প্রশ্ন ট্যাগ «modeling»

আমি আমার কলেজে একটি মেশিন লার্নিং কোর্স নিয়েছি। কোয়েসের একটিতে এই প্রশ্নটি করা হয়েছিল। মডেল 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon মডেল 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon উপরের কোন মডেল ডেটা আরও ভাল ফিট করতে পারে? (ধরুন লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে ডেটা …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

কেউ আমাকে স্থির / এলোমেলো প্রভাবের মডেলগুলি বুঝতে সহায়তা করতে পারে? আপনি যদি এই ধারণাগুলি হজম করে থাকেন বা নির্দিষ্ট উত্স (পৃষ্ঠা নম্বর, অধ্যায় ইত্যাদি) দিয়ে আমাকে সংস্থান (বই, নোট, ওয়েবসাইট) এর দিকে পরিচালিত করেন তবে আপনি নিজের উপায়ে ব্যাখ্যা করতে পারেন যাতে আমি কোনও বিভ্রান্তি ছাড়াই সেগুলি শিখতে পারি। …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

সম্প্রতি, এলোমেলোভাবে ব্রাউজিং প্রশ্নগুলি রিগ্রেশন মডেলগুলিতে অনুপাতের ব্যবহার সম্পর্কে সতর্কবার্তা কয়েক বছর আগে আমার একজন অধ্যাপকের কাছ থেকে অফ হ্যান্ড মন্তব্যের স্মৃতিটিকে ট্রিগার করেছিল। সুতরাং আমি এটি পড়তে শুরু করি, শেষ পর্যন্ত ক্রোনমাল 1993 এ পৌঁছেছি। আমি নিশ্চিত করতে চাই যে আমি কীভাবে এগুলির মডেল করব সে সম্পর্কে তার পরামর্শগুলিকে …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

(জনসংখ্যা, অঞ্চল, আকৃতি) এর একটি ডাটাবেস জনসংখ্যার ঘনত্বের মানচিত্র তৈরি করতে প্রতিটি আকারের জন্য জনসংখ্যা / ক্ষেত্রের একটি ধ্রুবক মান নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে (যা একটি বহুগুণ যেমন একটি সেন্সাস ব্লক, ট্র্যাক্ট, কাউন্টি, রাজ্য, যাই হোক না কেন)। জনসংখ্যা সাধারণত তাদের বহুভুজগুলির মধ্যে সমানভাবে বিতরণ করা হয় না। …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের পদ্ধতি এবং ফলাফলগুলি সম্পর্কে পড়া, বিশেষত এপিডেমিওলজিতে, আমি প্রায়শই মডেলগুলির সমন্বয় বা নিয়ন্ত্রণ সম্পর্কে শুনে থাকি । কোনও অ-পরিসংখ্যানবিদকে আপনি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করবেন? নির্দিষ্ট পরিবর্তনশীলের জন্য নিয়ন্ত্রণের পরে আপনি কীভাবে আপনার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করবেন? স্টাটা বা আর-তে ছোট হাঁটাচলা, বা একটি অনলাইন পয়েন্টার, একটি সত্য রত্ন হবে।

14 regression  modeling  epidemiology 

এটি একটি অনুশীলন বা পদ্ধতি যা আমার কয়েকজন সহকর্মী অনুসরণ করে regarding লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করার সময় আমি দেখেছি লোকেরা শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি (বা ধ্রুবক ভেরিয়েবলগুলি যা বাইন হয়) তাদের নিজ নিজ ওজনের প্রমাণ (ওও) দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। অনুমিত এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে মনোটোনিক সম্পর্ক স্থাপনের জন্য এটি করা হয় …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

আমি গত উইকএন্ডে আর (1 ম সংস্করণ) সহ ফারাওয়ের পাঠ্যপুস্তকে রৈখিক মডেলগুলি পড়ছিলাম । ফারাওয়ের একটি "পরিসংখ্যান কৌশল এবং মডেল অনিশ্চয়তা" নামে একটি অধ্যায় ছিল। তিনি বর্ণনা করেছেন (পৃষ্ঠা 158) তিনি খুব জটিল মডেলটি ব্যবহার করে কৃত্রিমভাবে কিছু উপাত্ত তৈরি করেছেন, তারপরে তিনি তার ছাত্রদের ডেটা মডেল করতে এবং শিক্ষার্থীদের …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

আমি এর আগে জিজ্ঞাসা করেছি এবং কোন মডেল পরামিতি তৈরি করে এবং এটি কী সুপ্ত পরিবর্তনশীল করে তা সনাক্ত করে সত্যই লড়াই করে যাচ্ছি। সুতরাং এই সাইটে এই বিষয়টির বিভিন্ন থ্রেড দেখে, মূল পার্থক্যটি মনে হয়: প্রচ্ছন্ন ভেরিয়েবলগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয় না তবে তাদের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য বন্টন রয়েছে কারণ …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

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 

ধরা যাক আমার একটি মডেল নির্বাচনের সমস্যা আছে এবং আমি মডেলগুলি মূল্যায়নের জন্য এআইসি বা বিআইসি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । এটি এমন মডেলগুলির জন্য সোজা যা কিছু সংখ্যক -মূল্যবান পরামিতি থাকে।টkk তবে, যদি আমাদের কোনও মডেলটির (উদাহরণস্বরূপ, ম্যাল্লোস মডেল ) কেবলমাত্র বাস্তব-মূল্যবান প্যারামিটারের পরিবর্তে কিছু প্রকৃত-মূল্যবান প্যারামিটার থাকে? আমি …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

আমি এমন পরামর্শ এবং মতামত খুঁজছি যা অনুপাত এবং হারের বিশ্লেষণকে মোকাবেলা করে। আমি যে ক্ষেত্রের মধ্যে বিশেষত অনুপাতের বিশ্লেষণ কাজ করি তা বিস্তৃত তবে আমি কয়েকটি কাগজপত্র পড়েছি যা এটিকে সমস্যা হতে পারে বলে বোঝায়, আমি এই সম্পর্কে ভাবছি: ক্রোনমাল, রিচার্ড এ 1993. স্পিউরিয়াস পারস্পরিক সম্পর্ক এবং অনুপাতের মানের …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

আমি আমোসে 18 তে স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেল (এসইএম) চালাচ্ছি my আমি আমার পরীক্ষার জন্য (শিথিলভাবে ব্যবহৃত) 100 জন অংশগ্রহণকারীকে খুঁজছিলাম, যা সম্ভবত সফল এসইএম পরিচালনার জন্য যথেষ্ট নয় বলে মনে করা হয়েছিল। আমাকে বারবার বলা হয়েছে যে এসইএম (ইএফএ, সিএফএ সহ) একটি "বৃহত নমুনা" পরিসংখ্যান প্রক্রিয়া। দীর্ঘ গল্প সংক্ষিপ্ত, আমি …

13 modeling  sample-size  bootstrap  sem 

L1- নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিটিংয়ের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভূত ব্যবহারের তুলনায় LARS [1] ব্যবহারের পক্ষে কি কি? আমি মূলত পারফরম্যান্সের দিকগুলিতে আগ্রহী (আমার সমস্যাগুলি Nকয়েক হাজার এবং p<20 এর মধ্যে থাকে) তবে তবে অন্য কোনও অন্তর্দৃষ্টিও প্রশংসা হবে। সম্পাদনা: যেহেতু আমি প্রশ্ন পোস্ট করেছি, চিএল ফ্রেডম্যান এট আল দ্বারা একটি কাগজ …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

এটি মোটামুটি সাধারণ প্রশ্ন: আমি সাধারণত দেখতে পেয়েছি যে নমুনার বাইরে কোনও সময় সিরিজের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করার সময় একাধিক বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করে একটি মডেলকে ছাপিয়ে যায়। এমন কোনও ভাল কাগজপত্র রয়েছে যা প্রমাণ করে যে মডেলগুলির সংমিশ্রণটি একটি একক মডেলকে ছাড়িয়ে যাবে? একাধিক মডেলের সংমিশ্রণের চারপাশে কি কোনও …

13 time-series  modeling  model-comparison 

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