প্রশ্ন ট্যাগ «multiple-regression»

দুই বা ততোধিক অবিচ্ছিন্ন স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি অন্তর্ভুক্ত এমন রিগ্রেশন

3
বহুতোষ রেগ্রেশনকে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি বিশেষ কেস হিসাবে বিবেচনা করা হয়?
যদি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন মডেলগুলি ননলাইনার সম্পর্কের মডেল করে, তবে কীভাবে এটি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে? উইকিপিডিয়ায় উল্লেখ করা হয়েছে যে "যদিও বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন তথ্যের সাথে একটি অ-লাইন মডেল ফিট করে তবে একটি পরিসংখ্যানগত অনুমানের সমস্যা হিসাবে এটি লিনিয়ার, এই অর্থে যে রিগ্রেশন ফাংশন …

2
একাধিক রিগ্রেশন বা আংশিক সম্পর্কের সহগ? এবং দুজনের মধ্যে সম্পর্ক
আমি জানি না এই প্রশ্নটি বোঝা যায় কিনা, তবে একাধিক রিগ্রেশন এবং আংশিক পারস্পরিক সম্পর্কের মধ্যে পার্থক্য কী (পারস্পরিক সম্পর্ক এবং প্রতিরোধের মধ্যে সুস্পষ্ট পার্থক্য বাদে, যা আমি লক্ষ্য করছি তা নয়)? আমি নিম্নলিখিতটি বের করতে চাই: আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ( , ) এবং একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল ( ) …

7
একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল অন্তর্ভুক্ত করতে ভেরিয়েবল নির্বাচন করা
আমি বর্তমানে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে একটি মডেল তৈরির জন্য কাজ করছি। আমার মডেলটির সাথে ঘুরপাক খাওয়ার পরে, আমি নিশ্চিত না যে কীভাবে পরিবর্তনশীল রাখতে হবে এবং কোনটি অপসারণ করতে হবে তা সেরাভাবে নির্ধারণ করব। আমার মডেলটি ডিভির জন্য 10 ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে শুরু হয়েছিল। সমস্ত 10 ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করার …

3
লিনিয়ার রিগ্রেশনে তাত্পর্যপূর্ণ বৈপরীত্য: একটি গুণফলের জন্য অ-উল্লেখযোগ্য সামগ্রিক এফ-স্ট্যাটিস্টিকের জন্য উল্লেখযোগ্য টি-টেস্ট
আমি 4 টি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল (প্রতিটি 4 টি স্তর সহ) এবং একটি সংখ্যাসূচক আউটপুটের মধ্যে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল ফিট করছি। আমার ডেটাসেটে 43 টি পর্যবেক্ষণ রয়েছে। রিগ্রেশন আমাকে অনুসরণ দেয় ppp থেকে -values ttt : প্রতিবার ঢাল সহগ জন্য -test .15,.67,.27,.02.15,.67,.27,.02.15, .67, .27, .02 । সুতরাং, 4 র্থ predictor …

5
একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য ন্যূনতম বর্গাকার অনুমানকারী কীভাবে পাওয়া যায়?
রৈখিক রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে সহজ সালে y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x , আপনি অন্তত বর্গ মূল্নির্ধারক আহরণ করতে β 1 = Σ ( এক্স আমি - ˉ এক্স ) ( Y আমি - ˉ Y )β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2} যেমন আপনাকে জানতে হবে হবে না β 0অনুমান করার জন্যβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 ধরুন আমি y=β1x1+β2x2y=β1x1+β2x2y=\beta_1x_1+\beta_2x_2 , কিভাবে আমি …

5
মেশিন লার্নিংয়ের শ্রেণিবদ্ধ / নেস্টেড ডেটা কীভাবে মোকাবেলা করবেন
আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

1
অনুমানগুলি পূরণ না করা হলে একটি রিগ্রেশন মডেলটি কতটা ভুল?
একটি রিগ্রেশন মডেল ফিটিং করার সময়, আউটপুটগুলির অনুমানগুলি পূরণ না করা হলে বিশেষত: অবশিষ্টাংশগুলি সমকামী না হলে কী হবে? যদি অবশিষ্টাংশগুলি বনাম ফিটেড প্লটটিতে রেসিডুয়ালগুলি একটি বর্ধমান বা হ্রাস প্যাটার্ন দেখায়। অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ না করা এবং শাপিরো-উইলক পরীক্ষায় ব্যর্থ হলে কী হবে? স্বাভাবিকতার শাপিরো-উইলক পরীক্ষাটি খুব কঠোর পরীক্ষা এবং …

2
ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে কেন পি-মানগুলি বিভ্রান্ত করছে?
আসুন উদাহরণস্বরূপ একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করি। আমি শুনেছি, ডেটা মাইনিংয়ে, এআইসির মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে একটি ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে, প্রতিটি সত্যিকারের রিগ্রেশন সহগ শূন্য হ'ল নাল অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য পি-ভ্যালুগুলি অনুসন্ধান করা বিভ্রান্তিকর। আমি শুনেছি যে মডেলটিতে থাকা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলির পরিবর্তে শূন্যের চেয়ে সত্যিকারের রিগ্রেশন …

6
আমাদের কেন মাল্টিভায়েট রিগ্রেশন (একগুচ্ছ অবিবাহিত নিগ্রহের বিপরীতে) দরকার?
আমি কেবল এই দুর্দান্ত বইয়ের মাধ্যমে ব্রাউজ করেছি: জনসন এবং উইচারনের প্রয়োগকৃত মাল্টিভারিয়েট পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ । বিড়ম্বনাটি হ'ল, আমি এখনও পৃথক ইউনিভারিয়েট (রিগ্রেশন) মডেলের পরিবর্তে মাল্টিভিয়ারেট (রিগ্রেশন) মডেলগুলি ব্যবহার করার অনুপ্রেরণা বুঝতে সক্ষম নই। আমি স্ট্যাটাস.স্টেটএক্সচেঞ্জ পোস্টগুলি 1 এবং 2 দিয়ে গিয়েছিলাম যা ব্যাখ্যা করে (ক) একাধিক এবং মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন …

3
পরিবর্তনশীল নির্বাচন সম্পাদন করার সময় মাল্টিকোলাইনারিটির সাথে কীভাবে মোকাবিলা করবেন?
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 …

1
স্বাধীনতার ডিগ্রি কি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?
আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

3
লিনিয়ার এবং নন-লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্যটি কীভাবে বলা যায়?
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 …

2
আরে একাধিক রিগ্রেশনের জন্য পরিবর্তনশীল রূপান্তরকরণ
আমি একাধিক রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি R। তবে, আমার নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের নিম্নলিখিত প্লট রয়েছে: এখানে আমার সমস্ত ভেরিয়েবল ( WARএকটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) সহ একটি স্ক্র্যাপরপ্লট ম্যাট্রিক্স রয়েছে : আমি জানি যে এই ভেরিয়েবলের (এবং সম্ভবত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল?) এর জন্য আমার একটি রূপান্তর করা দরকার তবে সঠিক রূপান্তরটির জন্য আমি …

4
পরিবর্তনশীল গুরুত্ব র‌্যাঙ্কিং কিসের জন্য দরকারী?
পরিবর্তনশীল গুরুত্বের র‌্যাঙ্কিংয়ের ক্ষেত্রে (সমস্ত ধরণের মাল্টিভারিয়েট মডেলের প্রসঙ্গে) আমি কিছুটা নিলিল হয়ে গেছি । প্রায়শই আমার কাজ চলাকালীন আমাকে অন্য একটি দলকে একটি পরিবর্তনশীল গুরুত্বের র‌্যাঙ্কিং উত্পাদন করতে বা আমার নিজস্ব কাজ থেকে একটি পরিবর্তনশীল গুরুত্বের র‌্যাঙ্কিং তৈরি করতে সহায়তা করতে বলা হয়। এই অনুরোধের প্রতিক্রিয়া হিসাবে, আমি নিম্নলিখিত …

3
কীভাবে এই বিজোড় আকৃতির বিতরণটির মডেল করবেন (প্রায় বিপরীত-জে)
নীচে প্রদর্শিত আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল আমার জানা কোনও স্টক বিতরণে ফিট করে না। লিনিয়ার রিগ্রেশন কিছুটা অ-স্বাভাবিক, ডান-স্কিউড অবশিষ্টাংশ উত্পাদন করে যা বেআইনী উপায়ে ওয়াইডের (2 য় চক্রান্ত) সম্পর্কিত। রূপান্তরকরণের জন্য কোনও পরামর্শ বা সর্বাধিক বৈধ ফলাফল এবং সর্বোত্তম ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ নির্ভুলতা পেতে অন্য উপায়? সম্ভব হলে আমি 5 টি মান …

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.