প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমার কাছে ম্যাকফ্যাডেনের সিউডো আর-স্কোয়ার সহ 0.192 এর একটি বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যার নাম পেমেন্ট (1 = পেমেন্ট এবং 0 = কোনও অর্থ প্রদান নয়) রয়েছে with এই সিউডো আর-স্কোয়ারটির ব্যাখ্যা কী? এটি কি নেস্টেড মডেলগুলির জন্য তুলনামূলক তুলনা (যেমন একটি 6 ভেরিয়েবল মডেলের একটি ম্যাকফ্যাডেনের সিউডো আর-এর …

29 regression  self-study  logistic 

আমি একটি মেশিন লার্নিং প্রতিযোগিতা করছি যেখানে তারা আরএমএসএল (রুট মিন স্কোয়ার্ড লোগারিদমিক ত্রুটি) ব্যবহার করে একটি বিভাগের সরঞ্জামগুলির বিক্রয় মূল্যের পূর্বাভাসের পারফরম্যান্সটি মূল্যায়ন করতে। সমস্যাটি আমার চূড়ান্ত ফলাফলের সাফল্যের ব্যাখ্যা কীভাবে তা আমি নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি একটি RMSLE অর্জন আমি এটা সূচকীয় ক্ষমতা বাড়াতে পারে ই এবং …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন-এর জন্য সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন যা পড়েছি তা থেকে লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি বিশেষ ক্ষেত্রে। আমি আশা করছিলাম যে সম্ভবত বিজ্ঞানের এক সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেলটিকে উচ্চতর অর্ডার বহুত্বের সাথে মানিয়ে নিতে প্যারামিটারাইজড করা যেতে পারে তবে আমি এটি করার কোনও বিকল্প দেখতে পাচ্ছি না। …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

আমরা lm()একটি মান পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করতে পারি , তবে আমাদের এখনও কিছু ক্ষেত্রে ফলাফল সূত্রের সমীকরণ প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, প্লটগুলিতে সমীকরণ যুক্ত করুন।

29 r  regression  lm 

আমি কোর্সেরাতে মেশিন লার্নিং স্ট্যানফোর্ড কোর্স করছি। লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত অধ্যায়ে, ব্যয় কার্যকারিতাটি হ'ল: তারপরে, এটি এখানে উদ্ভূত: আমি ব্যয় ফাংশনের ডেরাইভেটিভ পাওয়ার চেষ্টা করেছি তবে আমি সম্পূর্ণ আলাদা কিছু পেয়েছি। কীভাবে ডেরাইভেটিভ প্রাপ্ত হয়? মধ্যস্থতাকারী পদক্ষেপগুলি কোনটি?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

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 

একটি রিগ্রেশন মডেল ফিটিং করার সময়, আউটপুটগুলির অনুমানগুলি পূরণ না করা হলে বিশেষত: অবশিষ্টাংশগুলি সমকামী না হলে কী হবে? যদি অবশিষ্টাংশগুলি বনাম ফিটেড প্লটটিতে রেসিডুয়ালগুলি একটি বর্ধমান বা হ্রাস প্যাটার্ন দেখায়। অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ না করা এবং শাপিরো-উইলক পরীক্ষায় ব্যর্থ হলে কী হবে? স্বাভাবিকতার শাপিরো-উইলক পরীক্ষাটি খুব কঠোর পরীক্ষা এবং …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

লাসো সমস্যা এর বন্ধ ফর্ম সমাধান রয়েছে: \ বিটা_জ ^ {\ পাঠ্য {লাসো}} = \ ম্যাথ্রিম {sgn} (\ বিটা ^ {\ পাঠ্য {এলএস}} _ জে) (| \ বিটা_জ ^ {\ পাঠ্য {এলএস } | - \ আলফা) ^ + যদি এক্সের অরথনোরমাল কলাম থাকে। এটি এই থ্রেডে দেখানো হয়েছিল: বদ্ধ …

28 regression  lasso  regularization 

উদাহরণস্বরূপ, ChickWeightআর-তে থাকা ডেটা সেটটি বিবেচনা করুন time সুস্পষ্টভাবে সময়ের সাথে বিভিন্নতা বৃদ্ধি পায়, তাই যদি আমি একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করি তবে: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) আমার প্রশ্নগুলো: মডেলটির কোন দিকটি প্রশ্নবিদ্ধ হবে? সমস্যাগুলি কি Timeসীমার বাইরে এক্সট্রাপোলেটিংয়ের মধ্যে সীমাবদ্ধ ? এই অনুমানের লঙ্ঘনের ক্ষেত্রে লিনিয়ার …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

বিভিন্ন পদ্ধতি দ্বারা নির্বাচিত বিভিন্ন মডেলগুলির মধ্যে থেকে আপনি কীভাবে একটি মডেল চয়ন করবেন (যেমন পিছনের দিকে বা ফরোয়ার্ড নির্বাচন)? এছাড়াও একটি পার্সিমোনিয়াস মডেল কি?

28 regression  model-selection 

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 

আর, জুলিয়ান জে ফারাওয়ে (পৃষ্ঠা 59) এর সাথে লিনিয়ার মডেল প্রসারিত বইতে আমি সিউডো এর একটি সূত্র পেয়েছি ।R2R2R^2 ।1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} এটি কি জিএলএমগুলির জন্য সিউডো একটি সাধারণ সূত্র ?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

আমি কেবল এই দুর্দান্ত বইয়ের মাধ্যমে ব্রাউজ করেছি: জনসন এবং উইচারনের প্রয়োগকৃত মাল্টিভারিয়েট পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ । বিড়ম্বনাটি হ'ল, আমি এখনও পৃথক ইউনিভারিয়েট (রিগ্রেশন) মডেলের পরিবর্তে মাল্টিভিয়ারেট (রিগ্রেশন) মডেলগুলি ব্যবহার করার অনুপ্রেরণা বুঝতে সক্ষম নই। আমি স্ট্যাটাস.স্টেটএক্সচেঞ্জ পোস্টগুলি 1 এবং 2 দিয়ে গিয়েছিলাম যা ব্যাখ্যা করে (ক) একাধিক এবং মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

এই সিভি থ্রেড দ্বারা অনুপ্রাণিত আমার একাধিক রিগ্রেশন এবং মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন রয়েছে: কেন্দ্রিক ভেরিয়েবলগুলি হায়ারারিকিকাল রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করে মিথস্ক্রিয়া শব্দটি? আমাদের কোন ভেরিয়েবলগুলি কেন্দ্র করা উচিত? একটি সংযোজন প্রভাবের জন্য যখন যাচাই করা হয় আমি আমার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলিকে কেন্দ্র করে এবং আমার মিথস্ক্রিয়া শব্দটি গণনা করার জন্য …

28 regression  interaction  centering 

আমি বুঝতে চাই কেন ওএলএস মডেলের অধীনে আরএসএসকে (বর্গক্ষেত্রের অবশিষ্টাংশ) বিতরণ করা হয় ( মডেলের পরামিতিগুলির সংখ্যা, পর্যবেক্ষণের সংখ্যা))।χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn আমি এই ধরনের একটি প্রাথমিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার জন্য ক্ষমা চাইছি, তবে আমি মনে করি যে উত্তরটি অনলাইনে (বা আমার, আরও অ্যাপ্লিকেশন ভিত্তিক, পাঠ্যপুস্তকে) পাওয়া যাবে না।

28 regression  distributions  least-squares