প্রশ্ন ট্যাগ «multicollinearity»

উইকি সমস্যাগুলি নিয়ে আলোচনা করে যেগুলি যখন বহুবিধ লাইনারি রেজিস্ট্রেশনের একটি সমস্যা হয়ে থাকে arise মূল সমস্যাটি অস্থির প্যারামিটার অনুমানের বহুবিধ লাইনারিটির ফলাফল যা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির উপর স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের প্রভাব মূল্যায়ন করা খুব কঠিন করে তোলে। আমি সমস্যার পিছনে প্রযুক্তিগত কারণগুলি বুঝতে পারি ( , অসুস্থ শর্তযুক্ত ইত্যাদি রূপান্তর করতে …

85 regression  intuition  multicollinearity 

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, কেন অত্যন্ত সম্ভাব্য এফ স্ট্যাটিস্টিক (পি <.001) থাকা সম্ভব তবে সমস্ত রেজিস্ট্রারের টি পরীক্ষায় খুব উচ্চ মানের পি-মান থাকতে পারে কেন? আমার মডেলটিতে 10 জন নিবন্ধক রয়েছে। একটির পি-মান রয়েছে ০.০ এবং বাকী ০.৯ এর উপরে এই সমস্যাটি মোকাবেলার জন্য ফলোআপ প্রশ্নটি দেখুন ।

70 hypothesis-testing  regression  t-test  multicollinearity 

আমি বিভিন্ন ম্যাট্রিকগুলিতে (মূলত লজিস্টিক রিগ্রেশনে) কিছু গণনা করছি এবং আমি সাধারণত "ম্যাট্রিক্সটি একবচন" ত্রুটি পাই, যেখানে আমাকে ফিরে যেতে হবে এবং সংযুক্ত ভেরিয়েবলগুলি সরিয়ে ফেলতে হবে। আমার প্রশ্ন এখানে আপনি একটি "অত্যন্ত" সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স বিবেচনা করবেন? এই শব্দটি উপস্থাপনের জন্য কি পারস্পরিক সম্পর্কের একটি প্রান্তিক মান আছে? ভেরিয়েবলের মতো …

67 regression  correlation  matrix  multicollinearity  singular 

আমি আমার লিনিয়ার মডেলগুলির ক্লাসে শিখেছি যে যদি দুজন ভবিষ্যদ্বাণীকে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত হয় এবং উভয়কে একটি মডেলের অন্তর্ভুক্ত করা হয় তবে একটি তুচ্ছ হবে। উদাহরণস্বরূপ, কোনও বাড়ির আকার এবং শয়নকক্ষের সংখ্যাটি পরস্পর সম্পর্কিত বলে ধরে নিন। এই দুটি ভবিষ্যদ্বাণীকারীকে ব্যবহার করে কোনও বাড়ির দামের পূর্বাভাস দেওয়ার সময়, তাদের মধ্যে একটি …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Traditionalতিহ্যগত পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি মডেল তৈরি করার সময়, আমরা বৈকল্পিক মূল্যস্ফীতি ফ্যাক্টর (ভিআইএফ) এর প্রাক্কলন হিসাবে পদ্ধতি ব্যবহার করে বহুবিধ লাইনটি পরীক্ষা করে দেখি, তবে মেশিন লার্নিংয়ে আমরা পরিবর্তে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য নিয়মিতকরণ ব্যবহার করি এবং বৈশিষ্ট্যগুলি পরস্পর সম্পর্কিত কিনা তা পরীক্ষা করে দেখে মনে হয় না features মোটেই আমরা কেন …

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

আমার বোধগম্যতা অনুসারে, অত্যন্ত সংযুক্ত ভেরিয়েবলগুলি এলোমেলো বন মডেলটিতে বহু-প্রান্তিক সমস্যা তৈরি করবে না (দয়া করে আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন)। তবে, অন্যভাবে, আমার কাছে যদি একই রকম তথ্য সম্বলিত অনেকগুলি ভেরিয়েবল থাকে, তবে এই সেটটিতে মডেলগুলির ওজন কি অন্যদের চেয়ে বেশি হবে? উদাহরণস্বরূপ, একই ভবিষ্যদ্বাণীক শক্তি সহ তথ্য …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

আমি vifআর প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করে বৈচিত্র্য মুদ্রাস্ফীতি কারণগুলির ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি car। ফাংশন কপি করে প্রিন্ট উভয় একটি সাধারণ এবং । সহায়তা ফাইল অনুসারে , এই আধুনিক মানGVIF 1 / ( 2 ⋅ df প্রয়োগ )VifVIF\text{VIF}GVIF1 / ( 2 ⋅ ডিএফ )GVIF1/(2⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})} আত্মবিশ্বাসের উপবৃত্তাকার মাত্রার জন্য সামঞ্জস্য করতে, …

30 r  multicollinearity  vif 

আমার কাছে 9 অবিচ্ছিন্ন স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি একক শতাংশ (নির্ভরশীল) ভেরিয়েবলের সাথে কোনও মডেল ফিট করতে এই ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে নির্বাচন করার চেষ্টা করছি Score। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি জানি যে বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবলের মধ্যে গুরুতর সহপাঠ্যতা থাকবে। আমি stepAIC()ভেরিয়েবল নির্বাচনের জন্য ফাংশনটি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছি , তবে …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

আমি অ লিনিয়ার রিগ্রেশন এসএএস নন লিনিয়ার সম্পর্কে নীচের লিঙ্কটি পড়ছিলাম । প্রথম বিভাগ "ননলাইনার রিগ্রেশন বনাম লিনিয়ার রিগ্রেশন" পড়ে আমার বোঝাটি ছিল যে নীচের সমীকরণটি আসলে লিনিয়ার রিগ্রেশন, এটি কি সঠিক? যদি তাই হয় কেন? Y= খ1এক্স3+ খ2এক্স2+ খ3x + গy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + b_3x + c …

27 regression  multiple-regression  nonlinear-regression  multicollinearity 

আমি মার্কিন কাউন্টিগুলিতে রিগ্রেশন চালিয়েছি, এবং আমার 'স্বতন্ত্র' ভেরিয়েবলগুলিতে কলিনারিটি পরীক্ষা করছি। বেলসলে, কুহ এবং ওয়েলশ-এর রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস কন্ডিশন সূচক এবং ভেরিয়্যান্স পঁচনের অনুপাতের দিকে তাকানোর পরামর্শ দেয়: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction Condition Index Variance Decomposition Proportions (Intercept) inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct …

26 r  multicollinearity  vif  variance-decomposition 

আমি বর্তমানে কয়েকটি মিশ্র প্রভাব লিনিয়ার মডেল চালাচ্ছি। আমি আর তে প্যাকেজ "lme4" ব্যবহার করছি আমার মডেলগুলি ফর্মটি গ্রহণ করে: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) আমার মডেলগুলি চালানোর আগে, আমি ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে সম্ভাব্য বহুবিধ লাইনটি পরীক্ষা করেছিলাম। আমি এটি দ্বারা: ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি ডেটা …

25 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

আমি জানি যে একটি রিগ্রেশন পরিস্থিতিতে, যদি আপনার অত্যন্ত সংযোগযুক্ত ভেরিয়েবলগুলির একটি সেট থাকে তবে এটি সাধারণত "খারাপ" কারণ অনুমান সহগের অস্থিরতার কারণে (নির্ধারক শূন্যের দিকে চলে যাওয়ার কারণে বৈকল্পিকতা অনন্তের দিকে যায়)। আমার প্রশ্ন হ'ল এই "খারাপ" পিসিএ পরিস্থিতিতে স্থায়ী কিনা। কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স একক হয়ে যাওয়ার সাথে সাথে কোনও …

25 pca  multicollinearity 

অত্যন্ত সংযুক্ত রেজিস্ট্রার সহ একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন, ব্যবহারের জন্য সেরা কৌশলটি কী? সমস্ত সম্পর্কযুক্ত রেজিস্ট্রারদের পণ্য যুক্ত করা কি বৈধ পদ্ধতির?

23 regression  multicollinearity 

যখন অনেক ইনপুট বৈপরিত্য সঙ্গে কাজ, আমরা প্রায়ই সম্পর্কে উদ্বিগ্ন multicollinearity । মাল্টিকোলাইনারিটির বেশ কয়েকটি পদক্ষেপ রয়েছে যা বহুবিধ লাইন সনাক্তকরণ, ভাবনা এবং / বা যোগাযোগ করতে ব্যবহৃত হয়। কিছু সাধারণ সুপারিশগুলি হ'ল: একটি নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের জন্য একাধিকআর2ঞআরঞ2R^2_j সহনশীলতা, , একটি নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের জন্য 1 - আর2ঞ1-আরঞ21-R^2_j ভ্যারিয়েন্স মুদ্রাস্ফীতি ফ্যাক্টর, …

22 multicollinearity 

আমি এমন একটি নিবন্ধে একটি রেফারেন্স পেয়েছি যা এরকম হয়: তাবাচনিক অ্যান্ড ফিডেল (১৯৯ to) এর মতে .70 এর চেয়ে বেশি দ্বিখণ্ডিত পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি একাধিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত নয়। সমস্যা: আমি একাধিক রিগ্রেশন ডিজাইন 3 ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কিত>> .80, ভিএফ এর প্রায় .2 - .3, সহনশীলতা …

18 correlation  multiple-regression  multicollinearity  partial-correlation