প্রশ্ন ট্যাগ «r-squared»

আমি কসমা শালিজী (বিশেষত, দ্বিতীয় বক্তৃতার ২.১.১ অনুচ্ছেদে ) কিছু বক্তৃতা নোটের মাধ্যমে স্কিমিং করছিলাম , এবং মনে করিয়ে দেওয়া হয়েছিল যে আপনি সম্পূর্ণ রৈখিক মডেল থাকা সত্ত্বেও আপনি খুব কম পেতে পারেন ।R2R2R^2 : ধরুন আপনার কাছে মডেল রয়েছে , যেখানে একটি পরিচিত। তারপরে \ newcommand \ \ Var} …

233 regression  r-squared 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলি চালাচ্ছি এবং ভাবছি যে ইন্টারসেপ্ট শব্দটি সরানোর জন্য শর্তগুলি কী। দুটি পৃথক প্রবণতা থেকে ফলাফলের তুলনা করার ক্ষেত্রে যেখানে একজনের বাধা রয়েছে এবং অন্যটি না করে, আমি লক্ষ্য করেছি যে বিরতি ছাড়াই ফাংশনের এর চেয়ে অনেক বেশি। ইন্টারসেপ্ট টার্ম অপসারণ বৈধ কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

একটি একক ব্যাখ্যামূলক চলক সহ একটি সাধারণ লিনিয়ার মডেলটিতে, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i আমি দেখতে পেলাম যে ইন্টারসেপ্ট শব্দটি অপসারণ করলে ফিটের ব্যাপক উন্নতি হয় ( মান R2R2R^20.3 থেকে 0.9 হয়)। তবে ইন্টারসেপ্ট শব্দটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বলে মনে হয়। বিরতি সহ: Call: lm(formula = alpha ~ …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

আমার বোধগম্যতা হ'ল নেতিবাচক হতে পারে না কারণ এটি আর এর বর্গক্ষেত্র However তবে আমি এসপিএসএসে একটি সাধারণ স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল সহ একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন চালিয়েছিলাম। আমার এসপিএসএস আউটপুট আমাকে আর 2 এর জন্য একটি নেতিবাচক মান দেয় । আমি যদি আর থেকে হাত দিয়ে এটি গণনা …

77 regression  spss  r-squared 

আমার কাছে SPSSলজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের আউটপুট রয়েছে। আউটপুট মডেল ফিট করার জন্য দুটি পদক্ষেপের প্রতিবেদন করে Cox & Snellএবং Nagelkerke। সুতরাং থাম্বের একটি নিয়ম হিসাবে, এই পদক্ষেপের মডেল ফিট হিসাবে আপনি রিপোর্ট করবেন?R2R²R^² অথবা, সাধারণত কোন জার্নালে রিপোর্ট করা হয় এমন কোন সূচকগুলি সূচক হয়? কিছু পটভূমি: কিছুটা পরিবেশগত পরিবর্তনশীল …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

ধরা যাক আমার কাছে দুটি 1-মাত্রিক অ্যারে রয়েছে, একটি1a1a_1 এবং একটি2a2a_2 । প্রতিটিতে 100 টি ডাটা পয়েন্ট রয়েছে। একটি1a1a_1 প্রকৃত তথ্য, এবং একটি2a2a_2 মডেল ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়। এই ক্ষেত্রে, আর2R2R^2 মানটি হবে: আর2= 1 - এসএসr ই এসএসএসt o t ( 1 ) ।আর2=1-এসএসRইগুলিএসএসটিণটি (1)। R^2 = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}} …

39 correlation  r-squared 

আমি জানি এটি মোটামুটি নির্দিষ্ট Rপ্রশ্ন, তবে আমি অনুপাতের বৈচিত্রটি ব্যাখ্যা করা, , ভুলভাবে ভেবে ভাবতে পারি । এখানে যায়।আর2আর2R^2 আমি Rপ্যাকেজটি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি randomForest। আমার কাছে কিছু প্রশিক্ষণের ডেটা এবং পরীক্ষার ডেটা রয়েছে। আমি যখন একটি এলোমেলো বন মডেল ফিট করি, randomForestফাংশনটি আপনাকে পরীক্ষার জন্য নতুন পরীক্ষার …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

অ্যাডজাস্টেড আর-স্কোয়ারের জন্য আরে ব্যবহৃত সঠিক সূত্রটি কী lm() ? আমি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করতে পারি? সমন্বিত আর-স্কোয়ার সূত্র অ্যাডজাস্টেড আর-স্কোয়ার গণনা করার জন্য বেশ কয়েকটি সূত্র বিদ্যমান বলে মনে হচ্ছে। ওয়ারির সূত্র:1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} ম্যাকনামারের সূত্র:1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v-1)} প্রভুর সূত্র:1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n+v-1)}{(n-v-1)} স্টেইনের সূত্র: 1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1-\big[\frac{(n-1)}{(n-k-1)}\frac{(n-2)}{(n-k-2)}\frac{(n+1)}{n}\big](1-R^2) পাঠ্যপুস্তকের বিবরণ ফিল্ডের পাঠ্যপুস্তক অনুসারে, আবিষ্কারের পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করে আর …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

রিগ্রেশন সমস্যার জন্য, আমি দেখেছি লোকেরা মডেল নির্বাচন সম্পাদন করতে "সংকল্পের গুণফল" (ওরফে আর স্কোয়ার্ড) ব্যবহার করে, যেমন, নিয়মিতকরণের জন্য উপযুক্ত জরিমানা সহগ খুঁজে পাওয়া। তবে, রিগ্রেশন নির্ভুলতার পরিমাপ হিসাবে "গড় স্কোয়ার্ড ত্রুটি" বা "রুট গড় স্কোয়ার্ড ত্রুটি" ব্যবহার করাও সাধারণ। তাহলে এই দুজনের মধ্যে মূল পার্থক্য কী? এগুলি "নিয়মিতকরণ" …

32 regression  r-squared 

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 

আর, জুলিয়ান জে ফারাওয়ে (পৃষ্ঠা 59) এর সাথে লিনিয়ার মডেল প্রসারিত বইতে আমি সিউডো এর একটি সূত্র পেয়েছি ।R2R2R^2 ।1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} এটি কি জিএলএমগুলির জন্য সিউডো একটি সাধারণ সূত্র ?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

শূন্য অনুমানের এইচ 0 : β = 0 এর অধীনে রৈখিক অবিচ্ছিন্ন একাধিক রিগ্রেশন মধ্যে সংকল্পের সহগ বা আর স্কোয়ার, এর বিতরণ কী ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 কিভাবে এটি ভবিষ্যতবক্তা সংখ্যার উপর নির্ভর করে kkk এবং নমুনার সংখ্যা n>kn>kn>k ? এই বিতরণের মোডের জন্য কি কোনও বদ্ধ-রূপের অভিব্যক্তি রয়েছে? বিশেষত আমার একটি অনুভূতি …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

আমার কাছে একটি প্রশিক্ষিত লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যা আমি পরীক্ষার ডেটা সেটটিতে প্রয়োগ করছি। নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বাইনারি (বুলিয়ান)। পরীক্ষার ডেটা সেটে প্রতিটি নমুনার জন্য, আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি প্রয়োগ করে এমন একটি% সম্ভাবনা তৈরি করে যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটি সত্য হবে। তারপরে আমি রেকর্ড করি যে একিউটাল মানটি সত্য ছিল …

26 regression  logistic  r-squared 

আমি একাধিক পারস্পরিক সম্পর্কের জ্যামিতিক অর্থ আগ্রহী এবং সংকল্প সহগ রিগ্রেশনে , বা ভেক্টর স্বরলিপি,আরRRআর2R2R^2Yআমি= β1+ + β2এক্স2 , i+ ⋯ + βটএক্সk , i+ + εআমিyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y = এক্স β+ + εY=এক্সβ+ +ε\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry