প্রশ্ন ট্যাগ «r»

আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে নতুন এবং আমি সম্প্রতি শিখেছি যে এটির একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য দেওয়ার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। আমি এই পদ্ধতির প্রকৃত বাস্তবায়ন এবং যথাযথতায় আগ্রহী। আমাকে time তিহ্যবাহী কক্স প্রপোরশনাল-হ্যাজার্ডস , এক্সিলারেটেড ব্যর্থতার সময় মডেল এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (মাল্টিলেয়ার পার্সেপট্রন) উপস্থাপিত হয়ে রোগীর বেঁচে থাকার জন্য সময়, স্থিতি এবং …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

শক্তিশালী রিগ্রেশন অনুক্রমটি সম্পাদন করতে আপনি আমাকে স্যান্ডউইচ অনুমানকারী ব্যবহারের একটি উদাহরণ দিতে পারেন? আমি উদাহরণ দেখতে পারেন ?sandwich, কিন্তু আমি বেশ বুঝতে পারছি না কিভাবে আমরা থেকে যেতে পারেন lm(a ~ b, data)( দ -coded) একটি অনুমান এবং একটি টু পি ভ্যারিয়েন্স-সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স ফাংশন দ্বারা ফিরে ব্যবহার করে একটি …

10 r  regression  lm  sandwich 

আমার প্রশ্নটি আরও ভালভাবে জিজ্ঞাসা করার জন্য, আমি একটি 16 ভেরিয়েবল মডেল ( fit) এবং fit2নীচে 17 ভেরিয়েবল মডেল ( ) উভয় থেকে কিছু আউটপুট সরবরাহ করেছি (এই মডেলগুলির মধ্যে সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবল অবিচ্ছিন্ন, যেখানে এই মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্য কেবল fitতা নয় ভেরিয়েবল 17 (var17) থাকতে পারে: fit Model Likelihood …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

আমি একটি অর্থনীতির পটভূমি থেকে এসেছি এবং সাধারণত নিয়মানুবর্তীতে ভেরিয়েবলগুলির সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানগুলি একটি সারণীতে রিপোর্ট করা হয়। তবে, আমি তাদের চক্রান্ত করতে ইচ্ছুক। আমি কোনও বক্স প্লটটিকে গড়, মানক বিচ্যুতি, সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক প্রদর্শনের অনুমতি দেওয়ার জন্য পরিবর্তন করতে পারলাম তবে বক্স প্লটগুলি traditionতিহ্যগতভাবে মিডিয়ান এবং কিউ 1 এবং কিউ …

10 r  data-visualization  boxplot 

আমার কাছে ফর্মের একটি অবিচ্ছেদ্য সমীকরণ রয়েছে যেখানে সিডিএফ এবং একটি ফাংশন । আমার একটি সংকোচনের ম্যাপিং রয়েছে এবং তাই আমি বনচ ফিক্সড পয়েন্টের উপপাদ্য ক্রমটি ব্যবহার করে অবিচ্ছেদ্য সমীকরণটি সমাধান করার চেষ্টা করছি।T1(x)=∫x0g(T1(y)) dF^n(y)T1(x)=∫0xg(T1(y)) dF^n(y) T_1(x) = \int_0^x g(T_1(y)) \ d\hat{F}_n(y) F^nF^n\hat{F}_nggg তবে এটি খুব ধীরে ধীরে চলে এবং …

10 r  numerical-integration 

আমি কেবল ডিনর্ম () এর সাথে পুনরায় গণনা করার চেষ্টা করছি লগ-লিক ফাংশন দ্বারা সরবরাহ করা লগ-সম্ভাবনাটি কোনও এলএম মডেল (আরে) থেকে। এটি উচ্চ সংখ্যক ডেটা (যেমন এন = 1000) এর জন্য (প্রায় নিখুঁত) কাজ করে: > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

আমাকে সর্বদা শিখিয়ে দেওয়া হয়েছে যে এলোমেলো প্রভাবগুলি কেবল বৈকল্পিকতা (ত্রুটি )কে প্রভাবিত করে এবং এই স্থির প্রভাবগুলি কেবলমাত্র গড়কে প্রভাবিত করে। তবে আমি এমন একটি উদাহরণ পেয়েছি যেখানে এলোমেলো প্রভাবের অর্থগুলিও প্রভাবিত করে - সহগের অনুমান: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = …

10 r  mixed-model  random-effects-model 

আমি স্পডেপ প্যাকেজ ব্যবহার করে আর-তে কিছু অনুসন্ধানের স্থানিক বিশ্লেষণের সাথে কাজ করছি। ফাংশনটি ব্যবহার করে গণনা করা স্থানিক সংস্থার স্থানীয় সূচকের পি- মূল্যগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য আমি একটি বিকল্প পেয়েছি localmoran। দস্তাবেজ অনুসারে এটি লক্ষ্য: ... একাধিক পরীক্ষার জন্য সম্ভাব্যতার মান সমন্বয়। ডক্সে আরও p.adjustSPআমি পড়লাম যে উপলব্ধ বিকল্পগুলি …

10 r  multiple-comparisons  bonferroni 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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 

আমি আর তে ঘনত্বের ফাংশন প্লট করেছি এবং প্লটের অধীনে ব্যান্ডউইথের সংখ্যা। এই সংখ্যাটির অর্থ কী?

10 r 

বহুজাতিক নামক রিগ্রেশন না করে একাধিক বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন করা কি কার্যকর? এই প্রশ্নটি থেকে: বহু বহুবিধ লজিস্টিক রিগ্রেশন বনাম ওয়ান-বনাম-বাক্স বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন আমি দেখছি যে বহুজাতিক রিগ্রেশনটিতে নিম্নমানের ত্রুটি থাকতে পারে। তবে, আমি যে প্যাকেজটি ব্যবহার করতে চাই তা মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন ( ncvreg: http://cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/ncvreg.pdf ) তে সাধারণীকরণ করা …

10 r  logistic  multinomial 

আমার প্রশ্নটি একটি পূর্ববর্তী পোস্টের সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত যা আর-তে বারবার ব্যবস্থায় আনোভা ত্রুটি () শব্দটি নির্দিষ্ট করে । তবে আমি কীভাবে ত্রুটির শব্দটি সংজ্ঞায়িত করতে পারি তার আরও অন্তর্দৃষ্টি পেতে চাই। ধরুন আমার কাছে দ্বি-দ্বি পুনরাবৃত্তি আনোভা রয়েছে, গ্রুপ এফেক্টের মধ্যে ফ্যাক্টরটি হ'ল ট্রিটমেন্ট (নিয়ন্ত্রণ বনাম প্লাসবো), যখন …

10 r  anova  repeated-measures 

আমি খুব সম্প্রতি জেনারালাইজড লিনিয়ার মিক্সড মডেলগুলি সম্পর্কে শিখতে শুরু করেছি এবং গ্রুপের সদস্যপদটিকে স্থির বা এলোমেলো প্রভাব হিসাবে গণ্য করার ক্ষেত্রে কী পার্থক্য রয়েছে তা অন্বেষণ করতে আর ব্যবহার করছি। বিশেষত, আমি এখানে আলোচিত উদাহরণস্বরূপ ডেটাসেটটি দেখছি: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm এই টিউটোরিয়ালে বর্ণিত হিসাবে, ডক্টর আইডির প্রভাব প্রশংসনীয় এবং আমি …

10 r  random-effects-model  glmm 

আর গ্ল্যাম এবং গ্ল্যামনেট বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। আমি যখন উভয় ব্যবহার করি তখন অনুমিত সহগের মধ্যে অপ্রকাশ্য পার্থক্য লক্ষ্য করি। যখন আমি একজনের চেয়ে অন্যের চেয়ে বেশি নির্ভুল হয় তখন এবং আগ্রহ / ব্যবসায় সঠিকভাবে বন্ধ করার সময় নিয়ে আমি আগ্রহী। বিশেষত আমি সেই ক্ষেত্রে উল্লেখ করছি যেখানে গ্ল্যামনেট …

10 r  generalized-linear-model  glmnet