প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

দুটি অ-ওভারল্যাপিং জনসংখ্যার ডেটাসেটে (রোগী এবং স্বাস্থ্যকর, মোট ) আমি ক্রমাগত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য ( স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে) উল্লেখযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী খুঁজে পেতে চাই । ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে সম্পর্ক রয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে কোনও নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল "বাস্তবতার সাথে" সম্পর্কিত (নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের যথাসম্ভব যথাযথ ভবিষ্যদ্বাণী করার চেয়ে) এর সাথে সম্পর্কিত কিনা তা অনুসন্ধানে আমি …

31 regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined 

উদাহরণস্বরূপ বলুন আপনি লিনিয়ার মডেল করছেন, তবে ডেটা জটিল।yyy y=xβ+ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon আমার ডেটা সেট জটিল, যেমন তে সমস্ত সংখ্যা ফর্মের । এই জাতীয় ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় কি পদ্ধতিগতভাবে আলাদা কিছু আছে?yyy(a+bi)(a+bi)(a + bi) আমি জিজ্ঞাসা করছি কারণ, আপনি জটিল কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং পরীক্ষার …

31 regression  anova  data-transformation  complex-numbers 

কল্পনা করা আপনি চারটি সংখ্যক ভবিষ্যদ্বাণী (আইভি 1, ..., আইভি 4) দিয়ে লিনিয়ার রিগ্রেশন চালান যখন কেবলমাত্র IV1 ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে অন্তর্ভুক্ত হয় মানক বিটা হয় +.20 আপনি যখন আইভি 2-কে আইভি 4 অন্তর্ভুক্ত করেন তখন আইভি 1 এর মানক রেগ্রেশন সহগের চিহ্নটি উল্টে যায় -.25(অর্থাত্ এটি নেতিবাচক হয়ে যায়)। এটি …

31 regression  predictor 

আমি কোর্সেরা উপাদান ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং শেখার চেষ্টা করছিলাম । এই বক্তৃতায় অ্যান্ড্রু এনজি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের সহগগুলি খুঁজে পেতে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা ত্রুটি ফাংশন (ব্যয় ফাংশন) হ্রাস করবে। লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য, আমাদের কি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত দরকার? দেখে মনে হচ্ছে যে আমি ত্রুটিযুক্তভাবে ত্রুটি ফাংশনটিকে আলাদা …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

আমি বোঝাতে চাইছি এর কয়েকটি পরিবর্তনশীল একে অপরের মধ্যে দৃ strongly়ভাবে সম্পর্কিত। কীভাবে / কেন / কোন প্রসঙ্গে আমরা এগুলিকে স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করি ?

30 regression  terminology  predictor 

দ্রষ্টব্য: আমি জানি যে এল 1 এর বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের সম্পত্তি রয়েছে। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পূর্ণ অপ্রাসঙ্গিক হলে আমি কোনটি বেছে নেব তা বোঝার চেষ্টা করছি। কোন নিয়মিতকরণ (এল 1 বা এল 2) ব্যবহার করবেন তা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন? এল 1 / এল 2 নিয়মিতকরণের প্রতিটিের পক্ষে কী কী? L1 ব্যবহার করে …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

আমি একটি বৃহত ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি (গোপনীয়, তাই আমি খুব বেশি ভাগ করতে পারি না), এবং এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যে একটি নেতিবাচক দ্বিপদী প্রতিরোধের প্রয়োজন হবে। আমি এর আগে কখনও গ্ল্যাম রিগ্রেশন করিনি, এবং অনুমানগুলি কী তা সম্পর্কে আমি কোনও পরিষ্কার তথ্য পাই না। তারা কি এমএলআর এর …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

আমি মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়ে অ্যান্ড্রু এনজি'র বক্তৃতার নোটগুলি দিয়ে যাচ্ছি । নোটগুলি আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং তারপরে পারসেপ্ট্রনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়। পারসেপ্ট্রন বর্ণনা করার সময়, নোটগুলি বলে যে আমরা কেবল লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য ব্যবহৃত থ্রেশহোল্ড ফাংশনটির সংজ্ঞা পরিবর্তন করেছি। এটি করার পরে, আমরা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য পার্সেপট্রন মডেলটি ব্যবহার করতে …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

আমাদের ছোট দলটি নিয়ে আলোচনা হচ্ছে এবং আটকে গেল। কক্স রিগ্রেশনটির অন্তর্নিহিত পোইসন বিতরণ রয়েছে কিনা তা কি কেউ জানেন। আমাদের একটি বিতর্ক ছিল যে সম্ভবত ঝুঁকির সাথে ধ্রুবক সময় সহ কক্স রিগ্রেশনটির একটি শক্তিশালী বৈকল্পিকের সাথে পায়সন রিগ্রেশনগুলির সাথে মিল রয়েছে। কোন ধারনা?

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

রৈখিক রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে সহজ সালে y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x , আপনি অন্তত বর্গ মূল্নির্ধারক আহরণ করতে β 1 = Σ ( এক্স আমি - ˉ এক্স ) ( Y আমি - ˉ Y )β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2} যেমন আপনাকে জানতে হবে হবে না β 0অনুমান করার জন্যβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 ধরুন আমি y=β1x1+β2x2y=β1x1+β2x2y=\beta_1x_1+\beta_2x_2 , কিভাবে আমি …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

একদিকে, আমার গড়ের প্রতি প্রতিক্রিয়া আছে এবং অন্যদিকে আমার কাছে জুয়ার বিভ্রান্তি রয়েছে । গাম্বলারের মিথ্যাচারটি মিলার এবং সানজুরজো (2019) দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যে "ভুল ধারণাটি যে এলোমেলো ক্রমগুলি বিপরীত দিকে প্রথাগত প্রবণতা রয়েছে, অর্থাৎ একইরকম ফলাফলের ধারাবাহিকতা অবিরত হওয়ার চেয়ে বেশি শেষ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।" উদাহরণস্বরূপ, একটি মুদ্রা …

29 regression  mean  fallacy  gambling 

আপনি যখন লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল থেকে কোনও উপযুক্ত মানটির পূর্বাভাস দেন, তখন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি কীভাবে গণনা করা হয়? আমি সংযুক্ত মানগুলির জন্য নয়, সহগের জন্য নয় (যার মধ্যে ফিশার্স তথ্য ম্যাট্রিক্স জড়িত)। আমি কেবলমাত্র কীভাবে নম্বরগুলি পেতে পারি তা খুঁজে পেয়েছি R(উদাহরণস্বরূপ, এখানে আর-সাহায্যে, বা এখানে স্ট্যাক ওভারফ্লোতে) তবে আমি …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

পটভূমি ধরা যাক, আমাদের কাছে একটি সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স মডেল রয়েছে যেখানে আমাদের রিগ্রেশন মডেলটিতে টটky = এক্স β+ + εY=এক্সβ+ +ε\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} যেখানে একটি হল কোফিসিয়েন্টস এর ভেক্টর, হয় নকশা ম্যাট্রিক্স দ্বারা সংজ্ঞায়িতββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)Xএক্স\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 & …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারে কিছুটা নতুন, এবং আমার নীচের মূল্যবোধগুলির ব্যাখ্যাগুলির মধ্যে একটি বৈষম্য দ্বারা কিছুটা বিভ্রান্ত হয়েছি যা আমি ভেবেছিলাম একই হবে: বিস্মৃত বিটা মান বিটা মান ব্যবহার করে ফলাফলের সম্ভাবনা পূর্বাভাস। আমি যে মডেলটি ব্যবহার করছি তার একটি সরল সংস্করণ এখানে দেওয়া হয়েছে, যেখানে অপুষ্টি ও বীমা উভয় …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio