প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

যদিও আমি এই পোস্টটি পড়েছি , এখনও আমার নিজের ডেটাতে এটি কীভাবে প্রয়োগ করতে হবে তা সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই এবং আশা করি কেউ আমাকে সাহায্য করতে পারে। আমার কাছে নিম্নলিখিত তথ্য রয়েছে: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, …

26 r  regression  fitting 

আমি জানি যে লিনিয়ার রিগ্রেশনটিকে "সমস্ত পয়েন্টের সাথে উল্লম্বভাবে সীমাবদ্ধ রেখা" হিসাবে ভাবা যেতে পারে : এটি দেখার আরও একটি উপায় আছে, কলামের স্থানটি কল্পনা করে, যেমন "সহগ ম্যাট্রিক্সের কলাম দ্বারা বিস্তৃত স্থানটির উপরে প্রক্ষেপণ" : আমার প্রশ্ন হ'ল: এই দুটি ব্যাখ্যায় আমরা যখন শাস্তিযুক্ত লিনিয়ার রিগ্রেশন, যেমন রিজ রিগ্রেশন …

26 regression  intuition  geometry 

আমি ভাবছি যে আর-তে ডিসপ্লে ফাংশনটি ব্যবহার করার সময় কোনও রিগ্রেশনটির সহগের মান সহকারী ত্রুটিগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায় উদাহরণস্বরূপ নিম্নলিখিত আউটপুট: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual …

26 r  regression  interpretation 

আমি একাধিক রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি R। তবে, আমার নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের নিম্নলিখিত প্লট রয়েছে: এখানে আমার সমস্ত ভেরিয়েবল ( WARএকটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) সহ একটি স্ক্র্যাপরপ্লট ম্যাট্রিক্স রয়েছে : আমি জানি যে এই ভেরিয়েবলের (এবং সম্ভবত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল?) এর জন্য আমার একটি রূপান্তর করা দরকার তবে সঠিক রূপান্তরটির জন্য আমি …

26 r  regression  multiple-regression  data-transformation 

নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন এসেছে: মনে করুন যে আপনার নিম্নলিখিত আদেশগুলি রয়েছে: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (দ্রষ্টব্য যে গাড়িগুলি একটি ডেটাসেট যা আর এ উপলভ্য, আমি যা জানতে চাই তা হল: আমি কীভাবে চলকটি ব্যাখ্যা করতে পারি theta(কলটির নীচে ফিরে আসার পরে summary)। এটি কি নেগবিন …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

আমার কাছে একটি প্রশিক্ষিত লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যা আমি পরীক্ষার ডেটা সেটটিতে প্রয়োগ করছি। নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বাইনারি (বুলিয়ান)। পরীক্ষার ডেটা সেটে প্রতিটি নমুনার জন্য, আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি প্রয়োগ করে এমন একটি% সম্ভাবনা তৈরি করে যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটি সত্য হবে। তারপরে আমি রেকর্ড করি যে একিউটাল মানটি সত্য ছিল …

26 regression  logistic  r-squared 

আমি আর-তে লস রেগ্রেশন মডেলগুলি চালাচ্ছি এবং আমি 12 টি বিভিন্ন মডেলের আউটপুটগুলির সাথে বিভিন্ন নমুনার আকারের তুলনা করতে চাই। আমি প্রকৃত মডেলগুলিকে আরও বিশদে বিবরণ দিতে পারি যদি এটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়তা করে। এখানে নমুনা আকার আছে: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 …

26 r  regression  loess 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, প্রতিটি পূর্বাভাসকৃত মান সম্ভাব্য মানের একটি সাধারণ বিতরণ থেকে নেওয়া হয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়। নিচে দেখ. তবে কেন প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানটি একটি সাধারণ বিতরণ থেকে এসেছে বলে ধরে নেওয়া হয়? লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে এই অনুমানটি ব্যবহার করে? যদি সম্ভব মানগুলি সাধারণত বিতরণ না করা হয় তবে কী …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে আমরা কেবলমাত্র একটি রিগ্রেশন ফাংশন তৈরি করতে পারি যা প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবধানের মধ্যে থাকে। উদাহরণস্বরূপ (কেবলমাত্র প্যানেলের একটির প্রয়োজন): কেএনএন রেজিস্ট্রার ব্যবহার করে কীভাবে আমি ভবিষ্যতে ভবিষ্যদ্বাণী করব? আবার, এটি কেবলমাত্র একটি ফাংশন হিসাবে প্রতীয়মান হয় যা প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবধানের মধ্যে থাকে। আমার প্রশ্ন: কেএনএন …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

লাসোর রিগ্রেশন ধরুন সেরা সমাধান (উদাহরণস্বরূপ ন্যূনতম পরীক্ষার ত্রুটি) k বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করে, যাতে \ টুপি {\ বিটা} ^ {লাসো} = \ বাম (\ টুপি \ a বিটা _1 _1 _1 {লাসো}, \ টুপি \ বিটা} _2 ^ ss লাসো}, ..., \ টুপি \ \ বিটা _ কে ^ {লাসো}, …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization 

ল্যাগড নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটিকে কোনও রিগ্রেশন মডেলের অন্তর্ভুক্ত করা বৈধ কিনা তা নিয়ে আমি খুব বিভ্রান্ত। মূলত আমি মনে করি যদি এই মডেলটি ওয়াই এবং অন্যান্য স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের মধ্যে সম্পর্কের দিকে মনোনিবেশ করে, তবে ডানদিকে একটি পিছিয়ে থাকা নির্ভরশীল ভেরিয়েবল যুক্ত করা গ্যারান্টি দিতে পারে যে অন্যান্য আইভিগুলির পূর্বে সহগগুলি …

26 regression  lags  misspecification 

আমার কাছে লগিট মডেল রয়েছে যা অনেক ক্ষেত্রে 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি সংখ্যা নিয়ে আসে তবে আমরা কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করতে পারি? 0.20 এর লগইট দিয়ে একটি মামলা নিতে দেয় আমরা কী দাবি করতে পারি যে 20% সম্ভাবনা আছে যে কেস গ্রুপ বি বনাম গ্রুপ এ সম্পর্কিত? লগিট …

26 regression  logistic  logit 

কাজের তুলনায় এআইসির মডেলটির জন্য পূর্বশর্তগুলি ঠিক কী কী প্রয়োজন? আমি ঠিক এই প্রশ্নটি ঘিরে এসেছি যখন আমি এইরকম তুলনা করেছি: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 এইভাবে আমি logভেরিয়েবলের রূপান্তরকে ন্যায়সঙ্গত করেছি usili। তবে আমি …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন, এবং নিজে থেকে এটি শেখার চেষ্টা করছি। সম্প্রতি আমি কিছু বক্তৃতা নোটের মাধ্যমে পড়ছিলাম এবং একটি প্রাথমিক প্রশ্ন ছিল। স্লাইড 13 বলছে যে "একটি গাউসির মডেলের অধীনে সর্বনিম্ন সম্ভাবনা প্রাক্কলনের সমান হ'ল" সর্বনিম্ন স্কোয়ার অনুমান। দেখে মনে হচ্ছে এটি সাধারণ কিছু, তবে আমি এটি দেখতে অক্ষম। …

26 regression  bayesian  least-squares 

সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি শ্রেণিবিন্যাসকে কীভাবে পরিচালনা করে সে সম্পর্কে ইতিমধ্যে একটি দুর্দান্ত আলোচনা হয়েছে , তবে সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি রিগ্রেশনকে কীভাবে সাধারণীকরণ করে তা সম্পর্কে আমি খুব বিভ্রান্ত। যত্ন যে কেউ আমাকে জ্বালান?

26 regression  machine-learning  svm