প্রশ্ন ট্যাগ «multivariate-analysis»

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 

বলুন আপনাকে দুটি মাল্টিভিয়ারেট ডেটা সেট দেওয়া হয়েছে, একটি পুরানো এবং একটি নতুন বলুন এবং সেগুলি একই প্রক্রিয়াটি দ্বারা উত্পাদিত হয়েছিল বলে মনে করা হচ্ছে (যার জন্য আপনার কোনও মডেল নেই) তবে সম্ভবত, সংগ্রহ / তৈরির রেখা বরাবর কোথাও ডেটা, কিছু খারাপ লাগল went আপনি পুরানো ডেটা বা পুরানো ডেটা …

13 multivariate-analysis 

আমার কাজটি 6 ভেরিয়েবলের কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সে পরিবর্তন আছে কিনা তা পরীক্ষা করা। 6 ভেরিয়েবলের মান একই বিষয় থেকে দুবার পরিমাপ করা হয় (পরিমাপের মধ্যে 3 বছর)) আমি এটা কিভাবে করবো? আমি আমার বেশিরভাগ কাজ এসএএস ব্যবহার করে করছি।

13 hypothesis-testing  repeated-measures  multivariate-analysis  covariance-matrix 

একক মাত্রায় বিতরণ করা গাউসিয়ান ডেটাগুলিকে এটি চিহ্নিত করার জন্য দুটি পরামিতি (মানে, বৈচিত্র) প্রয়োজন হয় এবং গুজবটিতে বলা হয় যে প্রায় 30 টি এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নমুনা যথাযথভাবে উচ্চ আত্মবিশ্বাসের সাথে এই পরামিতিগুলি অনুমান করার জন্য যথেষ্ট। তবে মাত্রার সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে কী ঘটে? দুটি মাত্রায় (যেমন উচ্চতা, ওজন) …

12 normal-distribution  multivariate-analysis 

অনুসরণ করছেন zzk এর প্রশ্ন নেতিবাচক সিমিউলেশন সঙ্গে তার সমস্যা উপর, আমি অবাক হচ্ছি কি ইতিবাচক K-মাত্রিক পাদ, উপর ডিস্ট্রিবিউশন এর parametrized পরিবারগোষ্ঠীর অন্তর্ভুক্ত যার জন্য সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স নির্ধারণ করা যাবে।Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Zzk এর সাথে আলোচিত হিসাবে , বিতরণ থেকে শুরু করে এবং লিনিয়ার ট্রান্সফর্ম কাজ করে না।Rk+R+k\mathbb{R}_+^kX⟶Σ1/2(X−μ)+μX⟶Σ1/2(X−μ)+μX \longrightarrow\Sigma^{1/2} (X-\mu) + …

12 distributions  multivariate-analysis  covariance 

আর এর যুক্তি Xএবং Mযুক্তিগুলির সাথে উপযুক্ত মডেল তুলনা ব্যবহার করে আমি কীভাবে একটি স্প্লিট-প্লট আনোভাতে প্রভাবগুলি পরীক্ষা করতে পারি anova.mlm()? আমি ?anova.mlmএবং ডালগার্ড (2007) এর সাথে পরিচিত [1]। দুর্ভাগ্যক্রমে এটি কেবল স্প্লিট-প্লট ডিজাইনের ব্রাশ করে। বিষয়গুলির মধ্যে দুটি বিষয়গুলির সাথে সম্পূর্ণ এলোমেলো নকশায় এটি করা: N <- 20 # …

12 r  anova  multivariate-analysis  repeated-measures  split-plot 

আমি কয়েকটি ক্লাস্টারিং কৌশল নিয়ে কাজ করছি, যেখানে ডি-ডাইমেনশন ভেক্টরগুলির প্রদত্ত ক্লাস্টারের জন্য আমি একটি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ অনুমান করি এবং নমুনা ডি-ডাইমেনশনাল গড় ভেক্টর এবং নমুনা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স গণনা করি। তারপরে যখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করা হচ্ছে যে কোনও নতুন, অদৃশ্য, ডি-ডাইমেনশনাল ভেক্টর এই ক্লাস্টারের অন্তর্ভুক্ত তবে আমি এই …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

আমি বর্তমানে আর-তে বহুবিধ সময় সিরিজ বুটস্ট্র্যাপ করার জন্য নিম্নলিখিত প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করছি: নির্ধারণ ব্লকের মাপ - ফাংশন চালানোর b.starমধ্যে npপ্যাকেজ যা প্রতিটি সিরিজের জন্য একটি ব্লক আকার উৎপন্ন সর্বাধিক ব্লকের আকার নির্বাচন করুন tsbootনির্বাচিত ব্লক আকার ব্যবহার করে যে কোনও সিরিজ চালান মাল্টিভিয়ারেট সময় সিরিজের পুনর্গঠন করতে বুটস্ট্র্যাপ আউটপুট …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন সেটিংসে আমরা মডেল করার চেষ্টা করি y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise যেখানে পর্যবেক্ষণগুলির একটি ভেক্টর এবং প্রেডিক্টরগুলির সাথে ডিজাইন ম্যাট্রিক্স । সমাধানটি হ'ল ।y∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times m}mmmβ0=(XTX)−1Xyβ0=(XTX)−1Xy\beta_0 = (X^TX)^{-1}Xy মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন সেটিংসে আমরা মডেল করার চেষ্টা করি Y=Xβ+noiseY=Xβ+noiseY = X\beta +noise যেখানে হল পর্যবেক্ষণ এবং বিভিন্ন …

11 regression  multivariate-analysis  multivariate-regression 

গড় এবং কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স সহ বিভাজনীয় সাধারণ বিতরণটি ব্যাসার্ধ এবং কোণ- সহ মেরু স্থানাঙ্কে পুনরায় লেখা যেতে পারে । আমার প্রশ্ন: নমুনা কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স প্রদত্ত এর নমুনা বিতরণ কী, যেটি অনুমানক কেন্দ্র a থেকে বিন্দু থেকে দূরত্বে ?Σμμ\muΣΣ\Sigmaθ দ এক্স ˉ এক্স এসrrrθθ\thetar^r^\hat{r}xxxx¯x¯\bar{x}SSS পটভূমি: সত্য দূরত্ব থেকে একটি বিন্দু গড় …

11 probability  normal-distribution  multivariate-analysis  rayleigh 

মানোভাতে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলি "খুব দৃ strongly়ভাবে সম্পর্কিত" হওয়া উচিত নয়। তবে কতটা শক্তিশালী একটি সম্পর্ক খুব শক্তিশালী? এই বিষয়ে মানুষের মতামত পাওয়া আকর্ষণীয় হবে interesting উদাহরণস্বরূপ, আপনি কি নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে মানোভা নিয়ে এগিয়ে যাবেন? Y1 এবং Y2 এবংr = 0.3r=0.3r=0.3পি &lt; 0.005p&lt;0.005p<0.005 Y1 এবং Y2 এবংপি = 0.049r = 0.7r=0.7r=0.7পি …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

আমি সময়ের সাথে সাথে অ্যালকোহল বিক্রয় সম্পর্কিত নীতিগত সিদ্ধান্তের ফলাফলের পরিমাণ প্রমাণ করতে হস্তক্ষেপ বিশ্লেষণ করতে চাই। আমি সময় সিরিজের বিশ্লেষণে মোটামুটি নতুন, তবে আমার কিছু নতুন প্রশ্ন রয়েছে। সাহিত্যের একটি পরীক্ষা থেকে জানা যায় যে অন্যান্য গবেষকরা হস্তক্ষেপের প্রভাবকে মডেল করার জন্য রেমিস্টার হিসাবে একটি ডামি ভেরিয়েবল সহ অ্যালকোহলের …

11 time-series  multivariate-analysis  arima  intervention-analysis 

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 

আমি উচ্চ-মাত্রিক ডেটা সেটগুলি দিয়ে মাল্টিভারিয়েট বিশ্লেষণে এখন পর্যন্ত যা বুঝলাম তার সংক্ষিপ্ত করার চেষ্টা করছি এবং আমি এখনও নরম-প্রান্তিকের বনাম লাসো (বা ) সঠিক সংজ্ঞা অর্জনের মাধ্যমে সংগ্রাম করছি ।L1L1L_1 আরও স্পষ্টভাবে, আমি জিনোমিক ডেটা সহ 2-ব্লক ডেটা স্ট্রাকচার বিশ্লেষণ করতে স্পার্স পিএলএস রিগ্রেশন ব্যবহার করেছি ( একক নিউক্লিওটাইড …

11 multivariate-analysis  lasso  feature-selection  genetics 

মূল উপাদান বিশ্লেষণের মাধ্যমে প্রাপ্ত মূল্যগুলির দ্বি-দ্বি ব্যবহার করে, প্রতিটি নীতি উপাদান তৈরি করে এমন ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি অন্বেষণ করা সম্ভব। লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণের মাধ্যমেও কি এটি সম্ভব? প্রদত্ত উদাহরণগুলি ব্যবহার করে ডেটা হ'ল "এডগার অ্যান্ডারসনের আইরিস ডেটা" ( http://en.wikedia.org/wiki/Iris_flower_data_set )। আইরিস ডেটা এখানে : id SLength SWidth PLength PWidth species …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot