প্রশ্ন ট্যাগ «regression-strategies»

ধরুন আমরা আছে covariates এবং একটি বাইনারি ফলাফল পরিবর্তনশীল । এর মধ্যে কয়েকটি কোভারিয়েট একাধিক স্তরের সাথে শ্রেণিবদ্ধ। অন্যরা অবিচ্ছিন্ন। আপনি কীভাবে "সেরা" মডেলটি বেছে নেবেন? অন্য কথায়, আপনি কীভাবে বেছে নেবেন কোন মডেলটিতে কোন কোভেরেটস অন্তর্ভুক্ত করবেন?x 1 , … , x n yএনnnএক্স1, … , এক্সএনx1,…,xnx_1, \dots, x_nYyy …

13 logistic  regression-strategies 

লজিস্টিক রিগ্রেশনের একটি অনুমান হ'ল লগিতে লিনিয়ারিটি। তাই আমি একবার আমার মডেলটি তৈরি করে চলেছি এবং বক্স-টিডওয়েল পরীক্ষাটি ব্যবহার করে আমি অরৈখিকতার জন্য পরীক্ষা করি। আমার একটানা ভবিষ্যদ্বাণীকারী (এক্স) অরেখার জন্য ইতিবাচক পরীক্ষা করেছে। আমার মনে হয় এরপরে কী করব? এটি অনুমানের লঙ্ঘন হিসাবে আমি ভবিষ্যদ্বাণীকারী (এক্স) থেকে মুক্তি পাব …

13 regression  logistic  references  assumptions  regression-strategies 

প্রপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং পর্যবেক্ষণমূলক স্টাডিজগুলিতে কার্যকারণ নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয় ( রোজেনবাউম / রুবিন পেপার দেখুন )। এটি কেন কাজ করে তার পিছনে সহজ স্বজ্ঞাততা কী? অন্য কথায়, যদি আমরা নিশ্চিত করে নিই যে চিকিত্সায় অংশ নেওয়ার সম্ভাবনা দুটি গ্রুপের জন্য সমান, বিভ্রান্তিকর প্রভাবগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়, এবং আমরা ফলাফলটি …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ধারাবাহিক প্রেডিকটার ভেরিয়েবলের জন্য লগিতে লিনিয়ারিটি ধরে নিয়ে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। অবিভাজ্য লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণীদের স্ক্রীন করার সময় কি আমাদের লিনিয়ার সম্পর্কের জন্য চেক করা দরকার? আমার ক্ষেত্রে, আমি অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে পুষ্টির স্থিতি (দ্বিধাত্বিক ফলাফল) এর সাথে যুক্ত কারণগুলি সনাক্ত করতে একাধিক …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

আমি বর্তমানে নিজেকে শ্রেণিবদ্ধকরণ কীভাবে করব তা শিখছি এবং বিশেষত আমি তিনটি পদ্ধতির দিকে নজর দিচ্ছি: ভেক্টর মেশিন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন সমর্থন করুন। আমি যা বোঝার চেষ্টা করছি তা হ'ল লজিস্টিক রিগ্রেশন অন্য দু'জনের তুলনায় আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে। লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার বোঝাপড়া থেকে ধারণাটি হ'ল …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

আমি মন্টগোমেরি, পেক এবং ভাইনিং দ্বারা লিনিয়ার রিগ্রেশন অ্যানালাইসিসের ভূমিকা ব্যবহার করে লিনিয়ার রিগ্রেশন শিখছি । আমি একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্প চয়ন করতে চাই। আমার নির্বুদ্ধ ধারণা আছে যে লিনিয়ার রিগ্রেশন কেবল তখনই উপযুক্ত যখন ব্যাখ্যা করা যায় যে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের মধ্যে লিনিয়ার ক্রিয়ামূলক সম্পর্ক রয়েছে বলে …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

আমি প্রশ্ন এবং এর উত্তরগুলি উল্লেখ করছি: লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে বিকাশিত মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ দক্ষতার তুলনা (সম্ভাবনা) কীভাবে করা যায়? @ ক্লার্ক চং এবং উত্তর / মন্তব্যগুলি @ ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেলের দ্বারা। এবং প্রশ্নটিতে হোসমার-লেমেশো পরীক্ষায় এর স্বাধীনতার ডিগ্রিχ2χ2\chi^2 এবং মন্তব্যসমূহ। আমি ডিবিডাব্লু হোসমার, টি। হোসমার, এস লে লেসেসি, এস লেমশো, "লজিস্টিক …

12 hypothesis-testing  logistic  predictive-models  regression-strategies  hosmer-lemeshow-test 

সাহিত্যে, দুটি শব্দই প্রায়শই প্রতিশব্দ বা আন্তঃনির্মিত ব্যবহৃত হয়। আমি এখন উভয় পদের মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য খুঁজতে চেষ্টা করছি। আমার দৃষ্টিকোণ থেকে, একটি হাইপোথিসিস সাধারণত একটি মডেলের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয়। সুতরাং এমনকি যদি আমরা একটি নাল বনাম বিকল্প অনুমান পরীক্ষা করি, আমার দৃষ্টিকোণ থেকে আমরা মডেল নির্বাচন করছি। …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

আমি যুক্তরাজ্যে মাথার আঘাতের জাতীয় ট্রমা ডাটাবেস থেকে পূর্ববর্তী তথ্যগুলির ভিত্তিতে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল বিকাশ করছি। মূল ফলাফলটি হ'ল 30 দিনের মৃত্যুর হার ("বেঁচে থাকা" পরিমাপ হিসাবে চিহ্নিত)। পূর্ববর্তী গবেষণায় ফলাফলের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাবের প্রকাশিত প্রমাণ সহ অন্যান্য ব্যবস্থাগুলির মধ্যে রয়েছে: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

আমি যথা তিনটি ভেরিয়েবল 365 পর্যবেক্ষণ ধারণকারী সেট তথ্য আছে pm, tempএবং rain। এখন আমি pmঅন্য দুটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আচরণ করা উচিত তা পরীক্ষা করতে চাই । আমার ভেরিয়েবলগুলি হ'ল: pm10 = প্রতিক্রিয়া (নির্ভরশীল) temp = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র) rain = ভবিষ্যদ্বাণীকারী (স্বতন্ত্র) নিম্নলিখিতটি আমার ডেটার জন্য সম্পর্কিত ম্যাট্রিক্স: …

11 correlation  multiple-regression  multicollinearity  regression-strategies 

আমি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পর্কে শিখছি। মডেল তৈরির জন্য কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং দরকারী হবে তা আমি দেখতে পাচ্ছি। তবে আসুন তদারকি করা শেখার (শ্রেণিবিন্যাস) কার্যগুলিতে ফোকাস করি। শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য বৈশিষ্ট্য নির্বাচন কেন গুরুত্বপূর্ণ? আমি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং তত্ত্বাবধানে শেখার জন্য এর ব্যবহার সম্পর্কে প্রচুর সাহিত্যের লেখা দেখি, তবে এটি আমার …

11 feature-selection  accuracy  regression-strategies 

টিবি, এইডস ইত্যাদির মতো বিপর্যয়কর অসুস্থতাগুলি হাসপাতালে ভর্তির ব্যয়কে কতটা প্রভাবিত করে তা অনুমান করার জন্য আমি একটি মডেল চালানোর চেষ্টা করছি। আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হিসাবে "প্রতি হাসপাতালে ভর্তি ব্যয়" এবং স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল হিসাবে বিভিন্ন পৃথক চিহ্নিতকারী রয়েছে যার প্রায় সবগুলিই জেন্ডারের মতো ডামি, পরিবারের অবস্থানের প্রধান, দারিদ্র্যের স্থিতি এবং …

11 generalized-linear-model  zero-inflation  ordered-logit  regression-strategies 

আমার মেশিন লার্নিং ক্লাসে, আমরা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদন করতে লাসো রিগ্রেশন কীভাবে খুব ভাল তা সম্পর্কে শিখেছি, যেহেতু এটি নিয়মিতকরণ ব্যবহার করে ।ঠ1ঠ1l_1 আমার প্রশ্ন: লোকেরা সাধারণত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করার জন্য সাধারণত লাসো মডেলটি ব্যবহার করে (এবং তারপরে এই বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি আলাদা মেশিন লার্নিং মডেল হিসাবে ফেলে দিতে পারে), বা …

10 feature-selection  lasso  regression-strategies 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করেছি। আমার ছয়টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে, আমি এই শ্রেণিবদ্ধের গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি জানতে চাই যা অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের চেয়ে ফলাফলকে বেশি প্রভাবিত করে। আমি ইনফরমেশন গেইন ব্যবহার করেছি তবে মনে হয় এটি ব্যবহৃত শ্রেণিবদ্ধের উপর নির্ভর করে না। নির্দিষ্ট শ্রেণিবদ্ধ (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন) এর উপর ভিত্তি করে বৈশিষ্ট্যগুলি তাদের …

10 logistic  feature-selection  ranking  regression-strategies 

প্রমাণ ওজন (ডাব্লুইউই) শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের রূপান্তর কখন কার্যকর হয়? উদাহরণটি WOE রূপান্তরকরণে দেখা যায় (সুতরাং একটি প্রতিক্রিয়ার জন্য , & সঙ্গে একটি শ্রেণীগত predictor বিভাগ, & সফলতা বাইরে বিচারের মধ্যে এই predictor বিষয়শ্রেণীতে তম জন্য দুর্ভোগ তম বিভাগ হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয়yyykkkyjyjy_jnjnjn_jjjjjjj logyj∑kjyj∑kj(nj−yj)nj−yjlog⁡yj∑jkyj∑jk(nj−yj)nj−yj\log \frac{y_j} {\sum_j^k {y_j}} \frac{\sum_j^k (n_j-y_j)}{n_j-y_j} & রূপান্তরটি …

10 logistic  categorical-data  regression-strategies