প্রশ্ন ট্যাগ «multinomial»

একটি এলোমেলো পরীক্ষার ফলাফল বর্ণনা করার জন্য ব্যবহৃত একটি বহু, বিযুক্ত সম্ভাবনা বন্টন যেখানে প্রতিটি n ফলাফলগুলির একটিতে স্থাপন করা হয় নামমাত্র বিভাগ।

3
আমি ফলাফলটিকে শ্রেণিবিন্যাসের পরিবর্তে অর্ডিনাল হিসাবে বিবেচনা করলে আমার কী লাভ হবে?
অর্ডিনাল এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। আমি যা বুঝতে পারি না, তা এই পার্থক্যটি কীভাবে গুরুত্বপূর্ণ। এমন কোনও সরল উদাহরণ রয়েছে যা আমি আদেশটি ফেলে দিলে কী ভুল হয় তা পরিষ্কার করে দিতে পারে? কোন পরিস্থিতিতে এটি বিবেচনা করে না? উদাহরণস্বরূপ, যদি স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি সমস্ত শ্রেণীবদ্ধ …

2
গ্ল্যামনেট: বহুজাতিক প্যারামিটারাইজেশন কীভাবে বোধ করবেন?
নিম্নলিখিত সমস্যা: আমি গ্ল্যামনেট () ব্যবহার করে একটি (বা আরও) শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের সাথে একটি শ্রেণিবদ্ধ প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে চাই। তবে, আউটপুট গ্ল্যামনেট আমাকে দেয় তা আমি বুঝতে পারি না। ঠিক আছে, প্রথমে দুটি সম্পর্কিত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল উত্পন্ন করা যাক: ডেটা তৈরি করুন p <- 2 #number variables mu <- …

6
আর-তে ম্লগিট ফাংশনটি চালানোর পরে ভবিষ্যদ্বাণী করুন
এখানে আমি যা করতে চাই তা কিন্তু এখানে predictম্লগিটের কোনও পদ্ধতি নেই বলে মনে হচ্ছে । কোন ধারনা? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)

2
ফিশারের সঠিক পরীক্ষাটি কোন বিতরণ অনুমান করে?
আমার কাজে আমি ফিশারের সঠিক পরীক্ষার বেশ কয়েকটি ব্যবহার দেখেছি এবং আমি ভাবছিলাম যে এটি আমার ডেটার সাথে কতটা ফিট করে। বেশ কয়েকটি উত্সের দিকে তাকিয়ে আমি বুঝতে পারি যে কীভাবে পরিসংখ্যানগুলি গণনা করতে হবে তবে অনুমান নাল অনুমানের কোনও পরিষ্কার এবং আনুষ্ঠানিক ব্যাখ্যা দেখিনি। অনুগ্রহ করে বিতরণ সম্পর্কে কোনও …

1
দুটি নমুনা চি স্কোয়ার পরীক্ষা
এই প্রশ্নটি ভ্যান ডের ভার্টের অ্যাসিম্পটোটিক স্ট্যাটিস্টিকস বই থেকে প্রকাশিত, পৃষ্ঠা: 253. # 3: ধরুন যে এবং প্যারামিটারগুলির এবং সহ স্বাধীন ভেক্টর । নাল অনুমানের অধীনে যে দেখায়ওয়াই এন (এম, এ 1 ,…, এ কে )(এন, বি 1 ,…, বি কে ) এ i = বি iXmXm\mathbf{X}_mYnYn\mathbf{Y}_n(m,a1,…,ak)(m,a1,…,ak)(m,a_1,\ldots,a_k)(n,b1,…,bk)(n,b1,…,bk)(n,b_1,\ldots,b_k)ai=biai=bia_i=b_i ∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i\sum_{i=1}^k \dfrac{(X_{m,i} - …

2
বহুজাতিক বিতরণের সহগের যোগফল
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} আমি ন্যায্য ডাই ছুড়ে দিচ্ছি। যখনই আমি 1, 2, বা 3 পাই, আমি একটি '1' লিখে রাখি; যখনই আমি 4 পাই আমি একটি '2' লিখে রাখি; যখনই আমি 5 বা 6 পাই, আমি একটি '3' লিখে রাখি যাক NNN মোট সংখ্যা হতে ছোঁড়ার আমি সব সংখ্যার গুণফল নিচে আমি …

2
একাধিক লজিস্টিক রিগ্রেশন বনাম মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন
বহুজাতিক নামক রিগ্রেশন না করে একাধিক বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন করা কি কার্যকর? এই প্রশ্নটি থেকে: বহু বহুবিধ লজিস্টিক রিগ্রেশন বনাম ওয়ান-বনাম-বাক্স বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন আমি দেখছি যে বহুজাতিক রিগ্রেশনটিতে নিম্নমানের ত্রুটি থাকতে পারে। তবে, আমি যে প্যাকেজটি ব্যবহার করতে চাই তা মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন ( ncvreg: http://cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/ncvreg.pdf ) তে সাধারণীকরণ করা …

1
লুসের পছন্দ অ্যাক্সিয়াম, শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা সম্পর্কে প্রশ্ন [বন্ধ]
বন্ধ । এই প্রশ্নের বিশদ বা স্পষ্টতা দরকার । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? বিশদ যুক্ত করুন এবং এই পোস্টটি সম্পাদনা করে সমস্যাটি পরিষ্কার করুন । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি লুস (1959) পড়ছি । তারপরে আমি এই বিবৃতিটি পেয়েছি: যখন কোনও ব্যক্তি …

3
ঘনত্বের পরামিতিগুলিতে হাইপারপ্রায়ার বিতরণ সহ বহুজাতিক-ডিরিচলেট মডেল
আমি সমস্যাটি যতটা সম্ভব সাধারণভাবে বর্ণনা করার চেষ্টা করব। আমি একটি পরামিতি সম্ভাবনা ভেক্টর থিটা সহ শ্রেণীবদ্ধ বিতরণ হিসাবে পর্যবেক্ষণগুলি মডেলিং করছি । তারপরে, আমি ধরে নিয়েছি প্যারামিটার ভেক্টর থিটা পরামিতিগুলির সাথে একটি ডিরিচলেট পূর্ব বিতরণ অনুসরণ করে ।α1, α2, … , Αটα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k পরামিতিগুলির বিতরণ চাপিয়ে দেওয়া কি সম্ভব ? …


2
মাল্টিক্লাসের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন
মাল্টিক্লাসের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশনের মডেল পেয়েছি যা দ্বারা দেওয়া হয়েছে পি( ওয়াই= জ | এক্স( i )) = Exp( θ)টিঞএক্স( i ))1 + + Σটমি = 1মেপুঃ( θ)টিমিএক্স( i ))পি(ওয়াই=ঞ|এক্স(আমি))=মেপুঃ⁡(θঞটিএক্স(আমি))1+ +Σমি=1টমেপুঃ⁡(θমিটিএক্স(আমি)) P(Y=j|X^{(i)}) = \frac{\exp(\theta_j^TX^{(i)})}{1+ \sum_{m=1}^{k}\exp(\theta_m^T X^{(i)})} যেখানে কে ক্লাসের সংখ্যা, থিটা অনুমান করার জন্য প্যারামিটার হল জেথ ক্লাস দ্বাদশ প্রশিক্ষণের …

3
বহুজাতিক লজিস্টিক রিগ্রেশন অনুমানগুলি
বহুজাতিক লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত সঠিক অনুমানগুলি কী কী? এবং এসপিএসএস 18 ব্যবহার করে এই অনুমানগুলি মেটাতে সেরা টেস্টগুলি কী কী?

4
সম্প্রদায় রচনা তুলনা করতে কোন পরীক্ষা?
আশা করি এই নবাগত প্রশ্নটি এই সাইটের জন্য সঠিক প্রশ্ন: ধরুন, আমি দুটি সাইট এ, বিতে পরিবেশগত সম্প্রদায়ের রচনাটি তুলনা করতে চাই I প্রত্যাশিত "প্রতিটি সাইটে প্রতিটি প্রাণীর জন্য প্রাচুর্য)। যদি আমি গণনা করি, বলুন, প্রতিটি সাইটে প্রতিটি প্রাণীর মধ্যে পাঁচ জন, তবে এ এবং বি খুব "অনুরূপ" (বাস্তবে, তারা …

4
বহুজাতিকের Asyptotic বিতরণ
আমি ডি ফলাফলের উপর বহুজাতিক বিতরণ সীমাবদ্ধ বিতরণ সন্ধান করছি। IE, নিম্নলিখিত বিতরণ লিমn → ∞এন- 12এক্সএনlimn→∞n−12Xn\lim_{n\to \infty} n^{-\frac{1}{2}} \mathbf{X_n} কোথায় ঘনত্ব একটি ভেক্টর মান র্যান্ডম পরিবর্তনশীল f_n (\ mathbf {x এর}) জন্য \ mathbf {x এর} যেমন যে \ sum_i x_i = ঢ , x_i \ এ \ mathbb …

2
কাটা কাটানো বহুজাতিক বিতরণ কীভাবে নমুনা করবেন?
কাটা কাটা বহুদিনের বিতরণের নমুনার জন্য আমার একটি অ্যালগরিদম দরকার। এটাই, এক্স⃗ ~1জেডপিএক্স11...পিএক্সটটএক্স1! ...এক্সট!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} যেখানে একটি নরমালাইজেশন ধ্রুবক, এর পজেটিভ উপাদান রয়েছে, এবং । আমি কেবলমাত্র the of এর মানগুলি ।জেডZZএক্স⃗ x→\vec xটkkΣএক্সআমি= এন∑xi=n\sum x_i = nএক্স⃗ x→\vec{x}একটি⃗ ≤এক্স⃗ ≤খ⃗ a→≤x→≤b→\vec a \le …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.