যুক্ত করে রিজ রিগ্রেশন অর্জন করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি সারি 0 নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য 0 ব্যবহার করে এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলের জন্য বা শূন্যের বর্গমূল ব্যবহার করে নির্মিত হয়। তারপরে প্রতিটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের জন্য একটি অতিরিক্ত সারি যুক্ত করা হয়।টkk …
1
অফসেটের সাথে পয়েসন এলোমেলো প্রভাবের মডেলগুলিতে ওভারডিস্পেরেশন এবং মডেলিংয়ের বিকল্পগুলি
একটি বিষয়-পরীক্ষার অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার মাধ্যমে পরীক্ষামূলক গবেষণা থেকে ডেটা মডেলিংয়ের সময় আমি বেশ কয়েকটি ব্যবহারিক প্রশ্নে অংশ নিয়েছি। আমি আমার প্রশ্নগুলি অনুসরণ করে পরীক্ষা, ডেটা এবং এ পর্যন্ত যা করেছি তা সংক্ষেপে বর্ণনা করছি। ধারাবাহিকভাবে উত্তরদাতাদের একটি নমুনায় চারটি ভিন্ন সিনেমা দেখানো হয়েছিল। প্রতিটি সিনেমার পরে একটি সাক্ষাত্কার পরিচালিত হয়েছিল …
1
রিগ্রেশন সহ লজিস্টিক রিগ্রেশন আর
আমি যুক্তরাজ্যে মাথার আঘাতের জাতীয় ট্রমা ডাটাবেস থেকে পূর্ববর্তী তথ্যগুলির ভিত্তিতে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল বিকাশ করছি। মূল ফলাফলটি হ'ল 30 দিনের মৃত্যুর হার ("বেঁচে থাকা" পরিমাপ হিসাবে চিহ্নিত)। পূর্ববর্তী গবেষণায় ফলাফলের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাবের প্রকাশিত প্রমাণ সহ অন্যান্য ব্যবস্থাগুলির মধ্যে রয়েছে: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age …
5
খুব বড় সংখ্যক ডেটা পয়েন্টে মানগুলির অনুগমন কীভাবে করা যায়?
আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
2
সাধারণ রৈখিক মডেলগুলিতে স্বাভাবিকতার জন্য অবশিষ্টাংশগুলি পরীক্ষা করা
এই কাগজটি তথ্য বিশ্লেষণের জন্য লাইনারি মডেলগুলি (দ্বি-দ্বি এবং নেতিবাচক দ্বি-দ্বি ত্রুটি বিতরণ উভয়) ব্যবহার করে। তবে তারপরে পদ্ধতিগুলির পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ বিভাগে এই বিবৃতিটি রয়েছে: ... এবং দ্বিতীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলি ব্যবহার করে উপস্থিতি ডেটা এবং জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) ব্যবহার করে ফোরেজিং ডেটা মডেলিংয়ের মাধ্যমে second একটি লগ লিঙ্ক …
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.