প্রশ্ন ট্যাগ «r»

লক । এই প্রশ্নটি এবং এর উত্তরগুলি লক করা আছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে historicalতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। আর-তে 100 পরামিতি সহ কোনও মডেলের উপর লিনিয়ার রিগ্রেশন তৈরি করার কি আর সহজ উপায় আছে? ধরা যাক আমাদের 10 ভ্যালু সহ ভেক্টর ওয়াই এবং …

22 r 

নীচের তথ্যটি বলে রাখি: 8232302 684531 116857 89724 82267 75988 63871 23718 1696 436 439 248 235 পেরেটো বিতরণে এটির (এবং বেশ কয়েকটি অন্যান্য ডেটাসেট) ফিট করার একটি সহজ উপায় চান। আদর্শভাবে এটি মিলবে তাত্ত্বিক মানগুলি, কম আদর্শ পরামিতিগুলিকে ফলাফল দেয়।

22 r  pareto-distribution 

আমার একটি টাইম সিরিজ রয়েছে যাতে দ্বৈত মৌসুমী উপাদান থাকে এবং আমি সিরিজটি নিম্নলিখিত সময়ের সিরিজ উপাদানগুলিতে (প্রবণতা, মৌসুমী উপাদান 1, মৌসুমী উপাদান 2 এবং অনিয়মিত উপাদান) বিভক্ত করতে চাই। যতদূর আমি জানি, আরে সিরিজটি পচানোর জন্য এসটিএল পদ্ধতিটি কেবল একটি মৌসুমী উপাদানকে অনুমতি দেয়, তাই আমি সিরিজটি দু'বার পচানোর …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

আমি রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে এক সময়ের-সিরিজ ডেটা (প্রতিলিপিবিহীন) ফিট করার চেষ্টা করছিলাম। ডেটা নীচের মত দেখাচ্ছে: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 …

22 r  regression  statistical-significance  anova  p-value 

আপনি এটি পুনরুত্পাদন করতে ডেকাথলন ডেটাসেট {FactoMineR use ব্যবহার করতে পারেন। প্রশ্নটি হল যে কেন গণিত ইজেনভ্যালুগুলি কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের থেকে পৃথক হয়। এখানে ইউজভ্যালুগুলি ব্যবহার করে princomp: > library(FactoMineR);data(decathlon) > pr <- princomp(decathlon[1:10], cor=F) > pr$sd^2 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6 1.348073e+02 2.293556e+01 9.747263e+00 1.117215e+00 3.477705e-01 1.326819e-01 Comp.7 Comp.8 …

22 r  pca 

আমি নিশ্চিত নই যে বিষয়টি ক্রসভিলেটেড আগ্রহের মধ্যে প্রবেশ করেছে। আপনি আমাকে বলবেন। আমাকে গ্রাফ ( গ্রাফ তত্ত্ব থেকে ) অধ্যয়ন করতে হবে অর্থাৎ। আমার সংযুক্ত কয়েকটি বিন্দু রয়েছে। আমার কাছে সমস্ত বিন্দু সহ একটি টেবিল রয়েছে এবং প্রতিটি বিন্দুতে নির্ভর করে। (এর সাথে আমার আরও একটি সারণীও রয়েছে) আমার …

22 r  data-visualization  graph-theory 

এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লো থেকে স্থানান্তরিত হয়েছিল কারণ ক্রস ভ্যালিডেটে উত্তর দেওয়া যেতে পারে। ৫ বছর আগে হিজরত হয়েছে । আমি আংশিক নির্ভরতা প্লটগুলির উপর অন্যান্য বিষয়ের মাধ্যমে পড়েছি এবং তাদের বেশিরভাগের উপর আপনি কীভাবে প্রকৃতপক্ষে বিভিন্ন প্যাকেজগুলি দিয়ে প্লট করেছেন, কীভাবে আপনি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন তা নয়, সুতরাং: …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

আমরা নিম্নলিখিত সিনট্যাক্স ব্যবহার করে একটি মিশ্র প্রভাব লজিস্টিক রিগ্রেশন চালিয়েছি; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) বিষয় এবং আইটেম এলোমেলো প্রভাব। আমরা একটি বিজোড় ফলাফল পাচ্ছি যা বিষয়বস্তুর জন্য সহগ এবং মান বিচ্যুতি …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

আমার কাছে আধা-ছোট ম্যাট্রিক্সের বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলির মাত্রা 250 কে x 100 রয়েছে Each user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 0 C 1 0 0 1 0 আমি ব্যবহারকারীদের 5-10 ক্লাস্টারে ফিট করতে এবং লোডিংগুলি বিশ্লেষণ করে দেখতে …

22 r  clustering  binary-data 

আমি সম্প্রতি মান-হুইটনি ইউ পরীক্ষাটি পড়ছি। দেখা যাচ্ছে যে আর-তে এই পরীক্ষাটি চালানোর জন্য আপনাকে আসলে উইলকক্সন পরীক্ষা চালানো দরকার! আমার প্রশ্ন: ডাব্লু স্ট্যাটিস্টিক কি wilcox.testআর স্ট্যাটিস্টিক্সের সাথে ইউ স্ট্যাটিস্টিকের মতো?

22 r  wilcoxon-mann-whitney 

আমি বুঝি যে রিগ্রেশন কোফিসিয়েন্টস জন্য Wald, পরীক্ষা নিম্নলিখিত সম্পত্তি যে এসিম্পটোটিকভাবে ঝুলিতে উপর ভিত্তি করে তৈরি (যেমন ওয়েসারম্যান (2006): পরিসংখ্যান সকল , পৃষ্ঠা 153, 214-215): কোথায়βআনুমানিক রিগ্রেশন সহগ, উল্লেখ করে^SE(β)রিগ্রেশন সহগ আদর্শ ত্রুটি উল্লেখ করে এবংβ0(সুদের মানβ0সাধারণত 0 সহগ 0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা তা পরীক্ষা করতে। সুতরাং আকারαওয়াল্ড …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

আমি আর প্যাকেজগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে চাই Larsএবং Glmnetযা লসো সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত হয়: (জন্য ভেরিয়েবল এবং নমুনা পৃষ্ঠা 3 এ www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf দেখুন )পিএনমি i এন( β)0β) ∈ আরপি + 1[ ১2 এনΣi = 1এন( y)আমি- β0- এক্সটিআমিβ)2+ λ | | β| |ঠ1]মিআমিএন(β0β)∈আরপি+ +1[12এনΣআমি=1এন(Yআমি-β0-এক্সআমিটিβ)2+ +λ||β||ঠ1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

ধরা যাক প্রতিটি সাইটে আমার প্রতিটি বিষয়ের জন্য কিছু পরিমাপ আছে। দুটি ভেরিয়েবল, সাবজেক্ট এবং সাইট ইন্টারপাস ক্লাস রিলেশন (আইসিসি) মানগুলির ক্ষেত্রে আগ্রহী। সাধারণত আমি lmerআর প্যাকেজ থেকে ফাংশন ব্যবহার করব lme4, এবং রান করব lmer(measurement ~ 1 + (1 | subject) + (1 | site), mydata) উপরের মডেলটিতে এলোমেলো …

22 r  lme4-nlme  intraclass-correlation 

আমি একটি পরিবর্তনশীল প্রত্যাবর্তন করতে চান সম্মুখের । কাঁচা বা অরথোগোনাল বহুপদী ব্যবহার করে আমার এটি করা উচিত? আমি এগুলি নিয়ে সাইটে যে প্রশ্নটি করেছি সেগুলিতে দেখেছি, তবে এগুলি ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য কী তা আমি সত্যিই বুঝতে পারি না। yYyx,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 কেন আমি শুধু কোফিসিয়েন্টস পেতে একটি "স্বাভাবিক" রিগ্রেশন ব্যবহার করতে …

22 r  regression  polynomial 

আমার কাছে তিনটি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে এবং আমি তিনটির মধ্যে একটি গ্রাফের মধ্যে সম্পর্ক কল্পনা করতে চাই। কোন ধারনা? বর্তমানে আমি নিম্নলিখিত তিনটি গ্রাফ ব্যবহার করছি: প্রতিটি গ্রাফ বেসলাইন ডিপ্রেশন (হালকা, মাঝারি, গুরুতর) এর স্তরের জন্য। তারপরে প্রতিটি গ্রাফের মধ্যে আমি চিকিত্সা (0,1) এবং হতাশার উন্নতি (কোনওটিই, …

21 r  data-visualization  categorical-data