প্রশ্ন ট্যাগ «lm»

আমার নিজের বোঝার জন্য, আমি আনুমানিক সহগের মানক ত্রুটির গণনাটি ম্যানুয়ালি প্রতিলিপি করতে আগ্রহী যেমন উদাহরণস্বরূপ, lm()ফাংশনটির আউটপুট নিয়ে আসি R, তবে এটিকে পিন করতে সক্ষম হইনি। সূত্র ব্যবহার / বাস্তবায়ন কি?

114 r  regression  standard-error  lm 

বিশেষত, আমি জানতে চাই যে lm(y ~ x1 + x2)এবং এর মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian)। আমি মনে করি গ্ল্যামের এই বিশেষ ক্ষেত্রেটি এলএম এর সমান। আমি কি ভূল?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm 

আমি ধরে নিতে চাই বাল্টিক সাগরের সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা বছরের পর বছর একই বছর, এবং তারপরে একটি ফাংশন / লিনিয়ার মডেল সহ এটি বর্ণনা করি। আমার ধারণাটি ছিল কেবলমাত্র দশমিক সংখ্যা (বা num_months / 12) হিসাবে বছর ইনপুট করা এবং সেই সময়ের তাপমাত্রাটি কেমন হওয়া উচিত out আর-তে এটি lm …

37 r  regression  time-series  lm 

অ্যাডজাস্টেড আর-স্কোয়ারের জন্য আরে ব্যবহৃত সঠিক সূত্রটি কী lm() ? আমি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করতে পারি? সমন্বিত আর-স্কোয়ার সূত্র অ্যাডজাস্টেড আর-স্কোয়ার গণনা করার জন্য বেশ কয়েকটি সূত্র বিদ্যমান বলে মনে হচ্ছে। ওয়ারির সূত্র:1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} ম্যাকনামারের সূত্র:1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v-1)} প্রভুর সূত্র:1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n+v-1)}{(n-v-1)} স্টেইনের সূত্র: 1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1-\big[\frac{(n-1)}{(n-k-1)}\frac{(n-2)}{(n-k-2)}\frac{(n+1)}{n}\big](1-R^2) পাঠ্যপুস্তকের বিবরণ ফিল্ডের পাঠ্যপুস্তক অনুসারে, আবিষ্কারের পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করে আর …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

আমরা lm()একটি মান পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করতে পারি , তবে আমাদের এখনও কিছু ক্ষেত্রে ফলাফল সূত্রের সমীকরণ প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, প্লটগুলিতে সমীকরণ যুক্ত করুন।

29 r  regression  lm 

আর-তে লিনিয়ার-মিশ্র মডেলগুলি সম্পর্কে একটি প্রশ্নের পূর্ববর্তী হিসাবে এবং প্রাথমিক / মধ্যবর্তী পরিসংখ্যান আফিকোনাডোর জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে ভাগ করার জন্য, আমি "ম্যানুয়াল" গণনার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলিকে একটি স্বাধীন "প্রশ্নোত্তর ও এ-স্টাইল" হিসাবে পোস্ট করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি একটি সাধারণ রৈখিক প্রতিরোধের সহগ এবং পূর্বাভাসিত মান। উদাহরণটি আর-ইন-বিল্ট ডেটাসেটের সাথে রয়েছে, …

22 r  regression  linear-model  lm 

আমার কাছে লাগানো মানগুলির কার্যকারিতাতে লিনিয়ার মডেলের অবশিষ্টাংশের একটি প্লট রয়েছে যেখানে হিটারোসিসেস্টাস্টিটি খুব স্পষ্ট। তবে আমি কীভাবে এখন এগিয়ে যাব তা নিশ্চিত নই কারণ যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি এটি আমার লিনিয়ার মডেলটিকে অবৈধ করে তুলেছে। (এটা কি সঠিক?) প্যাকেজটির rlm()ক্রিয়াকলাপটি ব্যবহার করে MASSদৃ line়তরৈখ্য রৈখিক ফিটিং ব্যবহার করুন কারণ …

19 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  lm 

স্বাভাবিকতা যাচাই করার জন্য আমি একটি শ্যাপিরো উইলকের ডাব্লু টেস্ট এবং কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষা করতে চাই normal আমি কেবল ভাবছিলাম যে এর জন্য কী কী অবশিষ্টাংশগুলি ব্যবহার করা উচিত - কাঁচা অবশিষ্টাংশ, পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশ, স্টাডিটেড রেসিডুয়াল বা মানকৃত অবশিষ্টাংশ? শাপিরো-উইলকের ডাব্লু পরীক্ষার জন্য এটি কাঁচা ও পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশগুলির ফলাফল একইরকম তবে …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

পটভূমি আমি ফিটিং মডেলগুলির একটি কোর্সে প্রথম উদাহরণটি বোঝার চেষ্টা করছি (যাতে এটি হাস্যকরভাবে সহজ মনে হতে পারে)। আমি হাতে হাতে গণনা করেছি এবং সেগুলি উদাহরণের সাথে মেলে তবে আমি যখন আরগুলিতে তাদের পুনরাবৃত্তি করি তখন মডেল সহগগুলি বন্ধ থাকে। আমি ভেবেছিলাম পার্থক্যটি পাঠ্যপুস্তকের কারণে জনসংখ্যার বৈকল্পের ( ) ব্যবহারের …

13 r  regression  self-study  lm 

আমি উভয়ের সাথে lmএবং lmerপুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা (2x2x2) এর মধ্যে বেশ কয়েকটি ইন্টারঅ্যাকশন পরীক্ষা পুনরুত্পাদন করার চেষ্টা করছি । আমি উভয় পদ্ধতির তুলনা করতে চাই কারণ হ'ল এসপিএসএসের জিএলএম বারবার ব্যবস্থার জন্য lmএখানে উপস্থাপিত পদ্ধতির ঠিক একই ফলাফল দেয়, তাই শেষে আমি এসপিএস বনাম আর-লিটারের সাথে তুলনা করতে চাই। এখনও অবধি, …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

শক্তিশালী রিগ্রেশন অনুক্রমটি সম্পাদন করতে আপনি আমাকে স্যান্ডউইচ অনুমানকারী ব্যবহারের একটি উদাহরণ দিতে পারেন? আমি উদাহরণ দেখতে পারেন ?sandwich, কিন্তু আমি বেশ বুঝতে পারছি না কিভাবে আমরা থেকে যেতে পারেন lm(a ~ b, data)( দ -coded) একটি অনুমান এবং একটি টু পি ভ্যারিয়েন্স-সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স ফাংশন দ্বারা ফিরে ব্যবহার করে একটি …

10 r  regression  lm  sandwich 

আমি কেবল ডিনর্ম () এর সাথে পুনরায় গণনা করার চেষ্টা করছি লগ-লিক ফাংশন দ্বারা সরবরাহ করা লগ-সম্ভাবনাটি কোনও এলএম মডেল (আরে) থেকে। এটি উচ্চ সংখ্যক ডেটা (যেমন এন = 1000) এর জন্য (প্রায় নিখুঁত) কাজ করে: > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

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 একজন সহকর্মী আমাকে এই সমস্যাটি স্পষ্টতই ইন্টারনেটে ঘুরিয়ে পাঠিয়েছে: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? উত্তর 200 বলে মনে হচ্ছে। 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 যখন আমি আর তে লিনিয়ার রিগ্রেশন করি: …

9 r  regression  lm 

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 <- 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