প্রশ্ন ট্যাগ «multiple-regression»

আমি ব্যবসায় এবং অর্থনীতি থেকে স্নাতক যারা বর্তমানে তথ্য ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন (এলআর) এবং তারপরে টাইম সিরিজ অ্যানালাইসিস (টিএস) অধ্যয়নকালে, আমার মনে একটি প্রশ্ন ছড়িয়ে পড়ে। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং এটিতে লেগ ভেরিয়েবল যুক্ত করার পরিবর্তে (এসিএফ এবং পিএসিএফ ব্যবহার করে নির্ধারিত ল্যাগের ক্রম সহ) কেন …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

আমি এখানে পড়লাম যে হ'ল রিগ্রেশন কোপিলিটির তাত্পর্য হিসাবে টি-টেস্ট করার সময় আমার যে পরিমাণ স্বাধীনতার ডিগ্রি ব্যবহার করা উচিত ছিল, তবে কেন তা বুঝতে পারছি না। আমার বোধগম্যতা ছিল যে টি-পরীক্ষাগুলিতে সাধারণত ডিগ্রি স্বাধীনতা ছিল।n - পি - 1n−p−1n-p-1n - 1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

আমি আর ভাষায় নতুন। আমি জানতে চাই যে কীভাবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল থেকে অনুকরণ করা যায় যা নিগ্রহের সমস্ত চারটি অনুমানকে পূরণ করে। ঠিক আছে ধন্যবাদ. যাক আমি এই ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে ডেটা অনুকরণ করতে চাই: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) তারপর আমি আউটপুট পেতে: Call: lm(formula …

14 r  multiple-regression  simulation 

প্রশ্নটি সোজাসুজি: ওয়াইয়ের সাথে আবদ্ধ এবং বিযুক্ত হয়ে গেলে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা কি উপযুক্ত (যেমন পরীক্ষার স্কোর 1 ~ 100, কিছু প্রাক-সংজ্ঞায়িত র‌্যাঙ্কিং 1 ~ 17)? এই ক্ষেত্রে, লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা কি "ভাল নয়", বা এটি ব্যবহার করা সম্পূর্ণ ভুল?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে, পি-মানগুলির উপর ভিত্তি করে পরিবর্তনশীল নির্বাচন (কমপক্ষে রিগ্রেশন প্রসঙ্গে) অত্যন্ত ত্রুটিযুক্ত। এটি এআইসির উপর ভিত্তি করে পরিবর্তনশীল নির্বাচন (বা অনুরূপ) হিসাবে একই কারণেও ত্রুটিযুক্ত হিসাবে বিবেচিত হয়, যদিও এটি কিছুটা অস্পষ্ট বলে মনে হয় (যেমন আমার প্রশ্ন এবং এই বিষয়ে এখানে কিছু লিঙ্কগুলি দেখুন: "পদক্ষেপের …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

যখন দুটি ভবিষ্যদ্বাণী নেতিবাচকভাবে পরস্পর সম্পর্কযুক্ত হয় তখন আমি তৃতীয় ভেরিয়েবলের সাথে যোগফলের পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য কিছু বিভ্রান্তিকর ফলাফল পাচ্ছি getting কী কারণে এই বিভ্রান্তিকর ফলাফল ঘটছে? উদাহরণ 1: দুটি ভেরিয়েবল এবং তৃতীয় ভেরিয়েবলের যোগফলের মধ্যে সম্পর্ক নীচে দেখানো গিল্ডফোর্ডের 1965 পাঠের 427 পৃষ্ঠায় সূত্র 16.23 বিবেচনা করুন। বিভ্রান্তিকর সন্ধান: …

13 correlation  multiple-regression 

আংশিক এফ-পরিসংখ্যান কী? এটি কি আংশিক এফ-টেস্টের মতো? আপনি কখন আংশিক এফ-পরিসংখ্যান গণনা করবেন? আমি ধরে নিচ্ছি যে রিগ্রেশন মডেলগুলির সাথে তুলনা করার সাথে এর কিছু করার আছে তবে আমি কোনও কিছু অনুসরণ করছি না (?)

13 regression  multiple-regression 

আমি এমন পরামর্শ এবং মতামত খুঁজছি যা অনুপাত এবং হারের বিশ্লেষণকে মোকাবেলা করে। আমি যে ক্ষেত্রের মধ্যে বিশেষত অনুপাতের বিশ্লেষণ কাজ করি তা বিস্তৃত তবে আমি কয়েকটি কাগজপত্র পড়েছি যা এটিকে সমস্যা হতে পারে বলে বোঝায়, আমি এই সম্পর্কে ভাবছি: ক্রোনমাল, রিচার্ড এ 1993. স্পিউরিয়াস পারস্পরিক সম্পর্ক এবং অনুপাতের মানের …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

আমি নিশ্চিত নই যে স্টাটাতে দৌড়ে এই প্রবিট রিগ্রেশনটি কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায়। ডেটা loanণের অনুমোদনে এবং সাদাটি একটি ডামি ভেরিয়েবল যা = 1 ব্যক্তি যদি সাদা ছিল এবং = 0 যদি ব্যক্তিটি না থাকে। এটি কীভাবে পড়তে হবে সে সম্পর্কে যে কোনও সহায়তা প্রশংসিত হবে। আমি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে যা …

13 regression  multiple-regression  stata 

দূরবর্তী সেন্সিংয়ের মাধ্যমে প্রাপ্ত কিছু ভেরিয়েবল ব্যবহার করে আমি নির্দিষ্ট অঞ্চলে ট্রি হাইটের পূর্বাভাস দিতে চাই। আনুমানিক বায়োমাস ইত্যাদির মতো আমি প্রথমে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করতে চাই (আমি জানি এটি সেরা ধারণা নয় তবে এটি আমার প্রকল্পের জন্য অবশ্যই একটি পদক্ষেপ)। আমি জানতে চেয়েছিলাম স্থিতিশীল স্ব-সংযোজন এটি কীভাবে খারাপভাবে প্রভাবিত …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

নীচের গ্রাফগুলি একটি রিগ্রেশন টেস্টের অবশিষ্টাংশ ছত্রভঙ্গ প্লট যার জন্য "স্বাভাবিকতা", "সমকামিতা" এবং "স্বাধীনতা" অনুমানগুলি ইতিমধ্যে নিশ্চিত হয়ে গেছে! "লিনিয়ারিটি" অনুমানটি পরীক্ষার জন্য , যদিও গ্রাফগুলি দেখেই অনুমান করা যায় যে সম্পর্কটি বক্ররেখার, তবে প্রশ্নটি হল: "আর 2 লিনিয়ার" এর মান লিনিয়ারিটি অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য কীভাবে ব্যবহার করা যেতে …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

আমি 6 ভেরিয়েবল (আছে ) যে আমি ভবিষ্যদ্বাণী করা ব্যবহার করছি Y । আমার ডেটা বিশ্লেষণ সম্পাদন করার সময়, আমি প্রথমে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন চেষ্টা করেছি। এটি থেকে মাত্র দুটি পরিবর্তনশীল তাৎপর্যপূর্ণ ছিল। যাইহোক, যখন আমি প্রতিটি চলককে পৃথকভাবে y এর সাথে তুলনা করে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন চালাই, তখন একটি …

13 multiple-regression  multicollinearity  vif 

ইন একটি প্রয়োগবাদী এর কম্প্যানিয়ন: প্রায় নিরীহ অর্থনীতি (Angrist এবং Pischke, 2009: পৃষ্ঠা 209) আমি নিম্নলিখিত পড়ুন: (...) প্রকৃতপক্ষে, সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত 2 এসএলএস (বলুন, সহজ ওয়াল্ড অনুমানকারী) প্রায় পক্ষপাতহীন । এটি আনুষ্ঠানিকভাবে দেখা শক্ত কারণ কারণ কেবলমাত্র চিহ্নিত 2 এসএলএসের কোনও মুহুর্ত নেই (অর্থাত, নমুনা বিতরণে ফ্যাট টেইল রয়েছে)। তবুও, …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

অতীতে বহু বায়োমেডিকাল কাগজপত্রে স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশনকে অতিরিক্ত ব্যবহার করা হয়েছিল তবে এটি এর বিভিন্ন বিষয়গুলির আরও ভাল শিক্ষার সাথে উন্নত হবে বলে মনে হয়। অনেক পুরানো পর্যালোচক অবশ্য এখনও এটি চেয়েছেন। পদক্ষেপের প্রতিরোধের একটি ভূমিকা আছে এবং যদি তা ব্যবহার করা উচিত তবে কী কী পরিস্থিতিতে আছে ?

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption