প্রশ্ন ট্যাগ «multiple-regression»

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

আর এর পরিবর্তে formulaসেটটিতে লিনিয়ার রিগ্রেশন করার মধ্যে পরিসংখ্যানগত পার্থক্য কী ? আমি কীভাবে এই দুটি ভিন্ন ফলাফলের ব্যাখ্যা করব?y ~ x + 0y ~ x

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept 

পরিচালিত তহবিলের রিটার্নের পূর্বাভাস দিতে আমি নীচে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করছি। reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) এখানে কেবল জিআরআই এবং এমবিএই বাইনারি / ডিকোটমাস প্রেডিক্টর; বাকী ভবিষ্যদ্বাণীকারী অবিচ্ছিন্ন। বাইনারি ভেরিয়েবলের জন্য অবশিষ্ট প্লট তৈরি করতে আমি এই কোডটি ব্যবহার করছি। plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line (y~x) plot(rawdata$MBA, reg$residuals) …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

আমি আমার ডেটার জন্য অবশিষ্টগুলিতে অদ্ভুত নিদর্শনগুলি পর্যবেক্ষণ করছি: [সম্পাদনা] দুটি ভেরিয়েবলের আংশিক রিগ্রেশন প্লট এখানে রয়েছে: [EDIT2] পিপি প্লট যুক্ত হয়েছে বিতরণটি ঠিকঠাক করছে বলে মনে হচ্ছে (নীচে দেখুন) তবে আমার কোনও চিহ্ন নেই যেখানে এই সরল রেখাটি আসতে পারে। কোন ধারনা? [আপডেট ৩১.০ UP] দেখা যাচ্ছে যে আপনি …

11 regression  multiple-regression  residuals  diagnostic 

জেনেটিক অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিতে কেউ কেন যুবা এবং বয়সের স্কোওয়ারেট হিসাবে ব্যবহার করবে? আমি বয়সের ব্যবহার বুঝতে পারি যদি এটি কোনও উল্লেখযোগ্য কোভারিয়েট হিসাবে চিহ্নিত করা হয় তবে বয়সের স্কোয়ার ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমি ক্ষতিতে আছি।

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics 

আমি এই সত্যটি সম্পর্কে সচেতন যে কে স্তরের সাথে শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি ডামি এনকোডিংয়ে (1 একইভাবে বহু-মূল্যবান শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির জন্য) কে -1 ভেরিয়েবলের সাথে এনকোড করা উচিত। আমি ভাবছিলাম যে বিভিন্ন রিগ্রেশন পদ্ধতির জন্য মূলত লিনিয়ার রিগ্রেশন, পেনালাইড লিনিয়ার রিগ্রেশন (লাসো, রিজ, ইলাস্টিক নেট), বৃক্ষভিত্তিক (এলোমেলো বন) এক-হট এনকোডিং (যেমন পরিবর্তে …

11 regression  multiple-regression  categorical-data  many-categories 

আমার মনে একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ বা কাজ নেই। আমি বি-স্প্লাইনগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে কেবল নতুন এবং আমি রিগ্রেশন প্রসঙ্গে এই ফাংশনটির আরও ভাল ধারণা পেতে চাই। ধরা যাক আমরা প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবল এবং কিছু ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে সম্পর্কটি মূল্যায়ন করতে চাই । ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে কয়েকটি সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের পাশাপাশি কিছু শ্রেণীবদ্ধগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে।yyyx1,x2,...,xpx1,x2,...,xpx_1, x_2,...,x_p …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

নিম্নলিখিত একাধিক রিগ্রেশন মডেলটি বিবেচনা করুন:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} এখানে হ'ল একটি কলাম ভেক্টর; এ ম্যাট্রিক্স; এ কলাম ভেক্টর; এ ম্যাট্রিক্স; একটি কলাম ভেক্টর; এবং , ত্রুটি শর্ত, একটি কলাম ভেক্টর।YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 প্রশ্ন আমার প্রভাষক, একনোমেট্রিক্সের পাঠ্যপুস্তক পরিচিতি, তৃতীয় সংস্করণ। জেমস এইচ। স্টক এবং মার্ক ডব্লু ওয়াটসন, পি। ২৮১ …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

সূত্রের জন্য আরএমএস প্যাকেজ সহ এমটিকার্স ডেটাসেট থেকে তৈরি একটি নমোগ্রাম নিম্নলিখিত: mpg ~ wt + am + qsec মডেলটি নিজে 0.2 এর আর 2 এবং পি <0.00001 এর সাথে ভাল বলে মনে হচ্ছে > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

আমি আর-তে plm প্যাকেজটি ব্যবহার করে একটি পুল করা ওএলএস রিগ্রেশন চালাচ্ছি Though যদিও, আমার প্রশ্নটি মূল পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও বেশি, তাই আমি এখানে এখানে পোস্ট করার চেষ্টা করছি;) যেহেতু আমার প্রতিরোধের ফলাফলগুলি হেটেরোস্কেস্টাস্টিক অবশিষ্টাংশ পেয়েছে আমি হিটারোস্কেস্টাস্টিটি শক্তিশালী স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি ব্যবহার করে দেখতে চাই। ফলাফল হিসাবে coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))আমি …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

আমি ডেটা বিশ্লেষণ এবং গ্রাফিক্সের একাধিক রিগ্রেশন অধ্যায়টি আর এর সাহায্যে পড়ছিলাম : একটি উদাহরণ-ভিত্তিক পদ্ধতির এবং এটি জানতে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছিলাম যে এটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে লিনিয়ার সম্পর্কগুলি পরীক্ষা করার পরামর্শ দেয় (স্ক্রেটারপ্লট ব্যবহার করে) এবং যদি সেখানে কিছু না থাকে তবে ' কোন টি, তাদের রূপান্তর তাই তারা …

10 multiple-regression  multicollinearity 

বলুন আমি p ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির একাধিক রিগ্রেশন ফিট করি। টি-টেস্ট আমাকে সেগুলির মধ্যে কোনও একক তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা পরীক্ষা করার অনুমতি দেবে ( )। কিছু উপসেট তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা পরীক্ষা করতে আমি আংশিক এফ-টেস্ট করতে পারি ( )।এইচ 0 : β i = β জে = । । । = …

10 multiple-regression  multiple-comparisons 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

নিম্নলিখিত মানক সমীকরণের সাথে পার্থক্য-পার্থক্যের পদ্ধতির বিষয়ে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে: যেখানে চিকিত্সা চিকিত্সা করা গ্রুপ এবং পোস্টের জন্য একটি ডামি পরিবর্তনশীল। Y= এ + খ1ট্রিট + বি2পোস্ট + খ3ট্রিট ⋅ পোস্ট + ইউy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u এখন, আমার প্রশ্নটি সহজ: বেশিরভাগ কাগজপত্র কেন …

10 regression  multiple-regression  causality 

যদি আমি ভালো কিছু সঙ্গে আমার ডেটা মাপসই lm(y~a*b), আর বাক্য গঠন, যেখানে aএকটি বাইনারি পরিবর্তনশীল এবং bএকটি সাংখ্যিক পরিবর্তনশীল হয়, তাহলে a:bমিথষ্ক্রিয়া মেয়াদের ঢাল মধ্যে পার্থক্য y~bএ a= 0 এবং a= 1। এখন, যাক yএবং bকার্ভিলাইনারের মধ্যে সম্পর্কটি বলি । যদি আমি এখন মাপসই lm(y~a*poly(b,2)), তারপর a:poly(b,2)1পরিবর্তন পরিবর্তন হয় …

10 r  multiple-regression  splines