প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর মতো অনুরূপ একটি রিগ্রেশনের সহগের গুণাগুলি গণনা করতে চাই (অন্য সহগের সাথে আসলে লজিস্টিক রিগ্রেশন: যখন দেওয়া যেতে পারে)। সহগের হিসাব করার জন্য আমি জিএমএম ব্যবহার করার কথা ভেবেছিলাম, তবে আমার যে মুহুর্তের পরিস্থিতি ব্যবহার করা উচিত তা আমি নিশ্চিত নই।এএকজন1 + ই- ( খ)0+ খ1এক্স1+ খ2এক্স2+ …

13 logistic  generalized-moments 

ধরুন আমরা আছে covariates এবং একটি বাইনারি ফলাফল পরিবর্তনশীল । এর মধ্যে কয়েকটি কোভারিয়েট একাধিক স্তরের সাথে শ্রেণিবদ্ধ। অন্যরা অবিচ্ছিন্ন। আপনি কীভাবে "সেরা" মডেলটি বেছে নেবেন? অন্য কথায়, আপনি কীভাবে বেছে নেবেন কোন মডেলটিতে কোন কোভেরেটস অন্তর্ভুক্ত করবেন?x 1 , … , x n yএনnnএক্স1, … , এক্সএনx1,…,xnx_1, \dots, x_nYyy …

13 logistic  regression-strategies 

কোনও লজিস্টিক মডেল যথেষ্ট ভাল কিনা তা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন সে সম্পর্কে আমার আসল বিভ্রান্তি থেকে এই প্রশ্নটি উঠে আসে। আমার কাছে এমন মডেল রয়েছে যা নির্ভরশীল ভেরিয়েবল হিসাবে গঠিত হওয়ার দু'বছর পরে পৃথক-প্রকল্পের জোড়াগুলির রাজ্য ব্যবহার করে। ফলাফল সফল (1) না (0)। জোড় গঠনের সময় আমার কাছে স্বাধীন ভেরিয়েবল …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

আমি একটি স্বাস্থ্য সমস্যার পূর্বাভাস দিতে চাই। আমার কাছে 3 ফলাফল বিভাগ রয়েছে যা অর্ডার করা হয়: 'সাধারণ', 'হালকা' এবং 'গুরুতর'। আমি দুটি পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল, একটি পরীক্ষার ফলাফল (একটি অবিচ্ছিন্ন, অন্তরবৃত্তাকার covariate) এবং এই সমস্যাটির সাথে পারিবারিক ইতিহাস (হ্যাঁ বা না) থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই। আমার নমুনায়, সম্ভাবনাগুলি 55% (স্বাভাবিক), …

13 logistic  ordered-logit 

আমার নিম্নলিখিত লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট রয়েছে: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.5716 0.1734 3.297 0.000978 *** R1 -0.4662 0.2183 -2.136 0.032697 * R2 -0.5270 0.2590 -2.035 0.041898 * এটি নিম্নলিখিত উপায়ে রিপোর্ট করা কি উপযুক্ত: বিটা সহগ, অডস অনুপাত, জালভ্যালু, পি মান। যদি হ্যাঁ, তবে আমি কীভাবে …

13 logistic 

আমার কাছে "বুনিয়াদি পরিসংখ্যান" ধারণা প্রশ্ন রয়েছে। একজন ছাত্র হিসাবে আমি জানতে চাই যে আমি এটি পুরোপুরি ভুল সম্পর্কে চিন্তা করছি এবং কেন, যদি তাই হয়: ধরা যাক আমি অনুমানমূলকভাবে "ক্রোধ পরিচালনার সমস্যাগুলির" মধ্যে সম্পর্কের দিকে তাকানোর চেষ্টা করছি এবং যৌক্তিক প্রতিরোধে তালাক (হ্যাঁ / না) বলি এবং আমার 100 …

13 regression  logistic 

আমি এসপিএসএসে ডেটা সেট করে স্টেপওয়াইজ লজিস্টিক রিগ্রেশন ফিটিং করছি। পদ্ধতিতে, আমি আমার মডেলটিকে প্রায় এলোমেলো উপসেটে ফিট করছি। মোট নমুনার 60%, যা প্রায় 330 টি ক্ষেত্রে। যা আমি আকর্ষণীয় মনে করি তা হ'ল আমি যখনই আমার ডেটা পুনরায় নমুনা করি তখন আমি চূড়ান্ত মডেলটিতে বিভিন্ন পরিবর্তনশীল পপ করে আসছি। …

13 logistic  spss  stepwise-regression 

আমি একটি লজিস্টিক মডেল চালাচ্ছি। প্রকৃত মডেল ডেটাসেটে 100 টিরও বেশি ভেরিয়েবল রয়েছে তবে আমি একটি পরীক্ষা ডেটা সেট বেছে নিচ্ছি যেখানে প্রায় 25 টি ভেরিয়েবল রয়েছে। এর আগে আমি একটি ডেটাসেটও তৈরি করেছিলাম যার মধ্যে 8-9 ভেরিয়েবল ছিল। আমাকে বলা হচ্ছে যে মডেলটির তুলনা করতে এআইসি এবং এসসি মান …

13 model-selection  logistic  aic 

ইন R, glmফাংশনটি ব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য ইনপুট ডেটা ফর্ম্যাট করার জন্য তিনটি পদ্ধতি রয়েছে : প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য ডেটা "বাইনারি" ফর্ম্যাটে থাকতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য y = 0 বা 1); ডেটা "উইলকিনসন-রজার্স" ফর্ম্যাটে থাকতে পারে (যেমন, y = cbind(success, failure)) প্রতিটি সারিতে একটি করে চিকিত্সা উপস্থাপন …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

আমি কৌসরের ডিপিএআই কোর্সটি (সপ্তাহের ভিডিও 1 "" নিউরাল নেটওয়ার্ক ওভারভিউ ") এবং অ্যান্ড্রু এনজি ব্যাখ্যা দিচ্ছেন যে কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রতিটি স্তরটি কেবল অন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন, তবে কীভাবে এটি জিনিসটিকে আরও সঠিক করে তোলে তা তিনি ব্যাখ্যা করেন না। সুতরাং একটি 2 স্তর নেটওয়ার্কে, লজিস্টিক একাধিকবার গণনা কিভাবে এটি …

13 logistic  neural-networks 

আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

পূর্বনির্ধারণ: আমি একটি কাটঅফ ব্যবহার করার যোগ্যতা বা না, বা কীভাবে একজনকে কাট অফ বেছে নিতে হবে সে সম্পর্কে আমি পাত্তা দিই না। আমার প্রশ্নটি খাঁটি গাণিতিক এবং কৌতূহলের কারণে। লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলি ক্লাস বি বনাম ক্লাসের পূর্ববর্তী শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা এবং এটি একটি হাইপারপ্লেনের সাথে ফিট করে যেখানে উত্তরোত্তর শর্তসাপেক্ষ …

13 logistic  predictive-models  unbalanced-classes 

আমি ফर्थ লজিস্টিক রিগ্রেশন (লজিস্টিক রিগ্রেশনে নিখুঁত / সম্পূর্ণ বা অর্ধ-সম্পূর্ণ পৃথকীকরণের পদ্ধতি) বোঝার চেষ্টা করছি যাতে আমি এটিকে অন্যের কাছে সরলীকৃত ভাষায় ব্যাখ্যা করতে পারি। এমএলইতে ফर्थথ অনুমানটি কী পরিবর্তন করছে তার একটি ছদ্মবেশী ব্যাখ্যা কি কারও কাছে রয়েছে? আমি পড়েছি, সেরা হিসাবে আমি পারি, ফার্থ (1993) এবং আমি …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

আমি বর্তমানে ক্রুশকের দুর্দান্ত "ডুয়িং বায়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস" বইটি পড়ছি। তবে, শ্রেণিবিন্যাসিক লজিস্টিক রিগ্রেশন (অধ্যায় 20) এর অধ্যায়টি কিছুটা বিভ্রান্তিকর। চিত্র 20.2 একটি শ্রেণিবিন্যাসিক লজিস্টিক রিগ্রেশন বর্ণনা করে যেখানে বার্নোল্লি প্যারামিটারকে সিগময়েড ফাংশনের মাধ্যমে রূপান্তরিত সহগের উপর একটি রৈখিক ফাংশন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। অনলাইনে অন্যান্য উত্সগুলিতেও আমি দেখেছি এমন …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

আমি আর ব্যবহার করে একাধিক লজিস্টিক রিগ্রেশন নিয়ে কাজ করছি glm। ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলগুলি অবিচ্ছিন্ন এবং শ্রেণিবদ্ধ হয়। মডেলের সংক্ষিপ্তসারের একটি নির্যাস নিম্নলিখিতটি দেখায়: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 ... --- Signif. codes: …

13 r  logistic  interpretation  p-value