প্রশ্ন ট্যাগ «least-squares»

আমি প্রতিটি শহরের প্রতিটি জেলায় হত্যাকাণ্ডের সংখ্যা ব্যাখ্যা করতে একটি রিগ্রেশন ফিট করার চেষ্টা করছি। যদিও আমি জানি যে আমার ডেটা একটি পয়সন বিতরণ অনুসরণ করে, তবে আমি এই জাতীয় কোনও ওএলএস ফিট করার চেষ্টা করেছি: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon তারপরে, আমি একটি পয়েসন রিগ্রেশনও চেষ্টা …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

থেকে পরিসংখ্যানগত শেখার ভূমিকা জেমস এট আল।, ছুটি এক-আউট ক্রস বৈধতা (LOOCV) অনুমান দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে ।CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 প্রমাণ ছাড়াই সমীকরণ (৫.২) বলেছে যে সর্বনিম্ন-স্কোয়ার বা বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন (এটি কেবলমাত্র একটি ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে রিগ্রেশন প্রযোজ্য কিনা তা আমার কাছে অজানা), যেখানে " \ টুপি {Y} …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

বেশ কয়েকটি কাগজপত্র, বই এবং আমি যে নিবন্ধগুলি পড়েছি তার উপর ভিত্তি করে আমি যে ধারণাটি পেয়েছি তা হ'ল ডেটা সংকলনে সম্ভাব্যতা বন্টন ফিট করার প্রস্তাবিত উপায়টি সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন (এমএলই) ব্যবহার করে। তবে, একজন পদার্থবিজ্ঞানী হিসাবে, আরও স্বজ্ঞাত উপায় হ'ল মডেলের পিডিএফটিকে কেবলমাত্র সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি ব্যবহার করে ডেটার এমেরিকাল …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

আমি এখানে এই তালিকাটি দেখেছি এবং বিশ্বাস করতে পারি না যে সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি সমাধান করার এতগুলি উপায় রয়েছে। "স্বাভাবিক সমীকরণ" এ উইকিপিডিয়া মোটামুটি সোজা এগিয়ে উপায় হতে α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi-x¯) (yi-y¯)∑এনi = 1(xআমি-x¯)2α^=y¯-β^এক্স¯,β^=Σআমি=1এন(এক্সআমি-এক্স¯)(Yআমি-Y¯)Σআমি=1এন(এক্সআমি-এক্স¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar {y}})}{\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}}}\end{aligned}}} তাহলে কেন শুধু …

17 regression  least-squares  scikit-learn 

লজিস্টিক এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাত সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। বলুন আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল থেকে কিছু ভেরিয়েবল বাদ দিই। ভান করুন যে এই বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলি আমি আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত ভেরিয়েবলগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত are এই বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলগুলি আমার মডেলের সহগগুলিকে পক্ষপাতিত্ব করে না। তবে লজিস্টিক …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

আমি ভাবছিলাম যে R2R2R^2 এবং এফ-টেস্টের মধ্যে কোনও সম্পর্ক আছে কিনা । সাধারণত R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t - \bar Y)^2 / T-1} এবং এটি রিগ্রেশনে লিনিয়ার সম্পর্কের শক্তি পরিমাপ করে। একটি এফ-টেস্ট কেবল একটি অনুমানকে প্রমাণ করে। R2R2R^2 এবং এফ-টেস্টের মধ্যে কি সম্পর্ক …

17 regression  hypothesis-testing  least-squares  goodness-of-fit 

একটি প্রমিত OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশন সমস্যা বিবেচনা করুন : আমার ম্যাট্রিকস রয়েছে এবং \ এক্স এবং আমি L = \ | \ Y- \ X \ B \ | ^ 2 হ্রাস করতে \ বি সন্ধান করতে চাই । সমাধানটি \ টুপি \ বি = \ আরগমিন_ \ বি …

16 regression  least-squares  ridge-regression 

আংশিক সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স রিগ্রেশন (পিএলএসআর) বা আংশিক সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং (পিএলএস-এসইএম), "আংশিক" শব্দটি কী বোঝায়?

16 multiple-regression  least-squares  terminology  sem  partial-least-squares 

এখানে ব্যবহারের জন্য সাধারণ শব্দটি সঠিক শব্দ কিনা তা নিশ্চিত নন, তবে আমি কী জিজ্ঞাসার চেষ্টা করছি তা চিত্রিত করার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করব। এখানে ব্যবহৃত অনুমানকটি সর্বনিম্ন স্কোয়ার। ধরুন আপনার , আপনি এটিকে যেখানে কেন্দ্রস্থল করতে পারেন যেখানে এবং , তাই যে \ beta_0 ' আর আনুমানিক হিসাব কোন …

16 regression  self-study  least-squares  regression-coefficients 

আমি নীচের ফর্মটির কার্যকারিতা হ্রাস করতে পুনরাবৃত্তভাবে স্বল্পতম স্কোয়ারগুলি (আইআরএলএস) ব্যবহার করেছি, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) যেখানে NNN হ'ল এর উদাহরণগুলির সংখ্যা xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R}, m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} আমি যে অনুমান করতে চাই তা ρρ\rhoহ'ল এবং ρ একটি উপযুক্ত শক্তিশালী জরিমানা ফাংশন। আসুন যাক এটি …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

এই উইকিপিডিয়া লিঙ্কে ওএলএসের অবশিষ্টাংশের ভিন্ন ভিন্নতা সনাক্তকরণের জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। আমি জানতে চাই যে হিট-অন টেকনিক হিটারোসেসডাস্টিটি দ্বারা প্রভাবিত অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে আরও দক্ষ। উদাহরণস্বরূপ, এখানে ওএলএস 'রেসিডুয়ালস বনাম ফিটেড' প্লটের কেন্দ্রীয় অঞ্চলটি প্লটের পক্ষগুলির চেয়ে বেশি বৈচিত্র্য দেখেছে (আমি সত্যিকার অর্থে পুরোপুরি নিশ্চিত নই, …

16 regression  least-squares  heteroscedasticity 

আমি এটিতে বেশ নতুন, তাই আমি আশা করি আপনি যদি প্রশ্নটি নির্লজ্জ হন তবে আপনি আমাকে ক্ষমা করবেন। (প্রসঙ্গ: আমি ডেভিডসন এবং ম্যাককিননের বই "একনোমেট্রিক থিওরি এবং পদ্ধতিগুলি" থেকে একনোমেট্রিকস শিখছি , এবং তারা এটার ব্যাখ্যা দেবে বলে মনে হয় না; আমি লুয়েনবার্গার অপটিমাইজেশন বইটিও দেখেছি যা কিছুটা আরও উন্নত …

16 regression  least-squares 

আজ, আমি একটি ছোট ডেটাসেট নিয়ে ঘুরে বেড়াচ্ছিলাম এবং একটি সাধারণ ওএলএস রিগ্রেশন সম্পাদন করেছি যা আমি আশা করি নিখুঁত বহুবিশেষের কারণে ব্যর্থ হব । তবে তা হয়নি। এর থেকে বোঝা যায় যে বহুবিধ লাইনারিটি সম্পর্কে আমার বোঝাটি ভুল। আমার প্রশ্ন: আমি কোথায় ভুল করছি? আমি মনে করি যে আমি …

15 multiple-regression  least-squares  multicollinearity 

রৈখিক মডেলের জন্য ওএলএস দ্রবণটি পরামিতিগুলির জন্য সর্বোত্তম রৈখিক নিরপেক্ষ अनुमानক সরবরাহ করে। অবশ্যই আমরা নিম্ন বৈকল্পিকের জন্য পক্ষপাতের সাথে ব্যবসা করতে পারি, যেমন রিজ রিগ্রেশন। তবে আমার প্রশ্নটি কোনও পক্ষপাতিত্ব না হওয়া সম্পর্কিত regarding কিছু অন্যান্য অনুমানক রয়েছে যা কিছুটা সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়, যা নিরপেক্ষ তবে ওএলএস অনুমান পরামিতিগুলির …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

আমি ফিটিং লাইন সম্পর্কে একটি উপস্থাপনা দিচ্ছি। আমার একটি সাধারণ লিনিয়ার ফাংশন, y=1x+by=1x+by=1x+b । আমি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা ডেটা পয়েন্ট পাওয়ার চেষ্টা করছি যা আমি একটি স্কেটার প্লটে রাখতে পারি যা আমার লাইনটিকে একই সমীকরণের সাথে ফিট রাখবে। আমি এই কৌশলটি আর বা এক্সেল উভয়ের মধ্যেই শিখতে চাই - যে …

15 r  regression  least-squares  excel