প্রশ্ন ট্যাগ «probit»

মধ্যে পার্থক্য কি Logit এবং Probit মডেল ? লজিস্টিক রিগ্রেশন কখন ব্যবহার করতে হবে এবং কখন প্রবিট ব্যবহার করতে হবে তা জানার ক্ষেত্রে আমি এখানে আরও আগ্রহী। আর এর সাহায্যে এটিকে সংজ্ঞায়িত করে এমন কোনও সাহিত্য থাকলে তাও সহায়ক হবে।

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

সংক্ষিপ্ত সংস্করণ: আমরা জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং প্রবিট রিগ্রেশনকে পর্যবেক্ষণের আগে কিছু স্থির প্রান্ত অনুসারে অবিচ্ছিন্ন সুপ্ত পরিবর্তনশীল জড়িত হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। পিসন রিগ্রেশন এর জন্য কি একই রকম সুপ্ত পরিবর্তনশীল ব্যাখ্যা পাওয়া যায়? দ্বিপদী রিগ্রেশন (যেমন লজিট বা প্রবাইটের মতো) কীভাবে হবে যখন দুটিরও বেশি পৃথক …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

আমি পর্যবেক্ষণমূলক ডেটার সাথে কার্যকারিতা নির্ণয়ের জন্য উপকরণের ভেরিয়েবল বিশ্লেষণ ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। আমি একটি দ্বি-পর্যায়ে সর্বনিম্ন স্কোয়ার (2 এসএলএস) রিগ্রেশন নিয়ে এসেছি যা সম্ভবত আমার গবেষণায় অন্তঃসত্ত্বা ইস্যুটির সমাধান করবে। তবে আমি প্রথম স্তরে ওএলএস হতে এবং দ্বিতীয় পর্যায়ে 2 এসএলএসের মধ্যে প্রবিট হতে চাই। আমার পড়া এবং …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

লগইট বা প্রবিট মডেলটিতে চয়নসেন সহগের একযোগে সমতার জন্য কীভাবে পরীক্ষা করবেন? স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতির কী এবং শিল্প পদ্ধতির অবস্থা কী?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

প্রবিট এবং লগাইটের মতো বাইনারি মডেলগুলিতে কোনও অফসেট কীভাবে কাজ করে তার কোনও বিকাশ আছে? আমার সমস্যাটিতে, ফলো-আপ উইন্ডো দৈর্ঘ্যে পরিবর্তিত হতে পারে। ধরা যাক রোগীরা চিকিত্সা হিসাবে প্রফিল্যাকটিক শট পান। শটটি বিভিন্ন সময়ে ঘটে থাকে, সুতরাং যদি ফলাফলটি কোনও বাইনারি সূচক হয় তবে কোনও অসুবিধাগুলি ঘটেছিল কিনা আপনার এই …

12 logit  probit  logarithm  offset 

আমাকে বলা হয়েছিল যে দ্বি-পর্যায়ে IV রিগ্রেশন চালানো সম্ভব যেখানে প্রথম স্তরটি একটি প্রবিট এবং দ্বিতীয় স্তরটি ওএলএস। প্রথম পর্যায়ে যদি একটি প্রবিট হয় তবে দ্বিতীয় পর্যায়টি প্রবিট / পোইসন মডেল হয় তবে 2 এসএলএস ব্যবহার করা কি সম্ভব?

12 binary-data  instrumental-variables  probit  2sls 

কেউ কি সাধারণ ব্যক্তির শর্তে প্রবিট এবং লগিট মডেলের প্রান্তিক প্রভাব গণনা করবেন তা ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি পরিসংখ্যানে নতুন এবং আমি এই দুটি মডেল সম্পর্কে বিভ্রান্ত।

12 logistic  interpretation  logit  probit 

আমি একটি প্রোবিট মডেল ফিট করতে নিম্নলিখিত আর কোড ব্যবহার করেছি: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') আমি জানতে চাই stepwiseএবং backward/forwardঠিক কী করে এবং কীভাবে ভেরিয়েবল নির্বাচন করে?

11 r  probit  stepwise-regression 

সুতরাং আমার কাছে বাইনারি মডেল রয়েছে যেখানে y∗1y1∗y_1^* হ'ল সুপ্ত অবরহিত পরিবর্তনশীল এবং y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\} পর্যবেক্ষণ করা। y 1y2y2y_2 নির্ধারণ করে এবং z 2 এইভাবে আমার উপকরণ। সংক্ষেপে মডেল হয়। y ∗ 1y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& \delta_{21} z_1 + \delta_{22}z_2 + …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

আমি পড়েছি যে 2 এসএলএস অনুমানকারী এখনও বাইনারি এন্ডোজেনাস ভেরিয়েবলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html )। প্রথম পর্যায়ে একটি লিনিয়ার মডেলের পরিবর্তে একটি প্রবিট ট্রিটমেন্ট মডেল চালানো হবে। 1 ম পর্যায় প্রবিট বা লগইট মডেল হওয়া সত্ত্বেও 2SLS এখনও সামঞ্জস্যপূর্ণ রয়েছে তা দেখানোর কোনও আনুষ্ঠানিক প্রমাণ রয়েছে কি? এছাড়াও যদি ফলাফলটিও …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom