প্রশ্ন ট্যাগ «multiple-regression»

আনোভা বনাম একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন? আমি বুঝতে পারি যে এই দুটি পদ্ধতিই একই পরিসংখ্যানের মডেলটি ব্যবহার করেছে বলে মনে হচ্ছে। তবে কোন পরিস্থিতিতে আমার কোন পদ্ধতিটি ব্যবহার করা উচিত? তুলনা করার সময় এই পদ্ধতির সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী? আনোভা কেন এত বেশি পরীক্ষামূলক গবেষণায় ব্যবহৃত হয় এবং আমি খুব …

24 anova  multiple-regression  least-squares 

আমি একাধিক পারস্পরিক সম্পর্কের জ্যামিতিক অর্থ আগ্রহী এবং সংকল্প সহগ রিগ্রেশনে , বা ভেক্টর স্বরলিপি,আরRRআর2R2R^2Yআমি= β1+ + β2এক্স2 , i+ ⋯ + βটএক্সk , i+ + εআমিyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y = এক্স β+ + εY=এক্সβ+ +ε\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry 

লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণে, আমরা বহিরাগতদের বিশ্লেষণ করি, বহুবিশ্লেষ পরীক্ষা করি, পরীক্ষা বৈধতা পরীক্ষা করি astic প্রশ্নটি হল: এগুলি প্রয়োগ করার কোনও আদেশ আছে কি? আমি বলতে চাইছি, আমাদের কি প্রথমে আউটলিয়ারদের বিশ্লেষণ করতে হবে, এবং তারপরে মাল্টিকোলাইনারিটি পরীক্ষা করতে হবে? নাকি বিপরীত? এ নিয়ে কি কোনও নিয়ম আছে?

24 regression  multiple-regression  outliers 

প্রথমে আমি ভেবেছিলাম অর্ডারটি কোনও ব্যাপার নয় তবে তারপরে আমি একাধিক রিগ্রেশন সহগের গণনা করার জন্য গ্রাম-স্কমিট অর্থোগোনালাইজেশন প্রক্রিয়াটি সম্পর্কে পড়েছিলাম এবং এখন আমি দ্বিতীয় চিন্তাভাবনা করছি। গ্রাম-স্কমিড প্রক্রিয়া অনুসারে, পরবর্তীকালে একটি ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সূচী করা হয়, এর অবশিষ্ট অবশিষ্ট ভেক্টর যত ছোট হয় কারণ পূর্ববর্তী ভেরিয়েবলের …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

একাধিক প্রতিরোধের জন্য পূর্বাভাস ব্যবধান গণনা করার জন্য বীজগণিত স্বরলিপিটি কী? এটি নির্বোধ শোনায়, তবে আমি এর একটি পরিষ্কার বীজগণিত স্বীকৃতি খুঁজে পেতে সমস্যায় পড়ছি।

24 multiple-regression  least-squares  prediction-interval 

আমি জিএলএম বা ওএলএস ব্যবহার করে জটিল, একাধিক অ-রৈখিক সম্পর্ককে মডেল করার প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি চিত্রিত করে একটি উন্নত লিনিয়ার রিগ্রেশন কেস স্টাডি খুঁজছি। প্রাথমিক বিদ্যালয়ের উদাহরণগুলির বাইরে যে সম্পদগুলি পাওয়া যায় তা অবাক করা কঠিন: আমি যে বইগুলি পড়েছি সেগুলির বেশিরভাগই কোনও ভবিষ্যদ্বাণীকারীর বক্সকক্সের সাথে মিলিত প্রতিক্রিয়াটির লগ রূপান্তর বা …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

যখন আমরা একাধিক প্রতিক্রিয়া করি এবং বলি যে আমরা এক্স এর পরিবর্তনের জন্য yyy পরিবর্তনশীলের গড় পরিবর্তনের দিকে তাকিয়ে আছিxxx ভেরিয়েবলের , অন্য সমস্ত ভেরিয়েবলকে ধ্রুবক ধরে রেখেছি, তখন আমরা অন্যান্য ভেরিয়েবলকে ধ্রুবক হিসাবে ধরে রাখছি? তাদের মানে? জিরো? কোন মূল্য? আমি এটিকে কোনও মূল্যেই ভাবিতে ঝোঁক; শুধু স্পষ্টতা খুঁজছি। …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

আপনি অনুমান করতে চান এমন একটি প্রাইমারী লিনিয়ার মডেল থাকলে একাধিক অনুমানের বিষয়টি মোটামুটি সোজা । যাইহোক, জিনিসগুলি কিছুটা জটিল বলে মনে হচ্ছে যখন আপনি আসলে কিছু মডেল নির্বাচন করতে চান (উদাহরণস্বরূপ প্রার্থীর ভেরিয়েবলগুলির একটি বৃহত্তর সেট থেকে প্রেডিকটর ভেরিয়েবলগুলির "সেরা" সেটটি আবিষ্কার করুন - আমি বিশেষত ল্যাসো এবং আর …

21 multiple-regression  multiple-imputation 

আমি ভাবছি যে লিনিয়ার মডেলটিতে আংশিক আর2আর2R^2 এবং সহগগুলির মধ্যে সঠিক সম্পর্কটি কী এবং কারণগুলির গুরুত্ব এবং প্রভাব চিত্রিত করার জন্য আমার কেবল একটি বা উভয় ব্যবহার করা উচিত। আমি যতদূর জানি, summaryসহগের অনুমানের সাথে, এবং anovaপ্রতিটি ফ্যাক্টরের জন্য স্কোয়ারের যোগফলের সাথে - বর্গাকার যোগফলের যোগফলের যোগফলের দ্বারা বিভক্ত একটি …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

আমি কয়েকটা ইনপুট পরামিতি সহ আমার ডেটাতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি, 3 বলুন। এফ( এক্স )এফ( এক্স )= একটি এক্স1+ বি x2+ সিএক্স3+ ডিঅথবা= ( এ বি সি )টি( এক্স1 এক্স2 এক্স3) + ডি(ঝ)(২)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication 

আমি পড়েছি যে একাধিক রিগ্রেশন মডেল ব্যবহারের জন্য এগুলি শর্তগুলি: মডেলের অবশিষ্টাংশগুলি প্রায় স্বাভাবিক অবশিষ্টাংশের পরিবর্তনশীলতা প্রায় ধ্রুবক অবশিষ্টাংশ স্বাধীন, এবং প্রতিটি পরিবর্তনশীল ফলাফলের সাথে রৈখিকভাবে সম্পর্কিত। 1 এবং 2 কীভাবে আলাদা? আপনি এখানে একটি দেখতে পারেন: সুতরাং উপরের গ্রাফটি বলে যে 2 টি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দূরে অবশিষ্টাংশ ওয়াই-টুপি থেকে …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

আমি বুঝতে পেরেছি যে রিজ রিগ্রেশন কীভাবে গুণাগুণকে শূন্য জ্যামিতিক দিকে সঙ্কুচিত করে। তবুও আমি জানি যে বিশেষ "অর্থনোরমাল কেস" এ কীভাবে প্রমাণ করতে হয় তবে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি যে "স্পেকট্রাল পচন" এর মাধ্যমে সাধারণ ক্ষেত্রে এটি কীভাবে কাজ করে।

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন পুরোপুরি সমতুল্য হিসাবে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি পুনঃনির্মাণ করা কি? আমি কেবল পৃথকভাবে আলাদা চালানোর কথা উল্লেখ করছি না ।ttt আমি এটি কয়েকটি স্থানে পড়েছি (বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস - গেলম্যান এট আল, এবং মাল্টিভারিয়েট ওল্ড স্কুল - মার্ডেন ) যে একটি মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার মডেলটিকে সহজেই একাধিক রিগ্রেশন …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

উইকিপিডিয়া এবং R স্যান্ডউইচ প্যাকেজ চিত্র OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে সমর্থনকারী অনুমানের সম্পর্কে ভাল তথ্য সহগ মান ত্রুটি এবং স্যান্ডউইচ estimators গাণিতিক পটভূমি দিতে। আমি এখনও স্পষ্ট নই যে কীভাবে অবশিষ্টাংশগুলির সমস্যাটির সমাধান করা হয় যদিও সম্ভবত আমি প্রথম স্থানে স্ট্যান্ডার্ড ওএলএস সহগের ভেরিয়েন্স অনুমানটি পুরোপুরি বুঝতে পারি না। স্যান্ডউইচ অনুমানকারী …

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

আমি আমার ওএলএস রিগ্রেশন দিয়ে শুরু করি: যেখানে ডি একটি ডামি ভেরিয়েবল, অনুমানগুলি কম পি-মান দিয়ে শূন্যের থেকে আলাদা হয়ে যায়। আমি তারপরে একটি র‌্যামসে রিসেট পরীক্ষা করলাম এবং সমীকরণটির কিছু ভুল বানান রয়েছে তা আমি খুঁজে পেয়েছি, আমি এইভাবে x: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial