প্রশ্ন ট্যাগ «least-squares»

একটি সাধারণ অনুমানের কৌশলকে বোঝায় যে দুটি পরিমাণের মধ্যে বর্গক্ষেত্রের পার্থক্য হ্রাস করার জন্য প্যারামিটার মানটি নির্বাচন করে, যেমন একটি ভেরিয়েবলের পর্যবেক্ষণকৃত মান এবং সেই পর্যবেক্ষণের প্রত্যাশিত মানটি প্যারামিটার মানের শর্তযুক্ত। গাউসীয় লিনিয়ার মডেলগুলি সর্বনিম্ন স্কোয়ার দ্বারা মাপসই হয় এবং সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি একটি অনুমানকারীকে মূল্যায়নের উপায় হিসাবে গড়-স্কোয়ার্ড-ত্রুটি (এমএসই) ব্যবহারের অন্তর্নিহিত ধারণা।

2
সর্বনিম্ন স্কোয়ার অনুমান
নিম্নলিখিত রৈখিক সম্পর্ক ধরে: , যেখানে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হয় একটি একক স্বাধীন পরিবর্তনশীল এবং ত্রুটি পরিভাষা।Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i শেয়ার &amp; ওয়াটসন (অর্থনীতি পরিচিতি; মতে অধ্যায় 4 ), তৃতীয় লিস্ট স্কোয়ার ধৃষ্টতা হয় চতুর্থ মুহূর্তগুলোতে এবং হয় নন-জিরো এবং সসীম ।XiXiX_iuiuiu_i(0&lt;E(X4i)&lt;∞ and 0&lt;E(u4i)&lt;∞)(0&lt;E(Xi4)&lt;∞ and 0&lt;E(ui4)&lt;∞)(0<E(X_i^4)<\infty \text{ …
1
লিনিয়ার মডেল যেখানে আর ব্যবহার করে ডেটা অনিশ্চয়তা রয়েছে
ধরা যাক আমার কাছে ডেটা রয়েছে যা কিছু অনিশ্চয়তা রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 অনিশ্চয়তার প্রকৃতি হ'ল পুনরাবৃত্তি পরিমাপ বা পরীক্ষাগুলি বা উদাহরণ হিসাবে উদাহরণস্বরূপ যন্ত্রের অনিশ্চয়তা। আমি আর এর সাহায্যে এটিতে একটি বক্রতা ফিট করতে চাই, এমন কিছু যা …
1
ওজনযুক্ত সর্বনিম্ন বর্গ ওজনের সংজ্ঞা: আর এল এম ফাংশন বনাম
কেউ আমাকে বলতে পারেন যে আমি কেন ম্যাট্রিক্স অপারেশনের মাধ্যমে Rওয়েটেড ন্যূনতম স্কোয়ার এবং ম্যানুয়াল সলিউশন থেকে আলাদা ফলাফল পাচ্ছি ? বিশেষ করে, আমি নিজে সমাধান করার চেষ্টা করছি , যেখানে ওজন উপর তির্যক ম্যাট্রিক্স, হয় ডেটা ম্যাট্রিক্স, হয় প্রতিক্রিয়া ভেক্টর। WAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WAA\mathbf …
1
সাধারণ, কম ছোট স্কোয়ারে সাধারণ কী?
আমার এক বন্ধু সম্প্রতি সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার সম্পর্কে এত সাধারণ কী জিজ্ঞাসা করেছিল। আমরা আলোচনার কোথাও পেয়েছি বলে মনে হয় নি। আমরা দুজনেই একমত হয়েছি যে ওএলএস হ'ল লিনিয়ার মডেলের বিশেষ বিষয়, এর অনেকগুলি ব্যবহার রয়েছে, ভালভাবে জানা আছে এবং এটি অন্যান্য অনেক মডেলের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে case তবে আসলেই …
2
ওএলএস হিস্টেরোসেসটাস্টিটির অধীনে অসম্পূর্ণভাবে দক্ষ
আমি জানি যে ওএলএস পক্ষপাতহীন তবে লিনিয়ার রিগ্রেশন সেটিং-এ heteroscedasticity এর অধীনে দক্ষ নয়। উইকিপিডিয়ায় http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error এমএমএসই অনুমানকারী অনিচ্ছাকৃতভাবে পক্ষপাতহীন এবং এটি বিতরণকে সাধারণ বিতরণে রূপান্তরিত করে: , যেখানে আমি (এক্স) হ'ল এক্স এর ফিশার তথ্য। সুতরাং, এমএমএসই অনুমানক অসম্পূর্ণভাবে দক্ষ।n−−√(x^−x)→dN(0,I−1(x))n(x^−x)→dN(0,I−1(x))\sqrt{n}(\hat{x} - x) \xrightarrow{d} \mathcal{N}\left(0 , I^{-1}(x)\right) এমএমএসই দাবী করা …
2
অবশিষ্টাংশগুলি অন্তর্নিহিত ঝামেলার সাথে কীভাবে সম্পর্কিত?
সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতিতে আমরা মডেলটির অজানা পরামিতিগুলি অনুমান করতে চাই: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)ওয়াইঞ=α+ +βএক্সঞ+ +εঞ(ঞ=1 ...এন)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) একবার আমরা এটি করার পরে (কিছু পর্যবেক্ষণ করা মানগুলির জন্য), আমরা লাগানো রিগ্রেশন লাইন পাই: Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)ওয়াইঞ=α^+ +β^এক্স+ +ইঞ(ঞ=1,।।।এন)Y_j = \hat{\alpha} + \hat{\beta}x +e_j \enspace (j =1,...n) অনুমানগুলি …
1
একটি সমীকরণের একটি অননুমোদিত সিস্টেমের জন্য রিজ রিগ্রেশন প্রয়োগ করছেন?
যখন , সর্বনিম্ন স্কোয়ার সমস্যা যা sp মানের উপরে একটি গোলাকার বিধিনিষেধ আরোপ করে হিসাবে an একটি অতি-নির্ধারিত সিস্টেমের জন্য। \ |। সিডট \ | _2 হ'ল ভেক্টরের ইউক্লিডিয়ান আদর্শ।y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y - X\beta \|^2_2 \\ \operatorname{s.t.}\ \ \|\beta\|^2_2 \le …
1
কোন অনুমানের অধীনে সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতিটি দক্ষ এবং পক্ষপাতহীন অনুমান করে?
এটা কি সত্য যে গাউস মার্কভ অনুমানের অধীনে সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতিটি দক্ষ এবং পক্ষপাতহীন অনুমান করে? তাই: ই(তোমার দর্শন লগ করাটি) = 0ই(তোমার দর্শন লগ করাটি)=0E(u_t)=0 সকলটিটিt ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন লগ করাগুলি) =σ2ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন লগ করাগুলি)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 জন্যt = sটি=গুলিt=s ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন …
2
গাউস-মার্কভ উপপাদ্য: নীল এবং ওএলএস
আমি উইকিপিডিয়ায় গুয়াস-মার্কভ উপপাদ্যটি পড়ছি এবং আমি আশা করছিলাম যে কেউ আমাকে উপপাদ্যের মূল বিষয়টি বের করতে সহায়তা করতে পারে। আমরা ম্যাট্রিক্স আকারে একটি রৈখিক মডেল ধরে নিয়েছি: Y= এক্সβ+ + ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta এবং আমরা নীল খুঁজছি, βˆβ^ \widehat\beta । অনুযায়ী এই , আমি হবে শুধুমাত্রη= y- …
2
মিশ্র মডেলগুলির জন্য প্যারামেট্রিক, সেমিপ্রেমেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং
নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult &lt;- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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.