প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

এল 1 পেনালাইজড রিগ্রেশন (ওরফে লাসো) দুটি ফর্মুলেশনে উপস্থাপিত হয়। দুটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনটি তারপরে দুটি পৃথক সূত্রগুলি সাপেক্ষে এবং এবং, equivalently কারুশ-কুহান-টকার (কেকেটি) শর্তাবলী ব্যবহার করে, প্রথম সূত্রের স্থিতিস্থাপকতা দ্বিতীয় সূত্রের গ্রেডিয়েন্ট গ্রহণ করা এবং এটি 0 এর সমান স্থাপনের সমান, এটি সহজেই পাওয়া যায় যা আমি খুঁজে পাই না …

20 regression  lasso  penalized 

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন পুরোপুরি সমতুল্য হিসাবে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি পুনঃনির্মাণ করা কি? আমি কেবল পৃথকভাবে আলাদা চালানোর কথা উল্লেখ করছি না ।ttt আমি এটি কয়েকটি স্থানে পড়েছি (বেয়েসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস - গেলম্যান এট আল, এবং মাল্টিভারিয়েট ওল্ড স্কুল - মার্ডেন ) যে একটি মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার মডেলটিকে সহজেই একাধিক রিগ্রেশন …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

1/4হেটেরোসেসডাস্টিকটির ফলস্বরূপ আমি আমার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীলটিতে চতুর্থ মূল ( ) পাওয়ার ট্রান্সফর্মেশন ব্যবহার করছি । তবে এখন আমি নিশ্চিত না যে কীভাবে আমার প্রতিরোধের সহগগুলি ব্যাখ্যা করা যায়। আমি ধরে নিয়েছি যে আমি ব্যাক-ট্রান্সফর্ম করার সময় গুণের গুণাগুণগুলি চতুর্থ শক্তিতে নিয়ে যেতে হবে (নিচে রিগ্রেশন আউটপুট দেখুন)। সমস্ত ভেরিয়েবল মিলিয়নে …

20 regression  data-transformation 

আমার [0,1] এ কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি একটি বিটা রিগ্রেশন দিয়ে বিশ্লেষণ করতে চাই। অবশ্যই 0,1 মানগুলিকে সামঞ্জস্য করার জন্য কিছু করা দরকার। আমি একটি মডেল ফিট করতে ডেটা সংশোধন অপছন্দ করি। এছাড়াও আমি বিশ্বাস করি না যে শূন্য এবং 1 মুদ্রাস্ফীতি একটি ভাল ধারণা কারণ আমি বিশ্বাস করি …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

আমি বুঝতে চাই যে কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন অনুমানের জন্য পূর্বাভাস অন্তর তৈরি করা যায় । আমাকে কোলেটের মডেলিং বাইনারি ডেটা , ২ য় এড p.98-99 এ পদ্ধতি অনুসরণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল । এই পদ্ধতিটি বাস্তবায়িত করার পরে এবং এটির আর এর সাথে তুলনা করার পরে predict.glm, আমি আসলে মনে …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

"লার্জ , স্মল " ফলাফলের বিষয়ে কোনও জরিপ কাগজে আমাকে কী কেউ নির্দেশ করতে পারে ? আমি কীভাবে এই সমস্যাটি বিভিন্ন গবেষণা প্রসঙ্গে যেমন উদ্বোধন, শ্রেণিবিন্যাস, হোটলিংয়ের পরীক্ষা ইত্যাদিতে নিজেকে প্রকাশ করে তাতে আগ্রহী ।পিপিpএনএনn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

নিম্নলিখিতটি যদি বোঝা যায় তবে কেউ পরামর্শ দিতে পারে: আমি 4 ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে একটি সাধারণ লিনিয়ার মডেল নিয়ে কাজ করছি। সর্বনিম্ন উল্লেখযোগ্য শব্দটি বাদ দিতে হবে কিনা তা নিয়ে আমি দুজনের মনেই আছি। এর ভ্যালুটি 0.05 এর কিছুটা বেশি। আমি এই লাইনগুলি এটিকে বাদ দেওয়ার পক্ষে যুক্তি দিয়েছি: এই পদটির …

20 regression  model-selection 

আমি সর্বদা লজিস্টিক রিগ্রেশনকে দ্বিপদী রিগ্রেশনের একটি বিশেষ কেস হিসাবে বিবেচনা করেছি যেখানে লিঙ্ক ফাংশনটি লজিস্টিক ফাংশন (পরিবর্তে, বলুন, একটি প্রবিট ফাংশন)। আমার কাছে থাকা অন্য প্রশ্নের উত্তরগুলি পড়া থেকে , যদিও মনে হচ্ছে আমি বিভ্রান্ত হতে পারি এবং একটি লজিস্টিক লিঙ্কের সাথে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং দ্বিপদী রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য …

20 regression  logistic  binomial 

যদি তারা স্বর সম্পর্কিত হয় তবে তা নির্ধারণ করতে আমি 2 ভেরিয়েবলের প্রাকৃতিক লগের একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন চালিয়েছি। আমার আউটপুট এটি: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 আমি দ্বিধান্বিত. R2R2R^2 মানটির দিকে তাকালে আমি বলব যে দুটি ভেরিয়েবল পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয় , যেহেতু এটি কাছাকাছি । …

20 regression  r-squared 

আমি একটি ডেটাসেটের জন্য সহগের সঙ্কুচিত প্রাক্কলনগুলি পেতে দন্ডিত আর প্যাকেজটি ব্যবহার করছি যেখানে আমার প্রচুর ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে এবং কোনটি গুরুত্বপূর্ণ তা সম্পর্কে খুব কম জ্ঞান। আমি এল 1 এবং এল 2 টিউনিংয়ের প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়ার পরে এবং আমি আমার গুণাগুণগুলি নিয়ে সন্তুষ্ট হয়েছি, আর-স্কোয়ারের মতো কোনও কিছুর সাথে মডেল …

20 regression  lasso  stepwise-regression  ridge-regression 

আসুন আমি পরীক্ষ করি যে Yপরিবর্তনশীল Xবিভিন্ন পরীক্ষামূলক অবস্থার অধীনে চলকটির উপর নির্ভর করে এবং নিম্নলিখিত গ্রাফটি পান: উপরের গ্রাফের ড্যাশ লাইনগুলি প্রতিটি উপাত্ত সিরিজের (পরীক্ষামূলক সেটআপ) জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন উপস্থাপন করে এবং কিংবদন্তির সংখ্যাগুলি প্রতিটি ডেটা সিরিজের পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ককে বোঝায়। আমি মাঝে "গড় পারস্পরিক সম্পর্ক" (অথবা "গড় পারস্পরিক …

20 regression  correlation  mean  average 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

আমি শুনেছি যখন অনেক রিগ্রেশন মডেলের স্পেসিফিকেশনগুলি (ওএলএস-তে বলা হয়) একটি ডেটাসেটের জন্য সম্ভাবনা হিসাবে বিবেচিত হয়, এটি একাধিক তুলনামূলক সমস্যা সৃষ্টি করে এবং পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি আর নির্ভরযোগ্য হয় না। এর একটি চূড়ান্ত উদাহরণ হ'ল ধাপে ধাপে রিগ্রেশন। মডেলটি নির্দিষ্ট করতে যখন আমি নিজেই ডেটা ব্যবহার করতে পারি …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

সম্প্রতি আমি আবিষ্কার করেছি যে প্রয়োগকৃত একনোমেট্রিক্স সাহিত্যে, বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার সময়, নির্বাচিত ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে ওএলএস রিগ্রেশন অনুসরণ করার পরে ল্যাসো সম্পাদন করা অস্বাভাবিক কিছু নয়। আমি ভাবছিলাম যে কীভাবে আমরা এই জাতীয় পদ্ধতির বৈধতা অর্জন করতে পারি? এটি কি বাদ দেওয়া ভেরিয়েবলের মতো ঝামেলা সৃষ্টি করবে? …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

ওএলএস-এর প্রতিরোধের প্রসঙ্গে আমি বুঝতে পারি যে একটি ধরণের প্লট (বনাম লাগানো মান) প্রচলিতভাবে ধ্রুবক পরিবর্তনের জন্য পরীক্ষা করার জন্য এবং মডেল স্পেসিফিকেশন মূল্যায়নের জন্য দেখা হয়। কেন অবশিষ্টাংশগুলি ফিটগুলির বিরুদ্ধে চক্রান্ত করা হচ্ছে, এবং মানগুলি নয়? এই দুটি প্লট থেকে কীভাবে তথ্য আলাদা?ওয়াইওয়াইY আমি এমন একটি মডেল নিয়ে কাজ …

20 regression  residuals