প্রশ্ন ট্যাগ «r»

টি-টেস্ট ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করেছি এমন একটি পরীক্ষা থেকে আমার কাছে ডেটা রয়েছে। নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি অন্তরকৃত আকারযুক্ত এবং ডেটা হয় অবিযুক্ত (অর্থাত্, 2 গোষ্ঠী) বা জোড়যুক্ত (অর্থাত্-বিষয়গুলির মধ্যে)। যেমন (বিষয়গুলির মধ্যে): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5, 99.5, 99, 99, 99.5, 89.5, …

56 r  t-test  nonparametric  permutation-test 

এই প্রশ্নটি মেটা-বিশ্লেষণে আমার প্রশ্ন দ্বারা অনুপ্রাণিত । তবে আমি কল্পনা করি যে এটি প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলি শেখানোর ক্ষেত্রেও কার্যকর হবে যেখানে আপনি একটি ডেটাসেট তৈরি করতে চান যা কোনও বিদ্যমান প্রকাশিত ডেটাসেটকে হুবহু মিরর করে। আমি জানি যে প্রদত্ত বিতরণ থেকে এলোমেলো ডেটা কীভাবে তৈরি করা যায়। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, যদি …

56 r  dataset  simulation  random-generation 

আমি জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) বনাম লিনিয়ার মডেল (এলএম) ব্যবহার করার পিছনে দর্শনটি বোঝার চেষ্টা করছি। আমি নীচে সেট করে একটি উদাহরণ ডেটা তৈরি করেছি যেখানে: log(y)=x+εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon উদাহরণটির মধ্যে ত্রুটি নেই এর এর ফাংশন হিসাবে , তাই আমি ধরে নেব যে লগ-ট্রান্সফর্মড y এর লিনিয়ার মডেলটি …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

আমি সম্প্রতি পরিমাপ করেছি যে কীভাবে নতুন শব্দটির অর্থ বারবার এক্সপোজারের মাধ্যমে অর্জিত হয় (অনুশীলন: দিন 1 থেকে দিন 10) যখন শব্দটি বিভিন্ন প্রসঙ্গে দেখা হত তখন ERPs (EEGs) পরিমাপ করে। আমি প্রসঙ্গের বৈশিষ্ট্যগুলিও নিয়ন্ত্রণ করেছিলাম, উদাহরণস্বরূপ, নতুন শব্দের অর্থ আবিষ্কারের জন্য এর উচ্চতা (উচ্চ বনাম কম)। আমি অনুশীলনের (দিনগুলির) …

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন হিসাবে একই কাজ সম্পাদন করে এমন অনেক অ্যালগরিদম চাই। এটি হল অ্যালগরিদম / মডেল যা কিছু ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল (এক্স) সহ বাইনারি প্রতিক্রিয়া (ওয়াই) এর পূর্বাভাস দিতে পারে। আপনি যদি অ্যালগরিদমের নাম রাখেন, তবে আপনি এটি আর-তে কীভাবে প্রয়োগ করবেন তাও যদি দেখান তবে আমি খুশি হব other …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

অনেক টিউটোরিয়াল বা ম্যানুয়ালগুলিতে বর্ণনাকে বোঝা যায় যে বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটির পরিপূরক উপাদান হিসাবে আর এবং পাইথন সহাবস্থান করে। আমার প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত চোখের কাছে অবশ্য মনে হয় উভয় ভাষা একই কাজ করে। সুতরাং আমার প্রশ্নটি হল যে দুটি ভাষার জন্য যদি সত্যিই বিশেষায়িত কুলুঙ্গি থাকে বা এটি কেবল একটি ব্যক্তিগত পছন্দ যদি …

54 r  python  software 

আমি বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে নতুন এবং আমি ভাবছিলাম যে আপনি কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদনের জন্য পিসিএ ব্যবহার করবেন। পিসিএ প্রতিটি ইনপুট ভেরিয়েবলের জন্য আপেক্ষিক স্কোর গণনা করে যা আপনি নন-ইনফরমটিভ ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি ফিল্টার করতে ব্যবহার করতে পারেন? মূলত, আমি বৈকল্পিকতা বা উপস্থিত তথ্যের পরিমাণের দ্বারা ডেটাতে মূল বৈশিষ্ট্যগুলি অর্ডার করতে …

54 r  pca  feature-selection 

স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলির জন্য রূপান্তর করার মতো কোনও বাক্স-কক্স রয়েছে? এটি, এমন একটি রূপান্তর যা পরিবর্তনশীলকে অনুকূল করে তোলে যাতে লিনিয়ার মডেলটির জন্য আরও যুক্তিসঙ্গত ফিট করতে পারে?xxxy~f(x) যদি তাই হয় তবে এটির সাথে কোন অনুষ্ঠান করার আছে R?

53 r  regression  data-transformation  normality-assumption 

সম্পাদনা: ওয়েব টেকনোলজিস এবং পরিষেবাদি ক্র্যান টাস্ক ভিউতে আর-এ উপলব্ধ ডেটা সোর্স এবং এপিআই-র অনেক বেশি বিস্তৃত তালিকা রয়েছে you আপনি যদি টাস্ক ভিউতে কোনও প্যাকেজ যুক্ত করতে চান তবে আপনি গিথুবে একটি পুল অনুরোধ জমা দিতে পারেন। আমি বিভিন্ন ডেটা ফিডের একটি তালিকা তৈরি করছি যা ইতিমধ্যে আর এর …

53 r  references  dataset 

আমি যদি কোনও randomForestমডেল চালনা করি তবে আমি মডেলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি। ভবিষ্যদ্বাণীগুলির প্রত্যেকটির অনুমানের ব্যবধান পাওয়ার কোনও উপায় আছে কীভাবে আমি জানি যে মডেলটির উত্তরের বিষয়ে "নিশ্চিত" কি আছে? যদি এটি সম্ভব হয় তবে এটি কেবল পুরো মডেলের জন্য নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে বা …

52 r  confidence-interval  random-forest 

আমার কাছে একটি পরীক্ষার ডেটা রয়েছে যা সাধারণ এবং টিউমার কোষকে আলাদা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরওসি বক্ররেখা অনুসারে এটি এই উদ্দেশ্যে ভাল দেখায় (বক্ররেখার ক্ষেত্রফল 0.9): আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: এই পরীক্ষার জন্য কাট অফ পয়েন্ট এবং এর আত্মবিশ্বাসের অন্তর কোথায় নির্ধারণ করবেন যেখানে পাঠাগুলি দ্বিপাক্ষিক হিসাবে গণ্য করা …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2 

আর ব্যবহার করে পরিসংখ্যান শেখার বই আমি ঠিক যে বইটি সন্ধান করছি। আমি যে বইটি সন্ধান করছি তা হ'ল একটি বই যা আপনাকে আর্টস ব্যবহার করার সময় আপনাকে পরিসংখ্যান শেখায় যা আপনাকে হাতছাড়া করার অভিজ্ঞতা দেয় এবং এইভাবে আপনাকে আর একসাথে শিখতে সহায়তা করে। আমি অ্যামাজনে অনেকগুলি বই দেখেছি যা …

50 r  references 

ধরা যাক যে আমার ক্লাসের একটি অবজেক্ট রয়েছে glm(একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের সাথে সম্পর্কিত) এবং আমি predict.glmযুক্তিটি type="response"বাইনারি প্রতিক্রিয়াগুলিতে প্রদত্ত ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভাব্যতাগুলি বন্ধ করতে চাই , অর্থাৎ বা । আর-তে এটি করার দ্রুততম এবং সর্বাধিক প্রচলিত উপায় কী?ওয়াই= 1ওয়াই=1Y=1ওয়াই= 0ওয়াই=0Y=0 যদিও, আমি আবার সচেতন predict.glm, আমি জানি না ঠিক …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

বুটস্ট্র্যাপ এবং জ্যাকনিফ উভয় পদ্ধতিই পক্ষপাত এবং অনুমানের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি অনুমান করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং উভয় পুনঃনির্ধারণের পদ্ধতির পদ্ধতিগুলি খুব আলাদা নয়: প্রতিস্থাপন বনাম নমুনা তৈরির সাথে একবারে একটি পর্যবেক্ষণ ছেড়ে দেয়। তবে জ্যাককনিফ গবেষণা এবং অনুশীলনে বুটস্ট্র্যাপের মতো জনপ্রিয় নয়। জ্যাকনিফ ব্যবহার না করে বুটস্ট্র্যাপ ব্যবহারের …

49 r  confidence-interval  bootstrap  jackknife 

আমার 31 টি মান সহ একটি নমুনা ডেটাसेट রয়েছে। সত্যিকারের গড় 10 এর সমান হলে পরীক্ষার জন্য আর ব্যবহার করে আমি একটি দ্বি-পুচ্ছ টি-টেস্ট চালিয়েছি: t.test(x=data, mu=10, conf.level=0.95) আউটপুট: t = 11.244, df = 30, p-value = 2.786e-12 alternative hypothesis: true mean is not equal to 10 95 percent confidence …

49 r  statistical-significance  t-test  p-value