প্রশ্ন ট্যাগ «interpretation»

(মোটামুটি দীর্ঘ পোস্ট, দুঃখিত। এতে প্রচুর পটভূমি তথ্য রয়েছে, তাই নিচে নির্দ্বিধায় প্রশ্ন এড়িয়ে যেতে পারেন feel) ভূমিকা: আমি এমন একটি প্রকল্পে কাজ করছি যেখানে আমরা একটি অবিচ্ছিন্ন ফলাফলের উপর বাইনারি এন্ডোজেনাস ভেরিয়েবল, এর প্রভাব সনাক্ত করার চেষ্টা করছি , । আমরা একটি উপকরণ, , যা আমরা বিশ্বাস করি যে …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

সিদ্ধান্ত গাছ এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যতীত অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলি কী ভাল ব্যাখ্যা দেয়? আমি নির্ভুলতা বা অন্যান্য পরামিতিগুলিতে আগ্রহী নই, কেবল ফলাফলগুলির ব্যাখ্যাটি গুরুত্বপূর্ণ।

10 interpretation  supervised-learning 

আমি স্তন ক্যান্সার ডেটাসেটের সাথে ঘুরে বেড়াচ্ছি এবং সমস্ত বৈশিষ্ট্যের একটি স্ক্র্যাপপ্লট তৈরি করেছি যার ধারণা পেতে কোনগুলি (লাল) malignantএর benign( নীল) শ্রেণীর পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে । আমি বুঝতে পারি যে সারিটি X অক্ষকে উপস্থাপন করে এবং কলামটি y অক্ষকে উপস্থাপন করে তবে আমি এই স্ক্রটারপ্লট …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

আমি দুটি ভেরিয়েবলের স্বাধীনতা যাচাই করছি, সি এবং এ দ্বারা বি স্তরযুক্ত, এ এবং বি বাইনারি ভেরিয়েবল এবং সি শ্রেণিবদ্ধ (5 মান)। এ এবং বি (সমস্ত স্তর সমন্বিত) এর জন্য ফিশারের সঠিক পরীক্ষা চালানো, আমি পেয়েছি: ## (B) ## (A) FALSE TRUE ## FALSE 1841 85 ## TRUE 915 74 …

10 categorical-data  interpretation  inference  contingency-tables  fishers-exact 

আমি সম্প্রতি উপলব্ধি করেছি যে এসপিএসএস এবং স্টাটা দ্বারা সরবরাহিত কুর্তোসিস মানগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। Http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm দেখুন আমার বোধগম্য হ'ল একইর ব্যাখ্যাটি তাই আলাদা হবে। এটি মোকাবেলা করার জন্য কোনও পরামর্শ?

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

পটভূমি: আমি আমার জরিপে শত শত অংশগ্রহণকারীকে জিজ্ঞাসা করেছি তারা নির্বাচিত অঞ্চলে কতটা আগ্রহী (পাঁচটি পয়েন্ট দ্বারা লিকার্ট স্কেল 1 "আগ্রহী নয়" এবং 5 "" আগ্রহী "নির্দেশ করে)) তারপরে আমি পিসিএ চেষ্টা করেছিলাম। নীচের ছবিটি প্রথম দুটি মূল উপাদানগুলির মধ্যে একটি প্রক্ষেপণ। রঙগুলি জেন্ডারগুলির জন্য ব্যবহৃত হয় এবং পিসিএ তীরগুলি …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

আমি শর্তাধীন ঘনত্বের প্লটগুলি কীভাবে সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তা জানতে চাই। আমি আর এর সাহায্যে দুটি তৈরি করেছি cdplot। উদাহরণস্বরূপ, সম্ভাব্যতা ফল 1 এর সমান বলা হচ্ছে যে Var স্বাগতম 1 150 আনুমানিক 80% হল? গা gray় ধূসর অঞ্চলটি যা Result1 এর সমান হওয়ার শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা, তাই না? cdplotডকুমেন্টেশন …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

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 

যেমনটি আমি এটি বুঝতে পারি, একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে এক্সপেনসেটেড বিটা মান হ'ল নির্ভরের পরিবর্তনশীল সুদের জন্য সেই পরিবর্তনশীলটির প্রতিকূলতা অনুপাত। তবে মানটি ম্যানুয়ালি গণনা করা বিজোড় অনুপাতের সাথে মেলে না। আমার মডেল অন্যান্য সূচকগুলির মধ্যে বীমা ব্যবহার করে স্টান্টিং (অপুষ্টিজননের একটি পরিমাপ) পূর্বাভাস দিচ্ছে। // Odds ratio from LR, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

একটি প্রান্তিক মডেল প্রতিটি ক্লাস্টারের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য অ্যাকাউন্ট করে। একটি শর্তাধীন মডেল এছাড়াও একাউন্টে প্রতিটি ক্লাস্টার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক লাগে। আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: শর্তসাপেক্ষে মডেল মডেলগুলি একটি ক্লাস্টারের মধ্যে এবং একটি জনসংখ্যার জুড়ে মূল প্রভাব রাখে এমন কি প্রান্তিক মডেল মডেলগুলি কোনও জনসংখ্যার মূল প্রভাব ফেলে? প্রান্তিক মডেলের …

10 repeated-measures  interpretation  regression-coefficients  marginal-model 

আমার পক্ষে এটা মেনে নেওয়া শক্ত যে ডোনাল্ড রুবিন কখনই কোনও কৌশলটির সত্যিকারের লেবু নিয়ে আসবেন। তবুও, এটি বিএসডি সম্পর্কে আমার ধারণা [ 1 , 2 , 3 ]। রোজেন্থাল এবং রুবিনের (১৯৮২) মূল কাগজ দাবি করেছিল যে "মূল ডেটা ধারাবাহিক বা শ্রেণিবদ্ধ কিনা তা" এই জাতীয় [২x2] ডিসপ্লেতে কোনও …

10 interpretation  effect-size 

বেশ কয়েকটি কাগল প্রতিযোগিতায় স্কোরিংটি "লগলস" এর উপর ভিত্তি করে ছিল। এটি শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটির সাথে সম্পর্কিত। এখানে একটি প্রযুক্তিগত উত্তর কিন্তু আমি একটি স্বজ্ঞাত উত্তর খুঁজছি। মহালানোবিস দূরত্ব সম্পর্কে এই প্রশ্নের উত্তরগুলি আমি সত্যিই পছন্দ করেছি তবে পিসিএ লগলস নয়। আমি আমার শ্রেণিবদ্ধকরণ সফ্টওয়্যারটি যে মূল্য রেখেছি তা ব্যবহার করতে …

10 interpretation  intuition  loss-functions 

আমি কেবল যাচাই করতে চাই যে আমি এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লটগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করছি: ডেটা প্রকৃত ডেটা পয়েন্ট এবং একটি এআর (1) মডেল ব্যবহার করে উত্পন্ন অনুমানের মধ্যে উত্পন্ন ত্রুটির সাথে মিলে যায়। আমি এখানে উত্তরটি তাকিয়েছি: এসিএফ এবং পিএসিএফ পরিদর্শনের মাধ্যমে এআরএমএ সহগের অনুমান করুন পড়ার পরে মনে হচ্ছে …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

অবিচ্ছিন্ন এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়াটির সহগগুলির ব্যাখ্যা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন আছে। এখানে আমার মডেল: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty