প্রশ্ন ট্যাগ «model»

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনে ইন্টারসেপ্ট মডেলটির সাথে বা ছাড়াই পার্থক্যটি বুঝতে পছন্দ করি তাদের মধ্যে কোন পার্থক্য আছে কি তা ছাড়া বাধা সহগের সাথে বেসলাইন গ্রুপের তুলনায় লগ (বিজোড় অনুপাত) বিবেচনা করে এবং বিরতি ছাড়াই তারা লগ (প্রতিক্রিয়া) বিবেচনা করে? আমি যা দেখেছি উভয় ক্ষেত্রে সহগগুলি একই রকম রয়েছে তবে তা …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে যা বলি, অবস্থান, গতি এবং ত্বরণের জন্য কিছু পরিমাপ। সবাই একই "রান" থেকে আসে। আমি একটি রৈখিক সিস্টেম তৈরি করতে পারি এবং এই সমস্ত পরিমাপের সাথে একটি বহুবচন ফিট করতে পারি। কিন্তু আমি কি স্প্লিংসের সাহায্যে একই কাজ করতে পারি? এটি করার একটি 'আর' উপায় কী? …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

একটি বিব্রতকরভাবে সহজ প্রশ্ন - তবে মনে হয় এটি ক্রস যাচাইয়ের আগে জিজ্ঞাসা করা হয়নি: রিগ্রেশন মডেলের সংজ্ঞা কী? একটি সমর্থন প্রশ্ন, রিগ্রেশন মডেল কী নয় ? পরেরটির প্রতি শ্রদ্ধা জানাতে আমি কৌতুকপূর্ণ উদাহরণগুলিতে আগ্রহী যেখানে উত্তরটি তাত্ক্ষণিকভাবে সুস্পষ্ট হয় না, যেমন: আরিমা বা জিআরচ।

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

আমি পরিসংখ্যান তুলনায় তুলনামূলকভাবে নতুন এবং আরও ভাল বুঝতে বুঝতে সাহায্য করব। আমার ক্ষেত্রে ফর্মের একটি ব্যবহৃত ব্যবহৃত মডেল রয়েছে: পিটি= পিণ( ভটি)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha লোকেরা যখন মডেলটিকে ডেটাতে ফিট করে তারা সাধারণত এটিকে লিনিয়ার করে এবং নিম্নলিখিতটি ফিট করে লগ( পিটি) = লগ( পিণ) + α লগ( ভটি) + …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

জন্য রৈখিক মডেল , আমরা OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে মাধ্যমে আনুমানিক মডেল একটি চমৎকার জ্যামিতিক ব্যাখ্যা থাকতে পারে: । onto y হ'ল এক্স দ্বারা বিস্তৃত স্থানের উপর y এর প্রক্ষেপণ এবং and x এক্স দ্বারা বিস্তৃত এই স্থানটির জন্য লম্ব হয়।Y = এক্স β + + ই Y ইY= এক্স β+ …

13 regression  model  geometry 

জায়গা: এটি একটি বোকা প্রশ্ন হতে পারে। আমি কেবল এমএলই অ্যাসিপটোটিক বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বিবৃতি জানি, তবে আমি কখনই তার প্রমাণগুলি অধ্যয়ন করি নি। যদি আমি তা করি, তবে আমি এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করব না, বা আমি বুঝতে পারি যে এই প্রশ্নগুলির কোনও অর্থ হয় না ... তাই দয়া করে আমার …

13 maximum-likelihood  model  asymptotics 

আমি মন্টগোমেরি, পেক এবং ভাইনিং দ্বারা লিনিয়ার রিগ্রেশন অ্যানালাইসিসের ভূমিকা ব্যবহার করে লিনিয়ার রিগ্রেশন শিখছি । আমি একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্প চয়ন করতে চাই। আমার নির্বুদ্ধ ধারণা আছে যে লিনিয়ার রিগ্রেশন কেবল তখনই উপযুক্ত যখন ব্যাখ্যা করা যায় যে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের মধ্যে লিনিয়ার ক্রিয়ামূলক সম্পর্ক রয়েছে বলে …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

আমি এখানে পরিসংখ্যানের মডেলগুলিতে উইকিপিডিয়া নিবন্ধটি পড়ছি এবং বিশেষত "নন-প্যারাম্যাট্রিক স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলগুলি" এর অর্থটি নিয়ে কিছুটা হতবাক হয়েছি: একটি পরিসংখ্যানগত মডেল যদি প্যারামিটার সেট ta অসীম মাত্রিক হয় তবে ননপ্যারমেট্রিক । একটি পরিসংখ্যানগত মডেল হ'ল সেমিপারামেট্রিক যদি এতে উভয়ই সীমাবদ্ধ-মাত্রিক এবং অসীম-মাত্রিক পরামিতি থাকে। আনুষ্ঠানিকভাবে, যদি মাত্রা হয় এবং নমুনার …

12 nonparametric  model 

আমি একটি পরীক্ষা যা আমি স্বাভাবিকভাবে বিতরণ ভেরিয়েবলের পরিমাপ নিচ্ছি আছে ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) যাইহোক, পূর্ববর্তী পরীক্ষাগুলি কিছু প্রমাণ সরবরাহ করেছে যে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি একটি স্বাধীন ভেরিয়েবল অ্যাফাইন ফাংশন , অর্থাৎσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) আমি পরামিতি অনুমান করার জন্য চাই এবং স্যাম্পলিং …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

আমার অ্যামাজন সাম্প্রতিক নিয়োগ কেলেঙ্কারী থেকে অনুপ্রাণিত প্রশ্ন রয়েছে, যেখানে তাদের নিয়োগ প্রক্রিয়ায় মহিলাদের বিরুদ্ধে বৈষম্যের অভিযোগ আনা হয়েছিল। এখানে আরও তথ্য : অ্যামাজন.কমের মেশিন-লার্নিং বিশেষজ্ঞরা একটি বড় সমস্যা উদ্ঘাটিত করেছেন: তাদের নতুন নিয়োগের ইঞ্জিন মহিলাদের পছন্দ করেনি। দলটি শীর্ষ প্রতিভা সন্ধানের যান্ত্রিকীকরণের লক্ষ্যে চাকরীর আবেদনকারীদের জীবনবৃত্তান্ত পর্যালোচনা করার জন্য …

10 predictive-models  modeling  model 

উদাহরণস্বরূপ, BUGS ম্যানুয়াল বা লি এবং ওয়াগেনমেকারস ( পিডিএফ ) এর আগত বই এবং অন্যান্য অনেক জায়গায় একটি প্রকারের স্বরলিপি ব্যবহার করা হয়েছে যা আমার কাছে খুব নমনীয় বলে মনে হয় যে এটি বেশিরভাগ পরিসংখ্যানের মডেলকে সংলগ্নভাবে বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই স্বরলিপিটির একটি উদাহরণ নিম্নরূপ: yi∼Binomial(pi,ni)log(pi1−pi)=bibi∼Normal(μp,σp)yi∼Binomial(pi,ni)log⁡(pi1−pi)=bibi∼Normal(μp,σp) y_i …

10 references  model  notation 

আমি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে নমনীয় মডেল (অর্থাত্ স্প্লাইনস) বনাম ইনফ্লেসিটেবল মডেলগুলির (যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন) তুলনা করার একটি সহজ প্রশ্ন পেয়েছি। প্রশ্ন হচ্ছে: সাধারণভাবে, আমরা কি একটি নমনীয় পরিসংখ্যান শেখার পদ্ধতির কার্যকারিতা আশা করতে পারি যে একটি অবিচ্ছেদ্য পদ্ধতির চেয়ে আরও ভাল বা খারাপ সঞ্চালন করা যখন: ভবিষ্যতবক্তা সংখ্যা পিpp অত্যন্ত বড়, …

10 machine-learning  model 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

প্রায়শই আমি শুনেছি এখানে ডেটা মাইনাররা এই শব্দটি ব্যবহার করে। একজন পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে যিনি শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যায় কাজ করেছেন আমি "ট্রেনিং ক্লাসিফায়ার" শব্দটির সাথে পরিচিত এবং আমি ধরে নিয়েছি "একটি মডেল শিখুন" অর্থ একই জিনিস means "একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ" শব্দটি আমি আপত্তি করি না। এটি মডেল ফিট করার ধারণাকে চিত্রিত করে …

10 classification  data-mining  terminology  model