প্রশ্ন ট্যাগ «ordered-logit»

আমার একটি নিয়মিত নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, স্বাচ্ছন্দতা রয়েছে যা 1 (সহজ নয়) থেকে 5 (খুব সহজ) এর মধ্যে রয়েছে। স্বতন্ত্র কারণগুলির মানগুলিতে বৃদ্ধি বর্ধিত স্বাচ্ছন্দ্যের রেটিংয়ের সাথে সম্পর্কিত। আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ( condAএবং condB) শ্রেণিবদ্ধ, প্রতিটি 2 স্তরের এবং 2 ( abilityA, abilityB) অবিচ্ছিন্ন। আমি আরে অর্ডিনাল প্যাকেজটি ব্যবহার করছি …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

আমার কাছে এখান থেকে ওয়াইন ডেটা রয়েছে যার মধ্যে 0 টি 10 ​​এবং 10 এর মধ্যে মানগুলির সাথে প্রতিটি এন্ট্রির সাথে সম্পর্কিত একটি নির্ভরযোগ্য রেটিং সহ 11 সংখ্যাগত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি থাকে এটি ভেরিয়েবল এবং এর সাথে সম্পর্কিত তদন্ত করার জন্য একটি রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে একটি দুর্দান্ত ডেটাসেট তৈরি করে …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

এই আরডিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশনটি আমি আর-তে চালিয়েছি: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) মডেলের এই সংক্ষিপ্তসারটি আমি পেয়েছি: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

বেস ডেটা : আমার কাছে মূল্যায়নগুলি সহ ~ 1000 জন চিহ্নিত রয়েছে: '1,' [ভাল] '2,' [মাঝারি] বা '3' [খারাপ] - এই মানগুলি আমি ভবিষ্যতে মানুষের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছি । এছাড়াও, আমার কাছে কিছু জনসংখ্যার তথ্য আছে: লিঙ্গ (শ্রেণিবদ্ধ: এম / এফ), বয়স (সংখ্যাসূচক: 17-80), এবং জাতি (বিভাগীয়: কালো …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

ধরুন আমরা পূরণবাচক প্রতিক্রিয়া আছে y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\} এবং ভেরিয়েবল একটি সেট X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3] যে আমরা মনে করি ব্যাখ্যা করবে yyy । তারপরে আমরা y (প্রতিক্রিয়া) এর উপর XXX (ডিজাইন ম্যাট্রিক্স) এর একটি আদেশযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন করি ।yyy আনুমানিক সহগ ধরুন x1x1x_1 , কল এটা …

17 logit  odds-ratio  ordered-logit 

আমার গবেষণায় আমি বেশ কয়েকটি মেট্রিক দিয়ে কাজের চাপ পরিমাপ করব। হার্ট-রেট ভেরিয়েবিলিটি (এইচআরভি), ইলেক্ট্রোডার্মাল অ্যাক্টিভিটি (ইডিএ) এবং সাবজেক্টিভ স্কেল (আইডাব্লুএস) সহ সাধারণীকরণের পরে আইডব্লিউএসের তিনটি মান রয়েছে: স্বাভাবিকের চেয়ে কাজের চাপ কম কাজের চাপ গড়ে কাজের চাপ স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি। শারীরবৃত্তীয় ব্যবস্থাগুলি কতটা ভাল বিষয়গত কাজের চাপের পূর্বাভাস দিতে …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 7 মাস আগে বন্ধ ছিল । অর্ডিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশন সমান্তরাল রিগ্রেশন অনুমান পরীক্ষা করার সময় আমি দেখতে পাই যে বেশ কয়েকটি পদ্ধতির রয়েছে। …

14 r  regression  ordinal-data  ordered-logit 

আমি একটি স্বাস্থ্য সমস্যার পূর্বাভাস দিতে চাই। আমার কাছে 3 ফলাফল বিভাগ রয়েছে যা অর্ডার করা হয়: 'সাধারণ', 'হালকা' এবং 'গুরুতর'। আমি দুটি পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল, একটি পরীক্ষার ফলাফল (একটি অবিচ্ছিন্ন, অন্তরবৃত্তাকার covariate) এবং এই সমস্যাটির সাথে পারিবারিক ইতিহাস (হ্যাঁ বা না) থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই। আমার নমুনায়, সম্ভাবনাগুলি 55% (স্বাভাবিক), …

13 logistic  ordered-logit 

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 

আমি পাইথনে একটি সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে চাই - তিনটি স্তরের এবং কয়েকটি ব্যাখ্যামূলক কারণের সাথে একটি প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের জন্য। statsmodelsপ্যাকেজ বাইনারি logit এবং MULTINOMIAL logit (MNLogit) মডেল, কিন্তু আদেশ logit সমর্থন করে। অন্তর্নিহিত গণিত যেহেতু পৃথক নয়, তাই আমি ভাবছি যে এগুলি ব্যবহার করে এটি সহজেই প্রয়োগ করা যেতে …

12 categorical-data  python  logit  ordered-logit  statsmodels 

আমি অর্ডিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য ক্রস-বৈধতা বোঝার চেষ্টা করছি। গেমটির লক্ষ্য হ'ল একটি বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মডেলটিকে বৈধতা দেওয়া ... আমি প্রথমে খেলনা ডেটা সেট তৈরি করি: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

আমি এমন একটি প্রোগ্রাম খুঁজছি (আর বা এসএএস বা স্বতন্ত্র ক্ষেত্রে, নিখরচায় বা স্বল্প খরচে) যা অर्डিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য পাওয়ার বিশ্লেষণ করবে।

12 logistic  power-analysis  ordered-logit 

অর্ডিনাল এবং শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। আমি যা বুঝতে পারি না, তা এই পার্থক্যটি কীভাবে গুরুত্বপূর্ণ। এমন কোনও সরল উদাহরণ রয়েছে যা আমি আদেশটি ফেলে দিলে কী ভুল হয় তা পরিষ্কার করে দিতে পারে? কোন পরিস্থিতিতে এটি বিবেচনা করে না? উদাহরণস্বরূপ, যদি স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি সমস্ত শ্রেণীবদ্ধ …

12 logistic  multinomial  ordered-logit 

আমার কাছে ডেটা রয়েছে যার জন্য আমি স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্কের গণনা করেছি এবং এটি কোনও প্রকাশনার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজ করতে চাই। নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি স্থান পেয়েছে, ইন্ডিপেন্ডেট ভেরিয়েবলটি নয়। আমি যা দেখতে চাই তা প্রকৃত opeালের তুলনায় সাধারণ প্রবণতা, তাই আমি স্বাধীনকে স্থান দিয়েছি এবং স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক / রিগ্রেশন প্রয়োগ করেছি। …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic