প্রশ্ন ট্যাগ «pca»

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমি জানি নিয়মিত পিসিএ পর্যবেক্ষণ করা ডেটার জন্য সম্ভাব্য মডেল অনুসরণ করে না। তাহলে পিসিএ এবং পিপিসিএর মধ্যে মূল পার্থক্য কী ? পিপিসিএতে সুপ্ত পরিবর্তনশীল মডেলটিতে পর্যবেক্ষণযোগ্য ভেরিয়েবলগুলি , সুপ্ত (অরক্ষিত ভেরিয়েবল ) এবং একটি ম্যাট্রিক্স যা নিয়মিত পিসিএর মতো অর্থেওনরমাল হতে হয় না। আরও একটি পার্থক্য যা আমি নিয়মিত …

15 pca 

আমি আমার গবেষণার জন্য প্রয়োজনীয় সূচক তৈরি করতে প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) ব্যবহার করছি। আমার প্রশ্ন হ'ল পিসিএর মাধ্যমে গণনা করা রক্ষণাবেক্ষণের মূল উপাদানগুলি ব্যবহার করে কীভাবে আমার একটি একক সূচক তৈরি করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, আমি পিসিএ ব্যবহার করার পরে 3 টি মূল উপাদান ধরে রাখার সিদ্ধান্ত নিয়েছি এবং আমি …

15 pca  factor-analysis  rating  composite  scale-construction 

আমি দেখতে কিনা যাওয়ার জন্য চেষ্টা করছি শৈলশিরা রিগ্রেশন , Lasso , প্রধান উপাদান রিগ্রেশন (পিসিআর), অথবা আংশিক লিস্ট স্কোয়ার যেখানে ভেরিয়েবল / বৈশিষ্ট্য (এর সংখ্যক আছে একটি পরিস্থিতির মধ্যে (পিএলএস) ) এবং নমুনা ছোট নম্বর ( এন < পি ), এবং আমার উদ্দেশ্যটি পূর্বাভাস।pppn<pn<pn np>10np>10np>10n ভেরিয়েবল ( এবং ওয়াই …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares 

এই পদগুলি প্রচুর পরিমাণে একসাথে ছড়িয়ে পড়ে, তবে আমি জানাতে চাই যে পার্থক্যগুলি কী, আপনার যদি মনে হয়। ধন্যবাদ

15 pca  text-mining  svd 

কিছুক্ষণ আগে আর-হেল্প মেইলিং তালিকার একজন ব্যবহারকারী কোনও রিগ্রেশনটিতে পিসিএ স্কোর ব্যবহারের সাবলীলতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছিলেন। ব্যবহারকারী অন্য পিসিতে বিভিন্নতা ব্যাখ্যা করতে কিছু পিসি স্কোর ব্যবহার করার চেষ্টা করছে ( এখানে পুরো আলোচনা দেখুন )। উত্তরটি ছিল যে না, এটি শব্দগত নয় কারণ পিসিগুলি একে অপরের কাছে অরথোগোনাল। কেউ কি …

15 regression  pca 

আমার কাছে 11 টি ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে এবং ডেটা হ্রাস করার জন্য পিসিএ (অर्थোগোনাল) করা হয়েছিল। বিষয়টি রাখার জন্য উপাদানগুলির সংখ্যা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়া আমার পক্ষে বিষয়টি সম্পর্কে আমার জ্ঞান এবং স্ক্রি প্লট (নীচে দেখুন) থেকে প্রমাণিত হয়েছিল যে দুটি মূল উপাদান (পিসি) তথ্য ব্যাখ্যা করার জন্য যথেষ্ট …

15 variance  pca 

এই ডেটা ব্যবহার করে: head(USArrests) nrow(USArrests) আমি এইভাবে একটি পিসিএ করতে পারি: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) আমি নতুন উপাদান পেতে পারেন otherPCA$scores এবং উপাদানগুলির সাথে ব্যাখ্যা করে বৈকল্পিকের অনুপাত summary(otherPCA) তবে যদি আমি জানতে চাই যে কোন ভেরিয়েবলগুলি মূলত কোন প্রধান উপাদান দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয়? এবং তদ্বিপরীত: যেমন পিসি …

15 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies 

কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের ইগেনভেেক্টরগুলির দিকে তাকানোর সময় আমরা সর্বাধিক বৈকল্পিকের দিকনির্দেশ পাই (প্রথম ইগেনভেেক্টরটি সেই দিক যা ডেটা সর্বাধিক পরিবর্তিত হয় ইত্যাদি); একে বলা হয় মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ)। আমি ভাবছিলাম যে মিউচুয়াল ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্সের ইগেনভেেক্টর / মানগুলি দেখার অর্থ কী, তারা কি সর্বাধিক এনট্রপির দিক নির্দেশ করবে?

14 pca  entropy  mutual-information  eigenvalues 

আমি বর্তমানে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ" (পিসিএ যতদূর আমি বলতে পারি) এর জন্য একটি স্লাইড সেট দিয়ে যাচ্ছি through এতে "ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের মৌলিক উপপাদ্য" উদ্ভূত হয় যা দাবি করে যে বিশ্লেষণ ( ) এ যাওয়া তথ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সকে ফ্যাক্টর লোডিংয়ের ( এ ) ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে :RR\bf …

14 pca  factor-analysis  terminology  definition 

আমি বুঝতে পারি যে বার্টলেট পরীক্ষাটি আপনার নমুনাগুলি সমান বৈকল্পিকের জনসংখ্যার থেকে থাকে কিনা তা নির্ধারণের সাথে সম্পর্কিত। যদি নমুনাগুলি সমান বৈকল্পিকের জনসংখ্যার থেকে থাকে, তবে আমরা পরীক্ষার নাল অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থ হই এবং সুতরাং একটি মূল উপাদান বিশ্লেষণ অনুপযুক্ত। আমি নিশ্চিত নই যে এই পরিস্থিতিতে (হোমোসটেস্টেস্টিক ডেটা সেট …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

এলোমেলো বন শ্রেণিবদ্ধকরণ করার আগে পিসিএ করা কি বোধগম্য? আমি উচ্চ মাত্রিক পাঠ্য ডেটা নিয়ে কাজ করছি, এবং মাত্রিকতার অভিশাপ এড়াতে সহায়তা করতে আমি বৈশিষ্ট্য হ্রাস করতে চাই, তবে র্যান্ডম অরণ্যগুলি ইতিমধ্যে কোনও ধরণের মাত্রা হ্রাস করার পক্ষে নয়?

14 classification  pca  random-forest  dimensionality-reduction  high-dimensional 

নিম্নলিখিত পিসিএ বিপ্লট বিবেচনা করুন: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) সেখানে লাল তীরগুলির একগুচ্ছ প্লট করা হয়েছে, তাদের অর্থ কী? আমি জানতাম যে "ভার 1" লেবেলযুক্ত প্রথম তীরটি ডেটা-সেটের সবচেয়ে বিচিত্র দিকটি নির্দেশ করা উচিত (যদি আমরা …

14 r  pca  linear-algebra  biplot 

একটি বিশ্ববিদ্যালয়ের কার্যভার অংশ হিসাবে, আমাকে মোটামুটি বিশাল, মাল্টিভারিয়েট (> 10) কাঁচা ডেটা সেটে ডেটা প্রাক প্রসেসিং করতে হবে। আমি শব্দের কোনও অর্থেই কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই, তাই কী হচ্ছে তা নিয়ে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। সম্ভবত একটি হাস্যকর সরল প্রশ্ন - এর জন্য আগেই ক্ষমা চেয়েছি - বিভিন্ন উত্তর দেখার পরে …

14 pca 

আমি একটি স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করছি। এটি মূল রেকর্ডের জন্য। আমার একটি ডেটাফ্রেম রয়েছে যা প্রদত্ত গভীরতার (প্রথম কলামে) কলামগুলিতে বিভিন্ন প্রাথমিক রচনাগুলি দেখায়। আমি এটি দিয়ে একটি পিসিএ করতে চাই এবং আমি যে মানদণ্ড পদ্ধতিটি বেছে নিতে পারি তা সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। আপনার মধ্যে কেউ এর clr()জন্য আপনার ডেটা প্রস্তুত …

13 r  pca  normalization  compositional-data