প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

যখন আমি দুটি সময়ের সাথে পার্থক্য মডেলের মধ্যে পার্থক্য অনুমান করি, তখন সমতুল্য রিগ্রেশন মডেলটি হবে ক। Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} যেখানে একটি ডামি যা পর্যবেক্ষণের চিকিত্সার গ্রুপ থেকে যদি 1 টির সমান হয়TreatmentTreatmentTreatment এবং হ'ল ডামি যা চিকিত্সা হওয়ার পরে সময়কাল 1 এর …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

আমি আমার ওএলএস রিগ্রেশন দিয়ে শুরু করি: যেখানে ডি একটি ডামি ভেরিয়েবল, অনুমানগুলি কম পি-মান দিয়ে শূন্যের থেকে আলাদা হয়ে যায়। আমি তারপরে একটি র‌্যামসে রিসেট পরীক্ষা করলাম এবং সমীকরণটির কিছু ভুল বানান রয়েছে তা আমি খুঁজে পেয়েছি, আমি এইভাবে x: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

আমি সম্প্রতি এমন একটি পরীক্ষা বিশ্লেষণ করেছি যা আনকোভা ব্যবহার করে 2 শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল এবং একটি ধ্রুবক পরিবর্তনশীলকে ম্যানিপুলেটেড করেছিল। যাইহোক, একজন পর্যালোচক পরামর্শ দিয়েছেন যে ডামি ভেরিয়েবল হিসাবে কোডযুক্ত শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের সাথে একাধিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ এবং অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল উভয়ই পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য আরও উপযুক্ত পরীক্ষা। ডামি ভেরিয়েবলগুলির সাথে ANCOVA বনাম …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

মনে করুন আমি কোনও ধরণের অনুপাত বা শতাংশের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, আসুন আমি বলি যে আমি কোন পার্টিতে অংশ নেবে এমন ছেলেদের তুলনায় বনামের সংখ্যা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই এবং মডেলটিতে আমি যে পার্টির বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারি সেগুলি পার্টির জন্য বিজ্ঞাপনের পরিমাণ, ভেন্যুর …

20 regression  logistic 

এসএএস, এসপিএসএস এবং আরও অনেকগুলি সহ বেশ কয়েকটি পরিসংখ্যান প্যাকেজগুলিতে "ইন্টারসেপ্টটি দমন করার" বিকল্প রয়েছে। আপনি এটি কেন করতে চান?

20 regression 

আমি কী বুঝতে পারি যে বহুমাত্রিক আনোভাতে ভেরিয়েবলগুলি নির্দিষ্ট করা হয়েছে সেটির সাথে একটি তফাত হয় তবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করার সময় অর্ডারটি কিছু আসে যায় না? সুতরাং পরিমাপ করা রক্ত ​​ক্ষয় y এবং দুটি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের মতো একটি ফলাফল ধরে নেওয়া অ্যাডিনয়েডেক্টমি পদ্ধতি a , টনসিলিক্টমি পদ্ধতি b । …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

অ্যাংজিস্ট এবং পিস্কে এটি পরামর্শ দিয়েছেন যে রবস্ট (অর্থাত্ হেটেরোস্কেস্টাস্টিটি বা অসম বৈকল্পের প্রতি দৃ )়) স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি এটির জন্য পরীক্ষা করার চেয়ে অবশ্যই বিষয় হিসাবে রিপোর্ট করা হয়েছে। দুটি প্রশ্ন: যখন সমকামীতা থাকে তখন এর প্রমিত ত্রুটিগুলিতে প্রভাব কী? কেউ কি আসলে তাদের কাজগুলিতে এটি করে?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

আমি অপ্টিমাইজেশনে নতুন। আমি একটি আদর্শের ডানদিকে একটি সুপারস্ক্রিপ্ট 2 এবং একটি সাবস্ক্রিপ্ট 2 রয়েছে এমন সমীকরণগুলি দেখছি । উদাহরণস্বরূপ, এখানে সর্বনিম্ন স্কোয়ার সমীকরণ মিনি| | একটিএক্স-বি | |22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 আমি মনে করি আমি সুপারস্ক্রিপ্ট 2 বুঝি: এর অর্থ আদর্শের মানটি বর্গ করা। তবে সাবস্ক্রিপ্ট 2 কী? এই সমীকরণগুলি আমার …

20 regression  optimization  notation 

আমি নীচে প্রতি প্রত্যাশিত পূর্বাভাস ত্রুটির (ESL) তাত্পর্য বোঝার জন্য লড়াই করছি, বিশেষত ২.১১ এবং ২.১২ (কন্ডিশনিং, পয়েন্ট-ওয়াইজ ন্যূনতম দিকে ধাপ) the যে কোনও পয়েন্টার বা লিঙ্কগুলি প্রশংসিত। নীচে আমি ইএসএল পৃষ্ঠা থেকে উদ্ধৃত প্রতিবেদন করছি। 18. প্রথম দুটি সমীকরণ, ক্রম, সমীকরণ 2.11 এবং 2.12। যাক একটি বাস্তব মূল্যবান র্যান্ডম …

20 regression  prediction  error 

আমি এখন এক বছরেরও বেশি সময় ধরে এক্সট্রিম লার্নিং মেশিন (ইএলএম) দৃষ্টান্তটি সম্পর্কে বাস্তবায়ন এবং ব্যবহারের বিষয়ে চিন্তাভাবনা করছি এবং আমি যত বেশি করবো ততই সন্দেহ করি যে এটি সত্যিই একটি ভাল জিনিস। আমার মতামতটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সাথে বিপরীত বলে মনে হয় যেখানে - যখন পরিমাপ হিসাবে উদ্ধৃতি এবং নতুন …

20 regression 

রিগ্রেশন নিয়মিতকরণ (লিনিয়ার, লজিস্টিক ...) ওভার-ফিটিং হ্রাস করার সর্বাধিক জনপ্রিয় উপায়। লক্ষ্যটি পূর্বাভাসের নির্ভুলতা হয় (ব্যাখ্যা না করে), নিয়মিতকরণের জন্য কি কোনও ভাল বিকল্প রয়েছে, বিশেষত বড় ডেটা-সেটগুলির জন্য উপযুক্ত (মাইল / বিলিয়ন পর্যবেক্ষণ এবং লক্ষ লক্ষ বৈশিষ্ট্য)?

19 regression  regularization  overfitting 

আমি বায়ু ডেটা (0, 359) এবং দিনের সময় (0, 23) ব্যবহার করে একটি মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি, তবে আমি উদ্বিগ্ন যে তারা নিজেরাই লিনিয়ার পরামিতি নয় বলেই তারা একটি লিনিয়ার রিগ্রেশনে ফিট হবে। আমি পাইথন ব্যবহার করে তাদের রূপান্তর করতে চাই। আমি কমপক্ষে বাতাসের ক্ষেত্রে, ডিগ্রির পাপ এবং মহাকাশ …

19 regression  python  circular-statistics 

ডিভিডি হিসাবে ডিভিটি mtcarsসেট করে ডেভিড আলফা (১, সুতরাং লাসো) সহ গ্ল্যামনেটের প্লটটি mpgভবিষ্যদ্বাণী ভেরিয়েবল হিসাবে অন্য হিসাবে সেট করা হয় । glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) আমরা কি বিভিন্ন ভেরিয়েবল সংক্রান্ত এই চক্রান্ত থেকে এই উপসংহারে আসতে পারি, বিশেষ করে am, cylএবং wt(লাল, কালো এবং হালকা নীল লাইন)? একটি প্রতিবেদন প্রকাশের জন্য …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

আমি এখান থেকে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি বাস্তবায়ন পরীক্ষা করছি । আমি এই নিবন্ধটি পড়ার পরে, মনে হচ্ছে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি সিগময়েড ফাংশন নির্ধারণ করার জন্য সেরা সহগের সন্ধান করা। সুতরাং আমি কেবল অবাক হয়েছি কেন এই পদ্ধতিটিকে "লজিস্টিক রিগ্রেশন" বলা হয়। এটি কি লগারিদমিক ফাংশনের সাথে সম্পর্কিত? এটি আরও ভালভাবে বুঝতে …

19 regression  machine-learning  logistic 

আমি (সঙ্গে শৈলশিরা রিগ্রেশন মধ্যে একটি সংযোগ ওয়েবে পঠিত কোথাও থাকার স্মরণ এবং পিসিএ রিগ্রেশন নিয়মিতকরণ): ব্যবহার করার সময় ℓ 2 hyperparameter সঙ্গে -regularized রিগ্রেশন λ , যদিℓ2ℓ2\ell_2ℓ2ℓ2\ell_2λλ\lambda , তারপর রিগ্রেশন সঙ্গে পিসি পরিবর্তনশীল সরানোর সমতূল্য সবচেয়ে ছোট এগেনুয়ালু।। → 0λ→0\lambda \to 0 এটা সত্য কেন? অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়াটির সাথে এর …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression