প্রশ্ন ট্যাগ «modeling»

আমি রিজ, লাসো এবং ইলাস্টিক নেট দিয়ে নির্বাচিত মডেলগুলির সাথে তুলনা করতে চাই। চিত্র 3 নীচে সমস্ত 3 পদ্ধতি ব্যবহার করে সহগের পথ দেখায়: রিজ (চিত্র এ, আলফা = 0), লাসো (চিত্র বি; আলফা = 1) এবং ইলাস্টিক নেট (চিত্র সি; আলফা = 0.5)। অনুকূল সমাধান লাম্বদার নির্বাচিত মানের উপর …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

আমি পূর্বাভাসের জন্য বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম অন্বেষণ করেছি এবং জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেলস (জিএএম) এই উদ্দেশ্যে সর্বাধিক সম্ভাবনা পেয়েছি। গ্যামস দুর্দান্ত! তারা জটিল মডেলগুলিকে খুব সংক্ষিপ্তভাবে নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। তবে, একই একই সংযোগটি আমাকে কিছুটা বিভ্রান্তির কারণ করছে, বিশেষ করে জিএএমরা কীভাবে ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি এবং কোভেরিয়েটগুলি সম্পর্কে ধারণা দেয়। উদাহরণস্বরূপ …

12 r  modeling  gam  mgcv 

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 

যদি আমি ব্যবহার করি কোনও পরিভাষা ভুল হয় তবে আগাম ক্ষমা চাই। আমি কোন সংশোধন স্বাগত জানাই। আমি "কাট-অফ" হিসাবে যা বর্ণনা করি তা যদি অন্য নামে যায় তবে আমাকে জানান এবং আমি প্রশ্নটি আপডেট করতে পারি। আমি যে পরিস্থিতিটি সম্পর্কে আগ্রহী তা হ'ল: আপনার কাছে স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি রয়েছে a …

12 regression  modeling  survival  censoring 

আমার একটি টাইম সিরিজের ডেটা সেট রয়েছে যাতে আমি কোনও লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) ফিট করার চেষ্টা করছি যাতে তথ্যগুলিতে সুপ্ত রাষ্ট্রের সংখ্যা অনুমান করা যায়। এটি করার জন্য আমার সিউডো কোডটি নিম্নলিখিত: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

আমি কিছু ডেটা মডেল করতে চাইছি তবে আমি কী ধরণের মডেল ব্যবহার করতে পারি তা নিশ্চিত নই। আমার কাছে ডেটা গণনা রয়েছে এবং আমি এমন একটি মডেল চাই যা ডেটা এবং তারতম্য উভয়ের প্যারামেট্রিক অনুমান দেয়। এটি হ'ল, আমার কাছে বিভিন্ন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ কারণ রয়েছে এবং আমি নির্ধারণ করতে চাই যে …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

আমার একটি ডেটা সেট রয়েছে যা ক্ষতিকারক ক্ষয়কে উপস্থাপন করে। আমি এই ডেটাতে একটি সূচকীয় ফাংশন ফিট করতে চাই । আমি লগটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলকে রূপান্তর করার চেষ্টা করেছি এবং তারপরে একটি লাইনের সাথে ফিট করার জন্য কমপক্ষে স্কোয়ার ব্যবহার করেছি; একটি লগ লিঙ্ক ফাংশন এবং প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের চারপাশে গামা বিতরণ …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে আমরা লগ লিনিয়ার মডেলগুলিকে খুব লে-ম্যান পদগুলিতে কেন ব্যবহার করি? আমি ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছি এবং এটি সত্যিই আমার পক্ষে একটি কঠিন বিষয় হিসাবে পরিণত হয়েছে, যা পরিসংখ্যান। আমি একটি প্রতিক্রিয়া জন্য কৃতজ্ঞ হবে।

12 modeling  log-linear 

আমি শক্তির মজুত এবং আবহাওয়ার মধ্যে একটি মডেল খুঁজছি। আমার কাছে ইউরোপের দেশগুলির মধ্যে কেনা এমওয়্যাট ওয়াটের মূল্য এবং আবহাওয়ার (গ্রিভ ফাইলগুলি) প্রচুর মান রয়েছে। 5 ঘন্টা (২০১১-২০১৫) সময়কালে প্রতি ঘন্টা। PRICE / দিন এটি এক বছরের জন্য প্রতিদিন is আমার প্রতি ঘন্টা 5 ঘন্টা আছে। আবহাওয়ার উদাহরণ এক ঘন্টা …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

বেসবল অনুসরণকারী যে কেউই সম্ভবত টরন্টোর জোসে বাউটিস্তার বাইরে থাকা এমভিপি ধরণের পারফরম্যান্সের কথা শুনেছেন। আগের চার বছরে, তিনি প্রায় প্রতি মরসুমে 15 হোম রান করেছিলেন। গত বছর তিনি 54 রান করেছিলেন, বেসবলের ইতিহাসে কেবল 12 জন খেলোয়াড়ই ছাড়িয়ে গিয়েছিল। ২০১০ সালে তাকে ২.৪ মিলিয়ন দেওয়া হয়েছিল এবং তিনি ২০১১ …

11 r  regression  modeling 

জোশুয়া এপস্টেইন "কেন মডেল?" শিরোনামে একটি কাগজ লিখেছিলেন? http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdf এ উপলব্ধ যা 16 টি কারণ দেয়: ব্যাখ্যা (পূর্বাভাসের থেকে খুব স্বতন্ত্র) গাইড তথ্য সংগ্রহ মূল গতিশক্তি আলোকিত করুন গতিশীল উপমাগুলি প্রস্তাব করুন নতুন প্রশ্ন আবিষ্কার করুন মনের একটি বৈজ্ঞানিক অভ্যাস প্রচার করুন আবদ্ধ (বন্ধনী) ফলস্বরূপ ব্যাপ্তির জন্য ফলাফল মূল অনিশ্চয়তা …

11 modeling 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

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