প্রশ্ন ট্যাগ «multiple-regression»

এই পৃষ্ঠার উদাহরণগুলি দেখায় যে সাধারণ রিগ্রেশন আউটলিয়ারদের দ্বারা স্পষ্টভাবে প্রভাবিত হয় এবং এটি শক্তিশালী রিগ্রেশন পদ্ধতির মাধ্যমে কাটিয়ে উঠতে পারে: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ । আমি বিশ্বাস করি lmrob এবং ltsReg অন্যান্য শক্তিশালী রিগ্রেশন কৌশল। কেন প্রতিটি বার সাধারণ রিগ্রেশন (এলএম) না করে শক্ত রিগ্রেশন (আরএলএম বা আরকিউ এর মতো) করা উচিত …

12 regression  multiple-regression  robust 

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণের পি-মান সম্পর্কে, মিনিতাবের ওয়েবসাইট থেকে ভূমিকা নীচে দেখানো হয়েছে। প্রতিটি শব্দটির পি-মান নাল অনুমানটি পরীক্ষা করে যে সহগটি শূন্যের সমান (কোনও প্রভাব নেই)। একটি কম পি-মান (<0.05) ইঙ্গিত দেয় যে আপনি নাল অনুমানটি বাতিল করতে পারেন। অন্য কথায়, কোনও ভবিষ্যদ্বাণী যার কম পি-মান রয়েছে আপনার মডেলটিতে …

12 multiple-regression  p-value 

রিগ্রেশন সম্পর্কিত পাঠ্যপুস্তকটি পড়ার সময় আমি নীচের অনুচ্ছেদের মুখোমুখি হয়েছি: রৈখিক প্রতিরোধের সহগের ( ) ভেক্টরের সর্বনিম্ন বর্গ অনুমান squββ\beta β^= ( এক্সটিএক্স)- 1এক্সটিYβ^=(XtX)−1Xty \hat{\beta} = (X^{t}X)^{-1}{X^t}y যা, যখন তথ্য একটি ফাংশন হিসাবে দেখা (ভবিষ্যতবক্তা বিবেচনায় ধ্রুবক হিসেবে), ডাটা একটি রৈখিক সমন্বয়। কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি ব্যবহার করে, এটি দেখানো যেতে …

12 multiple-regression 

আমি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করছি। আমার 21 টি পর্যবেক্ষণ এবং 5 ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার উদ্দেশ্যটি কেবল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সন্ধান করা আমার ডেটা একাধিক রিগ্রেশন করার জন্য যথেষ্ট সেট? টি-পরীক্ষার ফলাফলটি প্রকাশ করেছে আমার ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে 3 টি উল্লেখযোগ্য নয়। উল্লেখযোগ্য ভেরিয়েবলগুলি (বা আমার প্রথম প্রতিরোধের উপসংহারটি পাওয়ার জন্য যথেষ্ট) …

12 regression  t-test  multiple-regression 

আমি আর এর মতো সমীকরণের সাথে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমান করার চেষ্টা করছি: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) জিজ্ঞাসা এবং প্রশ্নগুলি ত্রৈমাসিক ডেটা টাইম-সিরিজ, দিয়ে নির্মিত askings <- ts(...)। এখন সমস্যাটি হ'ল আমি স্ব-সংযুক্তিযুক্ত অবশিষ্টাংশ পেয়েছি। আমি জানি যে জিএলএস ফাংশনটি ব্যবহার করে রিগ্রেশনটি …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

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 একটি হোমওয়ার্ক অ্যাসাইনমেন্টে কাজ করছি যেখানে আমার প্রফেসর আমাদের সত্যিকারের রিগ্রেশন মডেল …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

আমি যথা তিনটি ভেরিয়েবল 365 পর্যবেক্ষণ ধারণকারী সেট তথ্য আছে pm, tempএবং rain। এখন আমি pmঅন্য দুটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আচরণ করা উচিত তা পরীক্ষা করতে চাই । আমার ভেরিয়েবলগুলি হ'ল: pm10 = প্রতিক্রিয়া (নির্ভরশীল) temp = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র) rain = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র) নিম্নলিখিতটি আমার ডেটার জন্য সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স: …

11 correlation  multiple-regression  multicollinearity  regression-strategies 

আমাদের অধ্যাপক একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন গণিত বা এমনকি জ্যামিতিক উপস্থাপনা পাচ্ছেন না এবং এটি আমাকে সামান্য বিভ্রান্ত করেছে। একদিকে এটিকে এখনও একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন বলা হয় , এমনকি উচ্চ মাত্রায়ও। অন্যদিকে, আমরা উদাহরণস্বরূপ আছে যদি এবং আমরা কোন মানের মধ্যে চলা করতে পারেন আমরা জন্য চাই এবং , এই আমাদের …

11 multiple-regression  high-dimensional 

আমার ওএলএস রিগ্রেশন-এ কোলিনারিটি কোনও সমস্যা কিনা তা আমি সনাক্ত করতে চাই। আমি বুঝতে পারি যে বৈকল্পিক মূল্যস্ফীতি কারণ এবং শর্ত সূচক দুটি সাধারণত ব্যবহৃত ব্যবস্থাগুলি, তবে প্রতিটি পদ্ধতির যোগ্যতা বা স্কোরগুলি কী হওয়া উচিত তা সম্পর্কে নির্দিষ্ট কোনও সন্ধান করা আমার পক্ষে কঠিন। একটি বিশিষ্ট উত্স যা নির্দেশ করে …

11 multiple-regression  references  least-squares  multicollinearity  vif 

আমাকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে আমি আমার ক্লাস, আন্ডারগ্রাড বা গ্রেডের কোনওটিতে আগে এই শব্দটির কথা শুনিনি। লজিস্টিক রিগ্রেশন বায়েশিয়ান হওয়ার অর্থ কী? আমি নিয়মিত লজিস্টিক থেকে নীচের মতো বায়েশিয়ান লজিস্টিকের দিকে রূপান্তর সহ একটি ব্যাখ্যা খুঁজছি: লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে এটি সমীকরণ: ।E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

নিয়মিতকরণের কৌশলগুলি দ্বারা আমি লসো, রিজ রিগ্রেশন, ইলাস্টিক নেট এবং এর মতো উল্লেখ করছি। জনসংখ্যার উপাত্ত এবং ডায়াগনোসিস ডেটা সম্বলিত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সম্পর্কিত একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল বিবেচনা করুন যেখানে রোগীদের থাকার জন্য থাকার দৈর্ঘ্যের পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে। কিছু ব্যক্তির জন্য বেসলাইন সময়কালীন একাধিক লস পর্যবেক্ষণ (যেমন, একাধিক আইপি পর্ব) থাকে …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

আমি ম্যানুয়ালি একটি নির্দিষ্ট ঠিক করতে চাই, , তারপরে রাখার পরে অন্য সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকের সাথে সহগের ফিট করুন ।β 1 = 1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 আমি কীভাবে আর ব্যবহার করে এটি অর্জন করতে পারি? আমি বিশেষত glmnetযদি সম্ভব হয় তবে লাসো ( ) এর সাথে কাজ করতে চাই । বিকল্পভাবে, আমি …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

আমি রামসে রিসেট পরীক্ষার বিষয়ে অবগত রয়েছি যা ননলাইনার নির্ভরতা সনাক্ত করতে পারে। তবে, আপনি যদি কেবলমাত্র রিগ্রেশন সহগগুলির মধ্যে একটি (কেবলমাত্র লিনিয়ার নির্ভরতা) ফেলে দেন তবে পারস্পরিক সম্পর্কগুলির উপর নির্ভর করে আপনি পক্ষপাত পেতে পারেন। এটি অবশ্যই রিসেট পরীক্ষার দ্বারা সনাক্ত করা যায়নি। আমি এই মামলার জন্য একটি পরীক্ষা …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

আমি যখন আমার পরিবর্তনশীলগুলি দুটি পৃথক (অবিবাহিত) লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলিতে বিশ্লেষণ করি তখন আমি নিম্নলিখিতগুলি পাই: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 তবে আমি যখন তাদের …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

আমি ডিভি হিসাবে অবিচ্ছিন্ন সম্পদ সূচক ভেরিয়েবল সহ একটি ওএলএস মডেল চালাচ্ছি। আমার ডেটা একে অপরের নিকটবর্তী ভৌগলিক নিকটে তিনটি অনুরূপ সম্প্রদায় থেকে একত্রিত। এটি সত্ত্বেও, আমি একটি নিয়ন্ত্রণকারী পরিবর্তনশীল হিসাবে সম্প্রদায়টি ব্যবহার করা জরুরী বলে মনে করেছি। দেখা যাচ্ছে, সম্প্রদায়টি 1% স্তরে (-4.52 এর টি-স্কোর) উল্লেখযোগ্য। সম্প্রদায় হ'ল নামমাত্র …

11 regression  categorical-data  stata  multiple-regression  aggregation