প্রশ্ন ট্যাগ «linear-model»

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন পুরোপুরি সমতুল্য হিসাবে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি পুনঃনির্মাণ করা কি? আমি কেবল পৃথকভাবে আলাদা চালানোর কথা উল্লেখ করছি না ।ttt আমি এটি কয়েকটি স্থানে পড়েছি (বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস - গেলম্যান এট আল, এবং মাল্টিভারিয়েট ওল্ড স্কুল - মার্ডেন ) যে একটি মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার মডেলটিকে সহজেই একাধিক রিগ্রেশন …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

আমার গবেষণায় দুটি প্রধান দ্বিধা সম্পর্কে আমার কিছু পরামর্শ দরকার, এটি 3 টি বড় ফার্মাসিউটিক্যালস এবং উদ্ভাবনের কেস স্টাডি। প্রতি বছর পেটেন্টের সংখ্যা নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। আমার প্রশ্নগুলি হয় একটি ভাল মডেল জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড কি কি? আরও / কম গুরুত্বপূর্ণ কি? এটি কি বেশিরভাগ বা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি উল্লেখযোগ্য হবে? …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

সাধারণ লিনিয়ার মডেলটি বিবেচনা করুন: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon যেখানে ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) এবং X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 এবংXXX এর ধ্রুবকের কলাম রয়েছে contains আমার প্রশ্ন, দেওয়া হয় E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta এবং σσ\sigma , একটি অ তুচ্ছ উপরের উপর আবদ্ধ জন্য একটি সূত্র E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (ধরে নিলাম মডেলটি ওএলএস দ্বারা অনুমান করা হয়েছিল)। * আমি ধরে …

18 linear-model  expected-value 

আমি ভেরিয়েবল / বৈশিষ্ট্যগুলির সেট ব্যবহার করে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি। এবং মডেল একটি ভাল অভিনয় আছে। যাইহোক, আমি বুঝতে পেরেছি যে পূর্বাভাসযুক্ত ভেরিয়েবলের সাথে ভাল সম্পর্কযুক্ত কোনও ভেরিয়েবল নেই। কিভাবে এটা সম্ভব?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

অনুশীলনে, লিনিয়ার রিগ্রেশন সহগের তাত্পর্য পরীক্ষা করার জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড টি-টেস্ট ব্যবহার করা সাধারণ অভ্যাস। গণনার যান্ত্রিকতা আমাকে বোঝায়। কেন এটি টি-বিতরণ লিনিয়ার রিগ্রেশন হাইপোথিসিস টেস্টিংয়ে ব্যবহৃত স্ট্যান্ডার্ড টেস্টের পরিসংখ্যানকে মডেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে? স্ট্যান্ডার্ড পরীক্ষার পরিসংখ্যান আমি এখানে উল্লেখ করছি: T0=βˆ−β0SE(βˆ)T0=β^−β0SE(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

হিসাবে ব্যাখ্যা করা এই কোর্সের বিলিপত্র (পৃষ্ঠা 1) , একটি রৈখিক মডেল আকারে লেখা যেতে পারে: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, যেখানে yyy হ'ল প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল এবং xixix_{i} হ'ল ithithi^{th} ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল। প্রায়শই পরীক্ষার অনুমানগুলি পূরণের লক্ষ্য নিয়ে, কেউ প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীলকে রূপান্তর করতে …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

আমার কাছে একটি ক্লাসিক রৈখিক মডেল রয়েছে, যেখানে 5 টি সম্ভাব্য রেজিস্ট্রার রয়েছে। তারা একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয়, এবং প্রতিক্রিয়াটির সাথে বেশ কম সম্পর্ক রয়েছে। আমি এমন একটি মডেল পৌঁছেছি যেখানে 3 জন রেজিস্ট্রারদের তাদের টি স্ট্যাটিস্টিক (পি <0.05) এর জন্য উল্লেখযোগ্য সহগ রয়েছে। বাকি 2 ভেরিয়েবলের দুটি বা …

16 r  regression  self-study  linear-model 

লিনিয়ার রিগ্রেশন (স্কোয়ার লস) এ, ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে আমাদের উদ্দেশ্যটির জন্য খুব সংক্ষিপ্ত স্বরলিপি রয়েছে minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 যেখানে AAA হ'ল ডেটা ম্যাট্রিক্স, xxx হ'ল সহগুণ, এবং bbb এর প্রতিক্রিয়া। লজিস্টিক রিগ্রেশন উদ্দেশ্য জন্য ম্যাট্রিক্স স্বরলিপি আছে কি? আমি যে সমস্ত নোটেশন দেখেছি সেগুলি সমস্ত ডেটা পয়েন্টের সমষ্টি থেকে …

16 regression  logistic  linear-model  notation 

লিনিয়ার মডেলগুলিতে আমাদের ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কোনও সম্পর্ক বিদ্যমান কিনা তা পরীক্ষা করা দরকার need যদি তারা খুব বেশি সম্পর্ক স্থাপন করে তবে কোলাইনারিটি আছে (অর্থাত্ ভেরিয়েবলগুলি একে অপরকে আংশিকভাবে ব্যাখ্যা করে)। আমি বর্তমানে প্রতিটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের মধ্যে জুটিওয়ালা পারস্পরিক সম্পর্ক দেখছি। প্রশ্ন 1: খুব বেশি পারস্পরিক সম্পর্ক হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

আমি একটি কাজের উদাহরণ পেয়েছি (আরে), যা আমি আরও বোঝার চেষ্টা করছি। আমি লিনিমা ব্যবহার করছি একটি লিনিয়ার মডেল তৈরি করতে এবং আমি ভাবার পরিবর্তন গণনার ধাপে ধাপে কী ঘটছে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি বেশিরভাগ সহগের গণনা করার জন্য কী ঘটে তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি। আমি যেটা বুঝতে …

15 r  regression  linear-model 

এখানে লিনিয়ার মডেল সহগগুলির সম্পর্কে স্পষ্টতা খোঁজার পরে আমার ফ্যাক্টর স্তরের সহগের জন্য নন-সাইনফিসেন্ট (উচ্চ পি মান) সম্পর্কিত একটি ফলোআপ প্রশ্ন আছে। উদাহরণ: যদি আমার লিনিয়ার মডেলটিতে 10 টি স্তরযুক্ত একটি ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং কেবলমাত্র 3 টি স্তরের সাথে তাদের সাথে উল্লেখযোগ্য পি মান রয়েছে, যখন ওয়াইয়ের পূর্বাভাস দেওয়ার …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

আমি বর্তমানে আমার ডেটাসেটে বহুবিধ লাইন মূল্যায়ন করছি। নীচে / উপরে ভিআইএফ এবং শর্ত সূচকের কোন প্রান্তিক মান কোনও সমস্যা প্রস্তাব করে? ভিআইএফ: আমি শুনেছি ভিআইএফ একটি সমস্যা।। 10≥10\geq 10 দুটি সমস্যা ভেরিয়েবল অপসারণের পরে, প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য ভিআইএফ । ভেরিয়েবলগুলির আরও চিকিত্সার দরকার আছে বা এই ভিএফটি কি ঠিক …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

আমি একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যিনি মেশিন লার্নিংয়ে কাজ করছেন। আমার উপলব্ধি থেকে, লিনিয়ার রিগ্রেশন (যেমন ওএলএস) এবং লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাস (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এসভিএম) প্রশিক্ষিত সহগ w⃗ w→\vec{w} এবং বৈশিষ্ট্য ভেরিয়েবল মধ্যে একটি অভ্যন্তরীণ পণ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে :x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

সুতরাং আমি এসভিএমগুলির সাথে ঘুরে বেড়াচ্ছি এবং আমি ভাবছি এটি করা ভাল কি না: আমার কাছে অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট (0 থেকে 1) এবং ধরণের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট রয়েছে যা আমি ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তর করেছি। এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমি একটি ডামি ভেরিয়েবলের মধ্যে পরিমাপের তারিখটি এনকোড করেছি: এখানে 3 টি …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

বলুন আমার কাছে এন পর্যবেক্ষণ রয়েছে, সম্ভবত একাধিক কারণ এবং আমি প্রতিটি পর্যবেক্ষণ দু'বার (বা এম বার) পুনরাবৃত্তি করি কীভাবে এই নতুন সেট আকারের এনএম এর একটি রিগ্রেশন কেবলমাত্র মূল পর্যবেক্ষণের সাথে কোনও রিগ্রেশনের সাথে তুলনা করবে?

15 regression  linear-model  multiple-regression