প্রশ্ন ট্যাগ «poisson-regression»

জিএলএম-তে 'অতি-ছড়িয়ে পড়ার' ঘটনাটি ঘটে যখনই আমরা যখন এমন কোনও মডেল ব্যবহার করি যা প্রতিক্রিয়াশীল ভেরিয়েবলের বৈকল্পিকতা সীমাবদ্ধ করে এবং মডেল সীমাবদ্ধতার চেয়ে ডেটা আরও বেশি বৈকল্পিকতা প্রদর্শন করে। এটি সাধারণত ঘটে যখন কোনও পইসন জিএলএম ব্যবহার করে গণনার ডেটা মডেলিং করা হয় এবং এটি সুপরিচিত পরীক্ষাগুলির দ্বারা নির্ণয় করা …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

ধরুন স্বাধীন এবংY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \ p_i+(1-p_i)e^{-\lambda_i}\\ Y_i = k & \text{with probability} \ (1-p_i)e^{-\lambda_i} \lambda_{i}^{k}/k! } এছাড়াও ধরুন এবং সন্তুষ্টλ=(λ1,…,λn)′λ=(λ1,…,λn)′\mathbf{\lambda} = (\lambda_1, \dots, \lambda_n)'p=(p1,…,pn)p=(p1,…,pn)\textbf{p} = (p_1, \dots, p_n) log(λ)logit(p)=Bβ=log(p/(1−p))=Gλ.log⁡(λ)=Bβlogit(p)=log⁡(p/(1−p))=Gλ.\eqalign{ \log(\mathbf{\lambda}) &= …

14 poisson-regression  zero-inflation 

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 । 5 বছর আগে বন্ধ । Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

আমি কেবল ভাবছিলাম যে পইসন রিগ্রেশনটির কোনও ত্রুটি আছে কিনা? কোনও পইসন রিগ্রেশন এলোমেলো প্রভাব এবং একটি ত্রুটি শব্দ থাকতে পারে? আমি এই বিষয়টি সম্পর্কে বিভ্রান্ত লজিস্টিক রিগ্রেশনে, কোনও ত্রুটি শব্দ নেই কারণ আপনার ফলাফল পরিবর্তনশীল বাইনারি। এটাই কি একমাত্র উজ্জ্বল মডেল যার অবশিষ্টাংশ নেই?

14 regression  mixed-model  generalized-linear-model  poisson-regression 

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 1 রেসপন্স ভেরিয়েবল এবং 6 কোভারিয়েট সহ একটি পয়সন রিগ্রেশন মডেল সম্পাদন করছি। এআইসি ব্যবহার করে মডেল নির্বাচন সমস্ত কোভারিয়েটগুলির পাশাপাশি inte টি ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি সহ একটি মডেলটিতে ফলাফল দেয়। বিআইসি এর ফলাফল কেবল মাত্র ২ টি কোভারিয়েট এবং কোনও ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি সহ একটি মডেল হিসাবে আসে। দুটি মাপদণ্ড, …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

আমি পইসন রেসপন্স ভেরিয়েবলের ওভারডিস্পেরেশন এবং সমস্ত স্থির-প্রতিক্রিয়া শুরুর মডেলটি মোকাবেলায় তিনটি প্রস্তাব পেয়েছি: একটি কোয়া মডেল ব্যবহার করুন; নেতিবাচক দ্বিপদী জিএলএম ব্যবহার করুন; বিষয়-স্তরের এলোমেলো প্রভাব সহ একটি মিশ্র মডেল ব্যবহার করুন। তবে আসলে কোনটি বেছে নেবে এবং কেন? এগুলির মধ্যে কি প্রকৃত মানদণ্ড রয়েছে?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

আমি আমার মডেলের দুটি ফ্যাক্টরের স্তরের মধ্যে পূর্বাভাসের গড় গণনাগুলির তুলনা (এবং এর পার্থক্য নিয়ে) শেষ লক্ষ্য নিয়ে একটি পয়সন রিগ্রেশন চালিয়ে যাচ্ছি: , ধরে রেখে অন্যান্য মডেল covariates (যা সমস্ত বাইনারি হয়) ধ্রুবক। আমি ভাবছিলাম যে কোনও পরিচয় লিঙ্ক বনাম লগ লিঙ্ক কখন ব্যবহার করতে হবে সে সম্পর্কে কেউ …

12 logistic  poisson-regression  link-function 

একটি বীমা পরিবেশে দাবি গণনা ডেটা মডেলিংয়ে, আমি পয়সন দিয়ে শুরু করেছিলাম তবে তারপরে ওভারডিস্পেরেশন লক্ষ্য করেছি। একটি কোয়াসি-পোইসন বেসিক পয়েসনের চেয়ে বৃহত্তর গড়-বৈচিত্র্য সম্পর্কের মডেলিং করেছিল, কিন্তু আমি লক্ষ্য করেছি যে সহগগুলি পয়সন এবং কোয়াসি-পোইসন উভয় মডেলগুলিতেই অভিন্ন ছিল। যদি এটি ত্রুটি না হয় তবে কেন এমন হচ্ছে? কুইস-পায়সনকে …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

একটি বিষয়-পরীক্ষার অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার মাধ্যমে পরীক্ষামূলক গবেষণা থেকে ডেটা মডেলিংয়ের সময় আমি বেশ কয়েকটি ব্যবহারিক প্রশ্নে অংশ নিয়েছি। আমি আমার প্রশ্নগুলি অনুসরণ করে পরীক্ষা, ডেটা এবং এ পর্যন্ত যা করেছি তা সংক্ষেপে বর্ণনা করছি। ধারাবাহিকভাবে উত্তরদাতাদের একটি নমুনায় চারটি ভিন্ন সিনেমা দেখানো হয়েছিল। প্রতিটি সিনেমার পরে একটি সাক্ষাত্কার পরিচালিত হয়েছিল …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

আমি কী ডেগ্রেশন আমার ডেটা সেরা ফিট করে তা পরীক্ষা করতে চাই। আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল একটি গণনা এবং এতে প্রচুর শূন্য রয়েছে। এবং কী মডেল এবং পরিবার ব্যবহার করবেন (পোয়েসন বা কাসিপোইসন, বা শূন্য-স্ফীত পোয়েসন রিগ্রেশন) এবং অনুমানগুলি কীভাবে পরীক্ষা করবেন তা নির্ধারণ করতে আমার কিছুটা সহায়তা প্রয়োজন। পয়সন রিগ্রেশন: …

11 r  count-data  zero-inflation  poisson-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 

আমি পরিসংখ্যানের মধ্যে কিছুটা নেওয়ার চেষ্টা করছি তবে আমি কিছুতেই আটকে আছি। আমার তথ্য নিম্নরূপ: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 তথ্যের উপর ভিত্তি করে যে কোনও বছরের জন্য জিনের সংখ্যার পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়ে আমি এখন একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে চাই। আমি এখন অবধি …

10 regression  count-data  poisson-regression 

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 

আমি একটি নকশা করা পরীক্ষা থেকে চোখের ট্র্যাকিং ডেটা বিশ্লেষণ করছি। আমার ডেটার একটি সরলিকৃত সংস্করণ দেখতে এইরকম দেখাচ্ছে (আপনি এখানে dp () ডেটা পেতে পারেন ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9 Face …

10 r  mixed-model  poisson-regression  lsmeans  lme4-nlme