প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে এক সময়ের-সিরিজ ডেটা (প্রতিলিপিবিহীন) ফিট করার চেষ্টা করছিলাম। ডেটা নীচের মত দেখাচ্ছে: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 …

22 r  regression  statistical-significance  anova  p-value 

(আপডেট: আমি এর আরও গভীর দিকে ডাইভ করেছিলাম এবং ফলাফলগুলি এখানে পোস্ট করেছি ) নামযুক্ত পরিসংখ্যান পরীক্ষার তালিকা বিশাল। অনেকগুলি সাধারণ পরীক্ষাগুলি সরল রৈখিক মডেলগুলির উপর নির্ভর করে নির্ভর করে, উদাহরণস্বরূপ, এক-নমুনা টি-টেস্টটি কেবল y = β + ε যা নাল মডেলের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হয় y = μ + …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

এই উইকি পৃষ্ঠার প্রথম বাক্যটি দাবি করেছে যে "একনোমেট্রিক্সে, একটি বর্ণনামূলক ভেরিয়েবল ত্রুটি শর্তের সাথে সম্পর্কিত হলে একটি দীর্ঘস্থায়ী সমস্যা দেখা দেয়। 1 " আমার প্রশ্ন হ'ল এটি কীভাবে ঘটতে পারে? রিগ্রেশন বিটা কি এমনটি নির্বাচিত হয় না যে ত্রুটি শব্দটি ডিজাইনের ম্যাট্রিক্সের কলাম স্পেসে অরথোগোনাল?

22 regression 

আমার প্রশ্নটি উদাহরণস্বরূপ, ধরুন যে আমার কাছে এমন একটি প্রশিক্ষণ সেট রয়েছে যেখানে ইনপুটটিতে কিছুটা আওয়াজ পাওয়া যায় তবে আউটপুটটি উদাহরণস্বরূপ হয় না; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

অ্যান্ড্রু গেলম্যান তার সাম্প্রতিক একটি ব্লগ পোস্টে বলেছেন: আমি মনে করি না যে সিম্পসনের প্যারাডক্সের জন্য জবাবদিহি বা সম্ভাব্য ফলাফলগুলি প্রয়োজনীয়। আমি এটি বলছি কারণ কেউ সিম্পসনের প্যারাডক্সটিকে ভেরিয়েবলগুলির সাথে সেট করতে পারে যা ম্যানিপুলেট করা যায় না, বা যার জন্য ম্যানিপুলেশনগুলি সরাসরি আগ্রহের নয়। সিম্পসনের প্যারাডক্স আরও সাধারণ ইস্যুর …

22 regression  interaction  simpsons-paradox 

আমি বুঝি যে রিগ্রেশন কোফিসিয়েন্টস জন্য Wald, পরীক্ষা নিম্নলিখিত সম্পত্তি যে এসিম্পটোটিকভাবে ঝুলিতে উপর ভিত্তি করে তৈরি (যেমন ওয়েসারম্যান (2006): পরিসংখ্যান সকল , পৃষ্ঠা 153, 214-215): কোথায়βআনুমানিক রিগ্রেশন সহগ, উল্লেখ করে^SE(β)রিগ্রেশন সহগ আদর্শ ত্রুটি উল্লেখ করে এবংβ0(সুদের মানβ0সাধারণত 0 সহগ 0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা তা পরীক্ষা করতে। সুতরাং আকারαওয়াল্ড …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

আমি আর প্যাকেজগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে চাই Larsএবং Glmnetযা লসো সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত হয়: (জন্য ভেরিয়েবল এবং নমুনা পৃষ্ঠা 3 এ www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf দেখুন )পিএনমি i এন( β)0β) ∈ আরপি + 1[ ১2 এনΣi = 1এন( y)আমি- β0- এক্সটিআমিβ)2+ λ | | β| |ঠ1]মিআমিএন(β0β)∈আরপি+ +1[12এনΣআমি=1এন(Yআমি-β0-এক্সআমিটিβ)2+ +λ||β||ঠ1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

শ্রেণিবদ্ধকরণ প্রসঙ্গে ভারসাম্যহীন ডেটা পরিচালনা করার বিষয়ে ভাল প্রশ্ন রয়েছে , তবে আমি ভাবছি যে লোকেরা রিগ্রেশনের জন্য নমুনা দেওয়ার জন্য কী করে। সমস্যা ডোমেনটি লক্ষণটির প্রতি খুব সংবেদনশীল তবে লক্ষ্যমাত্রার মাত্রায় কিছুটা সংবেদনশীল বলুন। তবে তাত্পর্যটি যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ যে মডেলটি রিগ্রেশন হওয়া উচিত (ধারাবাহিক লক্ষ্য) শ্রেণিবিন্যাস নয় (ইতিবাচক বনাম …

22 regression  sampling  unbalanced-classes 

আমি একটি পরিবর্তনশীল প্রত্যাবর্তন করতে চান সম্মুখের । কাঁচা বা অরথোগোনাল বহুপদী ব্যবহার করে আমার এটি করা উচিত? আমি এগুলি নিয়ে সাইটে যে প্রশ্নটি করেছি সেগুলিতে দেখেছি, তবে এগুলি ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য কী তা আমি সত্যিই বুঝতে পারি না। yYyx,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 কেন আমি শুধু কোফিসিয়েন্টস পেতে একটি "স্বাভাবিক" রিগ্রেশন ব্যবহার করতে …

22 r  regression  polynomial 

আমার বোধগম্যতা হল মেশিন লার্নিংয়ে এটি সমস্যা হতে পারে যদি আপনার ডেটাসেটের উচ্চতর সম্পর্কযুক্ত বৈশিষ্ট্য থাকে, কারণ তারা কার্যকরভাবে একই তথ্যকে এনকোড করে। সম্প্রতি কেউ চিহ্নিত করেছেন যে আপনি যখন একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের উপর এক-হট এনকোডিং করেন তখন আপনি সংযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সমাপ্ত করেন, সুতরাং আপনার একটি "রেফারেন্স" হিসাবে ছেড়ে দেওয়া …

22 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

আমার প্রশ্নটি @ হুবারের সাথে একটি পৃথক প্রশ্নের মন্তব্যে আলোচনার মধ্য দিয়ে বেড়েছে । বিশেষত, @ ভোবারের মন্তব্যটি নীচে ছিল: এটি আপনাকে বিস্মিত করার একটি কারণ হ'ল পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা এবং রিগ্রেশন স্লোপ টেস্টের অন্তর্নিহিত অনুমানগুলি আলাদা - তাই আমরা যখন বুঝতে পারি যে পরস্পর সম্পর্ক এবং opeাল সত্যই একই …

21 regression  correlation  p-value  assumptions 

সম্পাদনা: যেহেতু এই প্রশ্নটি ফুলে উঠেছে, একটি সংক্ষিপ্তসার: একই মিশ্র পরিসংখ্যানের সাথে বিভিন্ন অর্থপূর্ণ এবং ব্যাখ্যাযোগ্য ডেটাসেটগুলি সন্ধান করা (মানে, মিডিয়ান, মিডরেঞ্জ এবং তাদের সম্পর্কিত বিচ্ছুরণ এবং রিগ্রেশন)। আনসকম্বের চৌকোটিটি ( উচ্চ মাত্রিক ডেটা দেখার উদ্দেশ্যে দেখুন ? ) একই প্রান্তিক গড় / স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ( আলাদাভাবে চার x এবং …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

আমি ভারসাম্যহীন ডেটা (9: 1) সহ একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল করতে চাই। আমি glmআর তে ফাংশনে ওয়েট বিকল্পটি চেষ্টা করে দেখতে চেয়েছিলাম , তবে আমি এটি 100% নিশ্চিত না যে এটি কী করে। আমার আউটপুট ভেরিয়েবলটি বলতে দিন c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)। এখন আমি "1" আরও 10 গুণ বেশি ওজন দিতে চাই। সুতরাং …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

জেলম্যান এবং হিল (2006) পি 46 তে লিখুন যে: সাধারণত কমপক্ষে গুরুত্বপূর্ণ এমন রিগ্রেশন অনুমানটি হ'ল ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয়। প্রকৃতপক্ষে, রিগ্রেশন লাইনটি অনুমান করার উদ্দেশ্যে (পৃথক ডেটা পয়েন্টগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার তুলনায়) স্বাভাবিকতা অনুমান করা মোটেই সবে গুরুত্বপূর্ণ। সুতরাং, অনেকগুলি রিগ্রেশন পাঠ্যপুস্তকের বিপরীতে, আমরা রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশগুলির স্বাভাবিকতা নির্ধারণের প্রস্তাব …

21 regression  residuals  assumptions 

লজিস্টিক এবং লজিট রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য কি? আমি বুঝতে পারি যে এগুলি একই (বা এমনকি একই জিনিস) তবে কেউ কি এই দুটিয়ের মধ্যে পার্থক্য (গুলি) ব্যাখ্যা করতে পারে? মতভেদ সম্পর্কে একটি?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds