প্রশ্ন ট্যাগ «interpretation»

দ্বিপদী ডেটা পরীক্ষাগুলি নিয়ে আমি এটিতে বেশ নতুন, তবে এটি করার দরকার ছিল এবং এখন কীভাবে ফলাফলটি ব্যাখ্যা করা যায় তা আমি নিশ্চিত নই। Y- ভেরিয়েবল, প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীল দ্বি-দ্বি এবং ব্যাখ্যামূলক কারণগুলি অবিচ্ছিন্ন। ফলাফলের সংক্ষিপ্তসারটি দেওয়ার সময় আমি এটি পেয়েছিলাম: glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, data = …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

আমি আমার কাছে থাকা কিছু ডেটাতে দ্বিতীয় ক্রমের বহুবর্ষীয় ফিট তৈরি করার চেষ্টা করছি। আসুন আমি বলি যে আমি এইগুলির সাথে এটি ফিট করে ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) আমি পাই: সুতরাং, একটি দ্বিতীয় ক্রম ফিট বেশ ভাল কাজ করে। আমি আর দিয়ে এটি গণনা …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

এক্স এবং ওয়াই পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয় (-.01); যাইহোক, আমি যখন এক (এক, বি, সি) অন্যান্য (সম্পর্কিত) ভেরিয়েবলের পাশাপাশি Y, এবং অন্যান্য দুটি ভেরিয়েবল (এ, বি) এর পূর্বাভাস বহন করে এমন একাধিক রিগ্রেশনে যখন X রাখি তখন লক্ষ্য করুন যে দুটি অন্য ( এ, বি) ভেরিয়েবলগুলি রিগ্রেশনের বাইরে ওয়াইয়ের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

আমার প্রশ্নগুলো ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিসের (বা পিসিএর উপাদানগুলি) উপাদানগুলির ঘূর্ণন করার পিছনে স্বজ্ঞাত কারণ কী? আমার বোধগম্যতা হল, শীর্ষস্থানীয় উপাদানগুলিতে (বা উপাদানগুলি) যদি ভেরিয়েবলগুলি প্রায় সমানভাবে লোড হয় তবে অবশ্যই উপাদানগুলির পার্থক্য করা শক্ত। সুতরাং এক্ষেত্রে উপাদানগুলির আরও ভাল পার্থক্য পেতে রোটেশনটি ব্যবহার করা যেতে পারে। এটা কি সঠিক? ঘূর্ণন করার …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

আমি জানি যে পি-ভ্যালু ব্যাখ্যা করার জন্য প্রচুর পরিমাণে উপকরণ রয়েছে। তবে ধারণাটি আরও ব্যাখ্যা ছাড়াই দৃly়ভাবে ধরা সহজ নয়। এখানে উইকিপিডিয়া থেকে পি-মান সংজ্ঞা দেওয়া হল: পি-মান হ'ল নাল হাইপোথিসিসটি সত্য বলে ধরে নিলে প্রকৃতপক্ষে যতটা পর্যবেক্ষণ করা হয়েছিল তার চেয়ে কম পরিসংখ্যানের পরিসংখ্যান প্রাপ্তির সম্ভাবনা। ( http://en.wikedia.org/wiki/P-value ) …

33 hypothesis-testing  p-value  interpretation 

উইকিপিডিয়া ব্যাখ্যা: একটি ডেটা সেট করার জন্য, গড়টি হ'ল সংখ্যার দ্বারা বিভক্ত মানগুলির যোগফল। এই সংজ্ঞাটি যদিও আমি "গড়" বলি তার সাথে মিলে যায় (কমপক্ষে সেটাই আমি শেখা মনে করি)। তবুও উইকিপিডিয়া আরও একবার উদ্ধৃতি: অন্যান্য পরিসংখ্যানগত ব্যবস্থা রয়েছে যা নমুনাগুলি ব্যবহার করে যেগুলি কিছু লোক গড়ের সাথে বিভ্রান্ত করে …

31 mean  interpretation  average 

অনেক সময় আমি "ডেটা স্নুপিং" (এখানে একটি মজাদার উদাহরণ ) এর বিরুদ্ধে অনানুষ্ঠানিক সতর্কতাগুলি পেয়েছি এবং আমি মনে করি এর মোটামুটি অর্থ কী, এবং কেন এটি সমস্যা হতে পারে সে সম্পর্কে আমার একটি স্বজ্ঞাত ধারণা রয়েছে। অন্যদিকে, "অনুসন্ধানের তথ্য বিশ্লেষণ" পরিসংখ্যানগুলিতে একটি যথাযথ সম্মানজনক পদ্ধতি বলে মনে হচ্ছে, কমপক্ষে এই …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে প্যারামিটারের একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান হ'ল একটি পদ্ধতি দ্বারা নির্মিত একটি বিরতি যা নমুনার নির্দিষ্ট অনুপাতে সত্যিকারের মান সহ অন্তরগুলি দেয়। সুতরাং 'আত্মবিশ্বাস' কোনও নির্দিষ্ট নমুনা থেকে আমি বিরতি গণনা করে ব্যবধানের চেয়ে পদ্ধতিটি সম্পর্কে। পরিসংখ্যানের ব্যবহারকারী হিসাবে আমি সবসময়ই এর দ্বারা প্রতারণাপূর্ণ বোধ করেছি …

30 confidence-interval  interpretation 

আমি এই সুন্দর টিউটোরিয়ালটি পেরিয়ে এসেছি: আর। ব্যবহার করে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের একটি হ্যান্ডবুক Chapter অধ্যায় 13. অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ: কীভাবে আর ভাষায় পিসিএ করবেন সে বিষয়ে অলিম্পিক হেপটাথলন । আমি চিত্র 13.3 এর ব্যাখ্যা বুঝতে পারি না: তাই আমি প্রথম ইগেনভেક્ટર বনাম দ্বিতীয় ইগেনভেেক্টর ষড়যন্ত্র করছি। ওটার মানে কি? …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারে কিছুটা নতুন, এবং আমার নীচের মূল্যবোধগুলির ব্যাখ্যাগুলির মধ্যে একটি বৈষম্য দ্বারা কিছুটা বিভ্রান্ত হয়েছি যা আমি ভেবেছিলাম একই হবে: বিস্মৃত বিটা মান বিটা মান ব্যবহার করে ফলাফলের সম্ভাবনা পূর্বাভাস। আমি যে মডেলটি ব্যবহার করছি তার একটি সরল সংস্করণ এখানে দেওয়া হয়েছে, যেখানে অপুষ্টি ও বীমা উভয় …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

আমি পরিসংখ্যানে বেশ নতুন এবং আমার আপনার সহায়তা দরকার। আমার নীচে একটি ছোট নমুনা রয়েছে: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 আমি আরপি ব্যবহার করে শাপিরো-উইলক পরীক্ষা চালিয়েছি: shapiro.test(precisionH4U$H4U) এবং আমি নিম্নলিখিত ফলাফল পেয়েছি: W = 0.9502, p-value = 0.6921 এখন, আমি যদি পি-মানের চেয়ে 0.05 …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

আমি একটি মেশিন লার্নিং প্রতিযোগিতা করছি যেখানে তারা আরএমএসএল (রুট মিন স্কোয়ার্ড লোগারিদমিক ত্রুটি) ব্যবহার করে একটি বিভাগের সরঞ্জামগুলির বিক্রয় মূল্যের পূর্বাভাসের পারফরম্যান্সটি মূল্যায়ন করতে। সমস্যাটি আমার চূড়ান্ত ফলাফলের সাফল্যের ব্যাখ্যা কীভাবে তা আমি নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি একটি RMSLE অর্জন আমি এটা সূচকীয় ক্ষমতা বাড়াতে পারে ই এবং …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

আমি আশা করি আপনারা সবাই এই প্রশ্নটিতে আপত্তি করবেন না, তবে আমি লিনিয়ার মিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেল আউটপুটটির জন্য আরে করতে শিখতে চাইছি বলে আউটপুট ব্যাখ্যা করার জন্য আমার সহায়তা দরকার long আমার কাছে এমন একটি মডেল রয়েছে যা সময়ের পূর্বাভাসক হিসাবে আমি সপ্তাহের সাথে ফিট করে থাকি এবং আমার ফলাফল …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য, ব্যাখ্যার একাধিক স্তর রয়েছে: 1) সামগ্রিকভাবে অ্যালগরিদম, 2) সাধারণভাবে অ্যালগরিদমের অংশ 3) নির্দিষ্ট ইনপুটগুলিতে অ্যালগরিদমের অংশ এবং এই তিনটি স্তর প্রতিটি অংশে দুটি ভাগে বিভক্ত হয়, প্রশিক্ষণ জন্য একটি এবং ফাংশন eval জন্য। শেষের দুটি অংশ প্রথমটির চেয়ে অনেক বেশি কাছাকাছি। আমি # 2 …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation