প্রশ্ন ট্যাগ «regression-coefficients»

মূল প্রভাবগুলি বাদ দিয়ে কোনও মডেলটিতে দ্বিমুখী ইন্টারঅ্যাকশন অন্তর্ভুক্ত করা কি কখনও বৈধ? যদি আপনার হাইপোথিসিসটি কেবল ইন্টারঅ্যাকশন সম্পর্কে হয় তবে কী আপনার এখনও প্রধান প্রভাবগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে?

85 regression  modeling  interaction  regression-coefficients 

কীভাবে আমি পয়েসন রিগ্রেশনে মূল প্রভাবগুলি (ডামি কোডড ফ্যাক্টরের সহগ) ব্যাখ্যা করতে পারি? নিম্নলিখিত উদাহরণটি ধরুন: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

সরল লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, আমাদের কাছে y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u , যেখানে । আমি অনুমানকারীটি উত্পন্ন করেছি: যেখানে এবং হ'ল এবং এর নমুনা মাধ্যম ।u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy এখন আমি । আমি …

38 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

আমি আমার কাছে থাকা কিছু ডেটাতে দ্বিতীয় ক্রমের বহুবর্ষীয় ফিট তৈরি করার চেষ্টা করছি। আসুন আমি বলি যে আমি এইগুলির সাথে এটি ফিট করে ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) আমি পাই: সুতরাং, একটি দ্বিতীয় ক্রম ফিট বেশ ভাল কাজ করে। আমি আর দিয়ে এটি গণনা …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

আমি জানি না এই প্রশ্নটি বোঝা যায় কিনা, তবে একাধিক রিগ্রেশন এবং আংশিক পারস্পরিক সম্পর্কের মধ্যে পার্থক্য কী (পারস্পরিক সম্পর্ক এবং প্রতিরোধের মধ্যে সুস্পষ্ট পার্থক্য বাদে, যা আমি লক্ষ্য করছি তা নয়)? আমি নিম্নলিখিতটি বের করতে চাই: আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ( , ) এবং একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল ( ) …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

প্রথমে আমি ভেবেছিলাম অর্ডারটি কোনও ব্যাপার নয় তবে তারপরে আমি একাধিক রিগ্রেশন সহগের গণনা করার জন্য গ্রাম-স্কমিট অর্থোগোনালাইজেশন প্রক্রিয়াটি সম্পর্কে পড়েছিলাম এবং এখন আমি দ্বিতীয় চিন্তাভাবনা করছি। গ্রাম-স্কমিড প্রক্রিয়া অনুসারে, পরবর্তীকালে একটি ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সূচী করা হয়, এর অবশিষ্ট অবশিষ্ট ভেক্টর যত ছোট হয় কারণ পূর্ববর্তী ভেরিয়েবলের …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন এর জন্য, রিগ্রেশন সহগ সরাসরি সি ডি , ই দ্বারা ভেরিয়েন্স-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স থেকে গণনাযোগ্য isCCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} যেখানেdddনির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সূচক এবংeeeহ'ল ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের সূচক। যদি কারও কাছে কেবল কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স থাকে তবে একাধিক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির সাথে মডেলটির সহগগুলি গণনা করা কি সম্ভব? ইটিএ: দুটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

যখন আমরা একাধিক প্রতিক্রিয়া করি এবং বলি যে আমরা এক্স এর পরিবর্তনের জন্য yyy পরিবর্তনশীলের গড় পরিবর্তনের দিকে তাকিয়ে আছিxxx ভেরিয়েবলের , অন্য সমস্ত ভেরিয়েবলকে ধ্রুবক ধরে রেখেছি, তখন আমরা অন্যান্য ভেরিয়েবলকে ধ্রুবক হিসাবে ধরে রাখছি? তাদের মানে? জিরো? কোন মূল্য? আমি এটিকে কোনও মূল্যেই ভাবিতে ঝোঁক; শুধু স্পষ্টতা খুঁজছি। …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

আমি আর-তে বুট প্যাকেজটি খতিয়ে দেখছি এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করতে হবে তার জন্য বেশ কয়েকটি ভাল প্রাইমার খুঁজে পেয়েছি, "পর্দার অন্তরালে" ঠিক কী ঘটছে তা বর্ণনা করে এমন কিছু খুঁজে পাইনি। উদাহরণস্বরূপ, উদাহরণস্বরূপ , গাইডটি বুটস্ট্র্যাপ রিগ্রেশনটির প্রারম্ভিক বিন্দু হিসাবে স্ট্যান্ডার্ড রিগ্রেশন সহগকে কীভাবে ব্যবহার করবেন তা দেখায় তবে …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

কেউ কীভাবে ক্লোগলগ লিঙ্কটি ব্যবহার করে কোনও লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে অনুমানগুলি ব্যাখ্যা করতে পারেন আমাকে পরামর্শ দিতে পারেন? আমি নিম্নলিখিত মডেল এতে ফিট করেছি lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) উদাহরণস্বরূপ, সময়ের অনুমান 0.015। মৃত্যুর প্রতিক্রিয়াগুলি প্রতি ইউনিট সময়কে এক্সপ (0.015) = 1.015113 (ইউনিট সময় …

21 logistic  regression-coefficients 

আমি ভাবছি যে লিনিয়ার মডেলটিতে আংশিক আর2আর2R^2 এবং সহগগুলির মধ্যে সঠিক সম্পর্কটি কী এবং কারণগুলির গুরুত্ব এবং প্রভাব চিত্রিত করার জন্য আমার কেবল একটি বা উভয় ব্যবহার করা উচিত। আমি যতদূর জানি, summaryসহগের অনুমানের সাথে, এবং anovaপ্রতিটি ফ্যাক্টরের জন্য স্কোয়ারের যোগফলের সাথে - বর্গাকার যোগফলের যোগফলের যোগফলের দ্বারা বিভক্ত একটি …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared