প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

লগ-লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্যগুলির একটি সুস্পষ্ট তালিকা কি কেউ সরবরাহ করতে পারবেন? আমি বুঝতে পারি যে পূর্ববর্তীটি একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তবে কখন ব্যবহার করা উচিত সে সম্পর্কে আমি পরিষ্কার নই।

21 regression  logistic  logit  log-linear 

একটি রৈখিক মডেল জন্য , সংকোচন শব্দটি সর্বদা ।পি ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) কী কারণে আমরা বায়াস (ইন্টারসেপ্ট) শব্দটি সঙ্কুচিত করি না ? নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলিতে কি আমাদের পক্ষপাতের শব্দটি সঙ্কুচিত করা উচিত?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

আমি 5 টি স্বাধীন ভেরিয়েবল সহ ডেটা সেটে একটি ওএলএস রিগ্রেশন মডেল চালিয়েছিলাম। স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল উভয়ই অবিচ্ছিন্ন এবং রৈখিকভাবে সম্পর্কিত। আর স্কয়ারটি প্রায় 99.3%। কিন্তু যখন আমি আর এলোমেলো বন ব্যবহার করে একই চালনা করি তখন আমার ফলাফলটি '% ভার ব্যাখ্যা করেছে: 88.42'। কেন এলোমেলোভাবে বনজ ফলাফল …

21 r  regression  random-forest 

আমি ভাবছি যে লিনিয়ার মডেলটিতে আংশিক আর2আর2R^2 এবং সহগগুলির মধ্যে সঠিক সম্পর্কটি কী এবং কারণগুলির গুরুত্ব এবং প্রভাব চিত্রিত করার জন্য আমার কেবল একটি বা উভয় ব্যবহার করা উচিত। আমি যতদূর জানি, summaryসহগের অনুমানের সাথে, এবং anovaপ্রতিটি ফ্যাক্টরের জন্য স্কোয়ারের যোগফলের সাথে - বর্গাকার যোগফলের যোগফলের যোগফলের দ্বারা বিভক্ত একটি …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

এই প্রশ্নটি গণিত স্ট্যাক এক্সচেঞ্জ থেকে স্থানান্তরিত হয়েছিল কারণ ক্রস ভ্যালিডেটে উত্তর দেওয়া যেতে পারে। 7 বছর আগে স্থানান্তরিত । আমি এখনই রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং বৈকল্পিক বিশ্লেষণ সম্পর্কে শিখছি। রিগ্রেশন বিশ্লেষণে আপনার একটি ভেরিয়েবল স্থির রয়েছে এবং আপনি জানতে চান যে অন্যান্য ভেরিয়েবলের সাথে ভেরিয়েবল কীভাবে চলে। বৈকল্পিক বিশ্লেষণে আপনি …

21 regression 

আমি সর্বদা এই ধারণাটিতে ছিলাম যে রিগ্রেশন আনোভার একটি আরও সাধারণ ফর্ম এবং ফলাফলগুলি অভিন্ন হবে। তবে সম্প্রতি, আমি একই ডেটাতে একটি রিগ্রেশন এবং একটি আনোভা উভয়ই চালিত করেছি এবং ফলাফলগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক। এটি হ'ল, রিগ্রেশন মডেলটিতে উভয় প্রধান প্রভাব এবং মিথস্ক্রিয়া উল্লেখযোগ্য, তবে আনোভাতে একটি প্রধান প্রভাব তাৎপর্যপূর্ণ নয়। …

21 r  regression  anova 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণের প্রসঙ্গে পক্ষপাতের ধারণাটি উপলব্ধি করতে সংগ্রাম করছি ling পক্ষপাতের গাণিতিক সংজ্ঞা কী? ঠিক পক্ষপাতদুষ্ট এবং কেন / কীভাবে? উদাহরণস্বরূপ উদাহরণ?

21 regression  terminology  bias  definition 

লক । এই প্রশ্নটি এবং এর উত্তরগুলি লক করা আছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে historicalতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। weightsআর এর lmফাংশনে আর্গুমেন্টটি কীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে কেউ কি কিছু পয়েন্টার সরবরাহ করতে পারেন ? বলুন, উদাহরণস্বরূপ, আপনি ট্র্যাফিক ডেটাতে একটি মডেল ফিট …

21 r  regression 

লগ-লিঙ্ক ফাংশন সহ একটি পয়সন রিগ্রেশন একটি জিএলএম । সাধারণভাবে বিতরণ করা গণনা উপাত্তকে মডেল করার বিকল্প উপায় হ'ল লগ (বা বরং, 0 এর পরিচালনা করতে লগ (1 + গণনা) গ্রহণ করে প্রিপ্রোসেস করা। লগ-কাউন্টের প্রতিক্রিয়াগুলিতে আপনি যদি সর্বনিম্ন-স্কোয়ারের রিগ্রেশন করেন তবে তা কি পইসন রিগ্রেশন সম্পর্কিত? এটি কি একইরকম …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

ইন পরিসংখ্যানগত মডেলিং: দুই সংস্কৃতি লিও Breiman লিখেছেন বর্তমান প্রয়োগ অনুশীলন হ'ল ধার্মিকতা-ফিট-টেস্ট এবং অবশিষ্ট বিশ্লেষণগুলি ব্যবহার করে ডেটা মডেল ফিট fit এক পর্যায়ে, কয়েক বছর আগে, আমি নিয়ন্ত্রিত পরিমাণে অন-লাইনের সাথে সাতটি মাত্রায় একটি সিমুলেটেড রিগ্রেশন সমস্যা সেট আপ করেছি। ননলাইনারিটি চূড়ান্ত না হওয়া পর্যন্ত ধার্মিকতার মানক পরীক্ষাগুলি লিনিয়ারিকে …

21 regression  goodness-of-fit 

আমি ভেরিয়েবলের মধ্যে পরিবর্তনের পরিমাণ বর্ণনা করে এর ধারণাটি পুরোপুরি উপলব্ধি করতে চাই । প্রতিটি ওয়েব ব্যাখ্যা কিছুটা যান্ত্রিক এবং অবসন্ন হয়। আমি ধারণাটি "পেতে" চাই, কেবল যান্ত্রিকভাবে সংখ্যাগুলি ব্যবহার করি না।R2R2r^2 যেমন: ঘন্টা স্কোর বনাম পরীক্ষার স্কোর = .8RRr = .64R2R2r^2 তাহলে এর অর্থ কি? পরীক্ষার স্কোরের 64৪% পরিবর্তনশীলতা …

21 regression  correlation  variance 

এখানে, একবার দেখুন: আপনি প্রশিক্ষণ ডেটা কোথায় শেষ হবে তা দেখতে পারবেন। প্রশিক্ষণ ডেটা যায় থেকে 1 ।−1−1-1111 আমি কেরাস এবং তান অ্যাক্টিভেশন সহ 1-100-100-2 ঘন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করেছি। আমি ফলাফলটি দুটি মান, পি এবং কিউ হিসাবে পি / কিউ হিসাবে গণনা করি। এইভাবে আমি 1 টির চেয়ে কম মান …

21 regression  neural-networks  python  keras 

একাধিক রিগ্রেশন জন্য আদর্শ মডেল বিবেচনা করুন যেখানে ε ~ এন ( 0 , σ 2 আমি এন ) , তাই স্বাভাবিক, homoscedasticity এবং সব হোল্ড ত্রুটি uncorrelatedness।Y=Xβ+εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε∼N(0,σ2In)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) ধরুন যে আমরা এর তির্যকের সমস্ত উপাদানগুলিতে একই অল্প পরিমাণ যুক্ত করে একটি রিজ রিগ্রেশন করব :XXX βridge=[X′X+kI]−1X′Yβridge=[X′X+kI]−1X′Y\beta_\mathrm{ridge}=[X'X+kI]^{-1}X'Y …

21 regression  assumptions  ridge-regression 

আমি যে পাঠ্যটি ব্যবহার করছি তার মতে, অবশিষ্টগুলির পরিবর্তনের সূত্রটি দেওয়া হয়েছে:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) আমি বিশ্বাস করতে পারছি না যেহেতু id অবশিষ্টগুলি পর্যবেক্ষণকৃত মান এবং i ^ {th ; মানযুক্ত মানের মধ্যে পার্থক্য ; যদি কেউ পার্থক্যের বৈচিত্র্য গণনা করে থাকে তবে খুব কমপক্ষে আমি ফলাফল প্রকাশের …

21 regression  variance  residuals 

আমি কয়েকটা ইনপুট পরামিতি সহ আমার ডেটাতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি, 3 বলুন। এফ( এক্স )এফ( এক্স )= একটি এক্স1+ বি x2+ সিএক্স3+ ডিঅথবা= ( এ বি সি )টি( এক্স1 এক্স2 এক্স3) + ডি(ঝ)(২)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication