প্রশ্ন ট্যাগ «r»

এটি বুটস্ট্র্যাপের মতো: অনুমানটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের বাইরে আমার কাছে কিছু তথ্য রয়েছে যা একটি জনসংখ্যার জিনোটাইপের সংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে। আমি শ্যাননের সূচক ব্যবহার করে জিনগত বৈচিত্র্য অনুমান করতে এবং বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানও তৈরি করতে চাই। তবে আমি লক্ষ করেছি যে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের মাধ্যমে অনুমানটি চূড়ান্ত পক্ষপাতদুষ্ট হয়ে থাকে …

13 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

আমি আর-তে লিনিয়ার মিশ্রিত প্রভাব মডেলিং ব্যবহার করে কিছু তথ্য বিশ্লেষণ করছি I'm মডেল. আমি অবশিষ্ট প্লট, ফিটেড ভ্যালু বনাম মূল মানের প্লট ইত্যাদি নিয়ে ভাবছিলাম etc. আমি জানি এটি আমার ডেটাগুলির উপর অনেক বেশি নির্ভর করবে তবে আমি কেবল রৈখিক মিশ্র প্রভাবের মডেলগুলির ফলাফল চিত্রিত করার সর্বোত্তম উপায়ে অনুভূতি …

13 r  data-visualization  mixed-model 

যদি কোনও ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল (উদাহরণস্বরূপ এম এবং এফ এর সাথে লিঙ্গ) গ্ল্যাম ফর্মুলায় ব্যবহার করা হয় তবে ডামি ভেরিয়েবল (গুলি) তৈরি হয় এবং তাদের সম্পর্কিত সহগের সাথে উদাহরণস্বরূপ গ্ল্যাম মডেল সংক্ষেপে পাওয়া যায় (যেমন লিঙ্গম) যদি, ফ্যাক্টরটিকে এভাবে বিভক্ত করার জন্য আর এর উপর নির্ভর না করে ফ্যাক্টরটি সংখ্যা 0/1 …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

সময় নির্ভর নির্ভর কক্স মডেলটিতে আমার বেসলাইন বিপজ্জনক ক্রিয়াকলাপ অনুমান করা দরকারλ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) আমি বেঁচে থাকার কোর্সটি গ্রহণ করার সময় আমার মনে আছে যে ক্রমবর্ধমান বিপদ ক্রিয়াকলাপের সরাসরি ডেরাইভেটিভ ( ) ভাল অনুমানকারী হবে না কারণ ব্রেসলো অনুমানকারী একটি পদক্ষেপ ফাংশন দেয়।λ0(t)dt=dΛ0(t)λ0(t)dt=dΛ0(t)\lambda_0(t) dt = d\Lambda_0(t) সুতরাং, আর-তে …

13 r  survival  cox-model 

আমি যদি একটি লিনিয়ার ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং অন্য ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল মধ্যে দ্বিমুখী ইন্টারেক্টেশন ফিট করতে আগ্রহী যেটির সাথে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল সাথে চতুর্ভুজীয় সম্পর্ক রয়েছে তবে আমি কি চতুর্ভুজ উপাদানটির সাথে ইন্টারঅ্যাকশন এবং রৈখিকের সাথে মিথস্ক্রিয়া উভয়কেই অন্তর্ভুক্ত করব? মডেল মধ্যে উপাদান? উদাহরণস্বরূপ: আমার পূর্ববর্তী থ্রেডের পরিবর্তে বিল্ডিং: বক্ররেখা শর্তাবলী এবং …

13 r  regression  model-selection 

আমার কাছে এমন ডেটা রয়েছে যা দেখে মনে হচ্ছে: আমি স্বাভাবিক বিতরণ প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি (কার্নেলের ঘনত্বের প্রাক্কলনটি আরও ভাল কাজ করে তবে আমার এ জাতীয় দুর্দান্ত নির্ভুলতার প্রয়োজন নেই) এবং এটি বেশ ভালভাবে কাজ করে। ঘনত্বের প্লট একটি উপবৃত্ত তৈরি করে। উপবৃত্তের অঞ্চলের মধ্যে কোনও বিন্দু রয়েছে কি …

13 r  regression  pdf  bivariate 

দুঃখিত যদি এটি একটি নতুন প্রশ্ন; আমি নিজেকে প্রথমবারের মতো পরিসংখ্যান শেখানোর চেষ্টা করছি। আমি মনে করি আমার কাছে বেসিক পদ্ধতিটি নিচে রয়েছে, তবে আমি আর এর সাথে এটি সম্পাদন করার জন্য লড়াই করছি। সুতরাং, আমি ফর্মের একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনতে রিগ্রেশন সহগগুলির তাত্পর্যটি মূল্যায়নের চেষ্টা করছি y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

আশা করি জিন এক্সপ্রেশন অধ্যয়নের ক্ষেত্রে এই ফোরামগুলির কেউ আমাকে এই প্রাথমিক সমস্যাটি সম্পর্কে সহায়তা করতে পারেন। আমি একটি পরীক্ষামূলক এবং একটি নিয়ন্ত্রণ টিস্যু গভীর সিকোয়েন্সিং করেছি। আমি তখন নিয়ন্ত্রণের উপর পরীক্ষামূলক নমুনায় জিনগুলির ভাঁজ সমৃদ্ধকরণের মানগুলি অর্জন করি। রেফারেন্স জিনোমে ~ 15,000 জিন রয়েছে। নিয়ন্ত্রণের তুলনায় আমার আগ্রহের নমুনায় …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

আমি RandomForestআর প্যাকেজটি ব্যবহার করছি এবং তাদের আংশিক নির্ভরতা প্লটে কীভাবে ওয়াই-অক্ষের মানগুলি ব্যাখ্যা করব তা নিয়ে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি । সহায়তা দস্তাবেজগুলি জানিয়েছে যে প্লটটি একটি "শ্রেণীর সম্ভাবনার উপর চলকটির প্রান্তিক প্রভাবের গ্রাফিকাল চিত্রণ"। তবে, y-axis ঠিক কী উপস্থাপন করে তা নিয়ে আমি এখনও বিভ্রান্ত। বিশেষত, নেতিবাচক মানগুলির অর্থ …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

আমি এনএলএস () এর আউটপুট ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি। আমি এই পোস্টটি পড়েছি তবে এখনও সেরা ফিট কীভাবে চয়ন করব তা আমি বুঝতে পারি না। আমার ফিট থেকে আমার দুটি আউটপুট রয়েছে: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

সাম্প্রতিক একটি কাগজে নর্টন এট আল। (2018) [ 1 ] এটি উল্লেখ করুন[ 1 ][1]^{[1]} বৈষম্য অনুপাতের প্রাক্কলনের পরিসংখ্যানগুলির ফলাফল হিসাবে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির পৃথক পৃথক ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল থাকে যখন একই স্টাডি থেকে ভিন্ন ভিন্ন অনুপাতের সাথে তুলনা করা যায় না কারণ প্রতিটি মডেলের একটি পৃথক নির্বিচারে স্কেলিং ফ্যাক্টর থাকে। তেমনি …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

নিম্নলিখিত সমস্যাটি মেনসা আন্তর্জাতিক ফেসবুক পৃষ্ঠায় পোস্ট করা হয়েছে: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad পোস্টটি নিজেই 1000+ টি মন্তব্য পেয়েছে তবে আমি সেখানে বিতর্ক সম্পর্কে বিশদে যাব না কারণ আমি জানি এটি বার্ট্র্যান্ডের বাক্স প্যারাডক্স এবং উত্তরটি হ'ল । আমাকে কী এখানে আগ্রহী করে তুলেছে তা হল একজন মন্টি কার্লো পদ্ধতির সাহায্যে এই সমস্যার …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

আমি পূর্বাভাসের জন্য বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম অন্বেষণ করেছি এবং জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেলস (জিএএম) এই উদ্দেশ্যে সর্বাধিক সম্ভাবনা পেয়েছি। গ্যামস দুর্দান্ত! তারা জটিল মডেলগুলিকে খুব সংক্ষিপ্তভাবে নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। তবে, একই একই সংযোগটি আমাকে কিছুটা বিভ্রান্তির কারণ করছে, বিশেষ করে জিএএমরা কীভাবে ইন্টারঅ্যাকশন শর্তাদি এবং কোভেরিয়েটগুলি সম্পর্কে ধারণা দেয়। উদাহরণস্বরূপ …

12 r  modeling  gam  mgcv 

আর-তে আমার 348 টি পরিমাপের একটি নমুনা রয়েছে এবং আমি ভবিষ্যতে পরীক্ষার জন্য এটি সাধারণত বিতরণ করা হয়েছে তা ধরে নিতে পারি কিনা তা জানতে চাই। মূলত অন্য স্ট্যাকের উত্তর অনুসরণ করে , আমি ঘনত্ব প্লট এবং কিউকিউ প্লটটির সাথে দেখছি: plot(density(Clinical$cancer_age)) qqnorm(Clinical$cancer_age);qqline(Clinical$cancer_age, col = 2) আমার কাছে পরিসংখ্যানগুলিতে শক্তিশালী …

12 r  normal-distribution 

অবিচ্ছিন্ন পয়েন্টের অরথোগোনাল বহুবৈচিত্রগুলি হ'ল বহুবচন যা এই বিন্দুতে এমন মান তৈরি করে যে এর বিন্দু পণ্য এবং জোড়াওয়ালা পারস্পরিক সম্পর্কটি শূন্য। আর ফাংশন পলির সাথে অরথোগোনাল বহুপদী তৈরি করতে পারে । একই ফাংশনে একটি বৈকল্পিক পলিম রয়েছে যা মাল্টিভারিয়েট পয়েন্টস সেটগুলিতে অরথোগোনাল বহুবচন তৈরি করে। যাইহোক, ফলস্বরূপ বহুভুজগুলি যুগলভাবে …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal