প্রশ্ন ট্যাগ «r»

ইন্ট্রো আমার অংশগ্রহণকারীরা যারা বারবার E. কলির সাথে দূষিত পৃষ্ঠগুলিকে দুটি শর্তে স্পর্শ করছেন ( এ = গ্লাভস পরেছেন, বি = কোনও গ্লোভ নেই)। আমি জানতে চাই যে তাদের গ্লাভসের সাথে এবং ছাড়াও তাদের আঙুলের নখের ব্যাকটেরিয়ার পরিমাণের মধ্যেও যোগাযোগের সংখ্যার মধ্যে পার্থক্য রয়েছে কিনা। উভয় উপাদান অংশগ্রহণকারী মধ্যে। পরীক্ষামূলক …

9 r  anova  repeated-measures  lme4-nlme  glmm 

জটিল সর্বাধিক মিশ্র মডেলগুলির সাথে আচরণ করার সময় এতটা অস্বাভাবিক ঘটনা নয় (প্রদত্ত ডেটা এবং মডেলের জন্য সমস্ত সম্ভাব্য এলোমেলো প্রভাবগুলির অনুমান করা) নিখুঁত (+1 বা -1) বা কিছু এলোমেলো প্রভাবগুলির মধ্যে প্রায় নিখুঁত সম্পর্ক রয়েছে। আলোচনার উদ্দেশ্যে, আসুন নীচের মডেল এবং মডেলের সংক্ষিপ্তসারটি পর্যবেক্ষণ করি Model: Y ~ X*Cond …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

মনে করুন আমরা গ্রেডিয়েন্ট শালীন উপর একটি খেলনা উদাহরণ করছি, একটি চতুর্ভুজ ফাংশন হ্রাস এক্সটিএকটি এক্সএক্সটিএকজনএক্সx^TAx, স্থির পদক্ষেপের আকার ব্যবহার করে । = 0.03α=0.03\alpha=0.03। (এ = [ 10 , 2 ; ২ , ৩ ]একজন=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3]) যদি আমরা এর ট্রেস প্লট করি এক্সএক্সxপ্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে আমরা নিম্নলিখিত চিত্রটি পাই। …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

জিএলএমএমগুলির স্পেসিফিকেশন এবং ব্যাখ্যা সম্পর্কিত আমার কিছু প্রশ্ন রয়েছে। 3 টি প্রশ্ন অবশ্যই পরিসংখ্যানগত এবং 2 টি আর সম্পর্কে আরও সুনির্দিষ্ট I আমি এখানে পোস্ট করছি কারণ শেষ পর্যন্ত আমি মনে করি বিষয়টি জিএলএমএম ফলাফলের ব্যাখ্যা। আমি বর্তমানে একটি জিএলএমএম ফিট করার চেষ্টা করছি। আমি লম্বিটুডিনাল ট্র্যাক্ট ডাটাবেস থেকে মার্কিন …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

জিএএম তত্ত্ব এবং বাস্তব এবং সিমুলেটেড ডেটাতে মডেল-ফিটিংয়ের বিষয়টি যখন আসে তখন জিএএমএস সম্পর্কিত সায়মন উডের বই এবং তার সম্পর্কিত আর প্যাকেজ এমজিসিভি উভয়ই অত্যন্ত বিশদ এবং তথ্যবহুল। 1 ডি স্মুথের জন্য, চক্রবৃদ্ধি বনাম অভিযোজিত ভিত্তিক ক্রিয়াগুলি বাস্তবায়িত করা উচিত কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সত্যই খুব বেশি কিছু নেই …

9 r  mgcv 

আর এ, আমি ক্যান্সার রোগীদের বেঁচে থাকার ডেটা বিশ্লেষণ করছি। আমি ক্রসভিলেটেড এবং অন্যান্য জায়গায় বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পর্কে খুব সহায়ক জিনিসগুলি পড়ছি এবং মনে করি আমি কীভাবে কক্স রিগ্রেশন ফলাফল ব্যাখ্যা করতে পারি। যাইহোক, একটি ফলাফল এখনও আমাকে বাগ ... আমি বেঁচে থাকার বনাম লিঙ্গ তুলনা করছি। কাপলান-মেয়ের রেখাচিত্রগুলি …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেল থেকে আপনি কীভাবে বেঁচে থাকার কার্ভটিকে ব্যাখ্যা করবেন? এই খেলনা উদাহরণে, ধরুন আমাদের কাছে ডেটা ageপরিবর্তনের ক্ষেত্রে একটি কক্স আনুপাতিক বিপত্তি মডেল রয়েছে kidneyএবং বেঁচে থাকার বক্ররেখা উত্পন্ন করছে। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() উদাহরণস্বরূপ, সময়ে , কোন বিবৃতিটি সত্য? নাকি দুটোই …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

আমি আর এর মধ্যে ইম্পোর্টেন্স স্যাম্পলিং পদ্ধতির সাথে ইন্টিগ্রাল মূল্যায়ন প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছিলাম । মূলত, ব্যবহারকারীর গণনা করা দরকার ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx তাত্পর্যপূর্ণ বিতরণকে গুরুত্ব বিতরণ হিসাবে ব্যবহার করে q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} এবং এর মান সন্ধান করুন যা ইন্টিগ্রালের (এটি ) আরও ভাল দেয় । আমি ওভার এর …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

আমি হাতে হাতে এসভিডি করার চেষ্টা করছি: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) তবে শেষ লাইনটি আর ফিরে আসে না m। কেন? মনে হচ্ছে এই আইজেনভেেক্টরগুলির লক্ষণগুলির সাথে কিছু করার আছে ... বা আমি পদ্ধতিটি ভুল বুঝেছি?

9 r  svd  eigenvalues 

আমি নিম্নলিখিত দ্বারা বিভ্রান্ত, এবং আমি অন্য কোথাও উত্তর খনন করতে সক্ষম হইনি। আমি কিছু পরিসংখ্যান করার সময় আর শিখার চেষ্টা করছি, এবং অনুশীলন হিসাবে, আমি আর-তে 'হাত দ্বারা' করেও অন্তর্নির্মিত আর ফাংশনগুলির ফলাফলগুলি ডাবল-চেক করার চেষ্টা করছি তবে কুরস্কাল-ওয়ালিস পরীক্ষার জন্য আমি বিভিন্ন ফলাফল পেতে থাকি এবং কেন তা …

9 r  kruskal-wallis  ties 

কিছু উদ্দেশ্যে, আমাকে "opালু ইউনিফর্ম" বিতরণ থেকে এলোমেলো সংখ্যা (ডেটা) তৈরি করতে হবে। এই বিতরণের "opeাল" কিছু যুক্তিসঙ্গত ব্যবধানে পরিবর্তিত হতে পারে এবং তারপরে আমার বিতরণটি uniformালের উপর ভিত্তি করে ইউনিফর্ম থেকে ত্রিভুজাকারে পরিবর্তিত হওয়া উচিত। এখানে আমার ব্যয়: আসুন এটি সহজ করা যাক এবং থেকে তে ডেটা ফর্ম উত্পন্ন …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

আমি এমন একটি ডেটাসেট সিমুলেট করার চেষ্টা করছি যা আমার সাথে থাকা অভিজ্ঞতাবাদী ডেটার সাথে মেলে তবে মূল ডেটাতে ত্রুটিগুলি কীভাবে অনুমান করা যায় তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। এম্পিরিকাল ডেটাতে হিটারোসেসডাস্টিস্টি অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে আমি এটিকে দূরে রূপান্তর করতে আগ্রহী নই, বরং অভিজ্ঞতা সংক্রান্ত তথ্যের সিমুলেশন পুনরুত্পাদন করার জন্য …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশনটিতে একটি স্প্লাইন টার্মের সাথে একটি মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলটি ফিট করছি যেখানে সময়ের সাথে প্রবণতা কার্ভি-লিনিয়ার হিসাবে পরিচিত। তবে, আমি যা মূল্যায়ন করতে চাই তা হ'ল লাইনারিটি থেকে স্বতন্ত্র বিচ্যুতির কারণে কার্ভি-লিনিয়ার প্রবণতাটি ঘটে কিনা, বা এটি গ্রুপ স্তরের এমন একটি প্রভাব যা কোনও গ্রুপ স্তরের ফিটকে কার্ভি-লিনিয়ার …

9 r  splines  lme4-nlme 

আমি অনেক নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (ডিভি) (450 ডলার) এর পূর্বাভাস দিতে একটি হ্রাস করা মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি যা অত্যন্ত পরস্পর সম্পর্কিত। আমার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি (IV) এছাড়াও অনেকগুলি (~ 2000) এবং অত্যন্ত সংযুক্ত। আমি যদি প্রতিটি আউটপুটের জন্য স্বতন্ত্রভাবে একটি হ্রাসকৃত মডেল নির্বাচন করতে লাসো ব্যবহার করি, তবে প্রতিটি নির্ভরশীল …

9 r  lasso  multivariate-regression