প্রশ্ন ট্যাগ «linear-model»

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন সংশোধন করছি। গ্রিনের পাঠ্যপুস্তকটিতে বলা হয়েছে: এখন অবশ্যই লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল সম্পর্কিত অন্যান্য অনুমান থাকবে যেমন । লিনিয়ারিটি অনুমানের সাথে মিলিত এই অনুভূতি (যা কার্যকরীভাবে সংজ্ঞায়িত করে ), মডেলটির কাঠামো রাখে।ϵই( ϵ | এক্স) = 0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0εϵ\epsilon যাইহোক, লিনিয়ারিটি অনুমান নিজে থেকেই আমাদের মডেলের কোনও কাঠামো রাখে না, …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

আমি এখানে স্বল্প স্বল্প স্কোয়ারের জন্য এই স্বরলিপিটি দেখেছি । minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 ডাবল বার এবং নীচে 2 টি কখনও দেখিনি। এই চিহ্নগুলির অর্থ কী? তাদের জন্য কি কোনও নির্দিষ্ট পরিভাষা রয়েছে?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

ধরা যাক আমার কাছে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির একটি ওয়েকটার ওয়াই এবং স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের একটি এন- ভেক্টর এক্স রয়েছে। ওয়াই যখন 1 এর বিরুদ্ধে চক্রান্ত করা হয়এনএনNওয়াইওয়াইYএনএনNএক্সএক্সXওয়াইওয়াইY , আমি দেখতে পাচ্ছি যে উভয়ের মধ্যে লিনিয়ার সম্পর্ক (upর্ধ্বমুখী প্রবণতা) রয়েছে। এখন, এর অর্থ হ'লYএবংX এরমধ্যে লিনিয়ার নিম্নমুখী প্রবণতা রয়েছে।1এক্স1এক্স\frac{1}{X}ওয়াইওয়াইYএক্সএক্সX এখন, আমি যদি রিগ্রেশন …

10 regression  data-transformation  linear-model 

merক্লাস অবজেক্টের ( lme4প্যাকেজের মাধ্যমে প্রাপ্ত ) কীভাবে লিভারেজ এবং কুকের দূরত্ব গণনা (বা এক্সট্রাক্ট) করা যায় তা কি কেউ জানেন ? আমি একটি অবশিষ্টাংশ বিশ্লেষণের জন্য এগুলি পরিকল্পনা করতে চাই।

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

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 

আমার কাছে নিম্নলিখিত রৈখিক মডেল রয়েছে: হিটারোসেসডাস্টিকটির অবশিষ্টাংশগুলিকে সম্বোধন করার জন্য আমি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য হিসাবে একটি লগ রূপান্তর প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি কিন্তু আমি এখনও অবশিষ্ট পাখির উপর একই ফ্যানের প্রভাব দেখতে পাচ্ছি। ডিভি মানগুলি তুলনামূলকভাবে ছোট তাই লগ নেওয়ার আগে +1 ধ্রুবক সংযোজন সম্ভবত এই ক্ষেত্রে উপযুক্ত নয়।log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

ধরুন আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির জন্য আগ্রহী Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, কারণ আমি দেখতে চাই যে দুটি সিভিলিয়ারেটের মধ্যে একটি মিথস্ক্রিয়া ওয়াইয়ের উপর প্রভাব ফেলে কিনা if প্রফেসরদের কোর্সের নোটগুলিতে (যার সাথে আমার যোগাযোগ নেই) এটিতে বলা হয়েছে: ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি অন্তর্ভুক্ত করার সময় আপনার তাদের …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

ডেটার রেঞ্জের বাইরে প্রকল্পে রিগ্রেশন ব্যবহার সম্পর্কে আপনার কী ধারণা? যদি আমরা নিশ্চিত যে এটি একটি রৈখিক বা পাওয়ার মডেল আকারের অনুসরণ করে, তবে মডেলটি ডেটা সীমার বাইরেও কার্যকর হতে পারে না? উদাহরণস্বরূপ আমি দাম দ্বারা চালিত ভলিউম আছে। আমি বিশ্বাস করি যে ডেটা সীমার বাইরে দামের জন্য আমরা প্রকল্প …

10 regression  dataset  linear-model 

লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে আমি একটি আনন্দদায়ক ফলাফল পেয়েছি যে আমরা যদি মডেলটি ফিট করি E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, তারপরে, আমরা যদি মানকে মানিক করে কেন্দ্র করে থাকি YYY, X1X1X_1 এবং X2X2X_2 ডেটা, R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. এটি আমার কাছে 2 ভেরিয়েবল সংস্করণের …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

আমার কাছে 1,449 ডেটা পয়েন্টের একটি নমুনা রয়েছে যা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয় (আর-স্কোয়ারড 0.006)। ডেটা বিশ্লেষণ করার সময়, আমি আবিষ্কার করেছি যে স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল মানগুলি ধনাত্মক এবং নেতিবাচক গ্রুপগুলিতে বিভক্ত করার মাধ্যমে, প্রতিটি দলের জন্য নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের গড়ের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে বলে মনে হয়। স্বাধীন ভেরিয়েবল মানগুলি ব্যবহার …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

পটভূমি আমার কাছে একটি ফিল্ড স্টাডি থেকে ডেটা রয়েছে যেখানে চারটি চিকিত্সার স্তর রয়েছে এবং দুটি ব্লকের প্রত্যেকটিতে ছয়টি প্রতিলিপি রয়েছে। (4x6x2 = 48 পর্যবেক্ষণ) ব্লকগুলি প্রায় 1 মাইল দূরে, এবং ব্লকগুলির মধ্যে, 42, 2 মি x 4 মি প্লটের গ্রিড এবং 1 মি প্রশস্ত ওয়াকওয়ে রয়েছে; আমার গবেষণায় প্রতিটি …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

'স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিং এর উপাদানসমূহ'-এ রৈখিক-মডেলটির পক্ষপাত-বৈচিত্র্য ক্ষয়ের জন্য অভিব্যক্তিটি যেখানে আসল লক্ষ্য ফাংশন, মডেল ) এ র্যান্ডম ত্রুটির এবং রৈখিক মূল্নির্ধারক হয় ।Err(x0)=σ2ϵ+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2,f(x0)f(x0)f(x_0)σ2ϵσϵ2 \sigma_\epsilon^2y=f(x)+ϵy=f(x)+ϵy=f(x)+\epsilonf^(x)f^(x)\hat f(x)f(x)f(x)f(x) ভেরিয়েন্স শব্দটি এখানে আমাকে বিরক্ত করছে কারণ সমীকরণটি সূচিত করে যে লক্ষ্যগুলি , হলে ভেরিয়েন্সটি শূন্য হবেতবে এটি আমার কাছে তাত্পর্যপূর্ণ নয় কারণ শূন্য …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

ওয়াল্ড্রিজের পরিচিতি একোমেট্রিক্সে একটি উদ্ধৃতি রয়েছে: ত্রুটিগুলির জন্য সাধারণ বিতরণকে ন্যায়সঙ্গত করার যুক্তিটি সাধারণত এই জাতীয় কিছু চালায়: কারণ প্রভাবিত করে এমন অনেকগুলি অনাবৃত বিষয়গুলির সমষ্টি , আমরা কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটিকে এই সিদ্ধান্তে আসতে পারি যে আনুমানিক স্বাভাবিক বন্টন রয়েছে।uuuyyyuuu এই উদ্ধৃতিটি লিনিয়ার মডেল অনুমানগুলির একটিতে সম্পর্কিত, যথা: u∼N(μ,σ2)u∼N(μ,σ2)u \sim …

9 self-study  linear-model  econometrics  normality-assumption  central-limit-theorem 

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 …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology