প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

লজিস্টিক রিগ্রেশন এর প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের আইডি অনুমান আছে কি? উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমাদের কাছে 100010001000 ডাটা পয়েন্ট রয়েছে। এটা তোলে প্রতিক্রিয়া বলে মনে হয় সঙ্গে একটি বের্নুলির বন্টন থেকে আসছে । সুতরাং, আমাদের বিভিন্ন প্যারামিটার সহ বার্নোল্লি বিতরণ করা উচিত ।পি আমি = logit ( β 0 + + β 1 …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

তাহলে XXX পূর্ণ র্যাঙ্ক হয়, বিপরীত XTXXTXX^TX বিদ্যমান এবং আমরা লিস্ট স্কোয়ার অনুমান β^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XY এবং Var(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} ভেরিয়েন্স সূত্রে আমরা কীভাবে স্বজ্ঞাতভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}? ডেরাইভেশনের কৌশলটি আমার পক্ষে পরিষ্কার।

18 regression  variance  least-squares 

আমি প্রতিটি শহরের প্রতিটি জেলায় হত্যাকাণ্ডের সংখ্যা ব্যাখ্যা করতে একটি রিগ্রেশন ফিট করার চেষ্টা করছি। যদিও আমি জানি যে আমার ডেটা একটি পয়সন বিতরণ অনুসরণ করে, তবে আমি এই জাতীয় কোনও ওএলএস ফিট করার চেষ্টা করেছি: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon তারপরে, আমি একটি পয়েসন রিগ্রেশনও চেষ্টা …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

আনোভা এবং রেজিস্ট্রেশন সমতুল্য বিষয়ে আমার বিয়ারিংগুলি পাওয়ার ক্ষেত্রে এই অস্থায়ী (প্রগতিতে) প্রয়াসটি সম্পূর্ণ করার জন্য কী আমি সহায়তা পেতে পারি? আমি এই দুটি পদ্ধতির ধারণাগুলি, নামকরণ এবং সিনট্যাক্সের পুনর্মিলন করার চেষ্টা করছি। এই সাইটে তাদের সাধারণতা সম্পর্কে অনেকগুলি পোস্ট রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ এটি বা এটি , তবে শুরু করার সাথে …

18 regression  anova  mixed-model 

থেকে পরিসংখ্যানগত শেখার ভূমিকা জেমস এট আল।, ছুটি এক-আউট ক্রস বৈধতা (LOOCV) অনুমান দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে ।CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 প্রমাণ ছাড়াই সমীকরণ (৫.২) বলেছে যে সর্বনিম্ন-স্কোয়ার বা বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন (এটি কেবলমাত্র একটি ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে রিগ্রেশন প্রযোজ্য কিনা তা আমার কাছে অজানা), যেখানে " \ টুপি {Y} …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

গাউসীয় রেডিয়াল বেসিস ফাংশন (আরবিএফ) এর সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং গাউসিয়ান কার্নেলের সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন করার মধ্যে পার্থক্য কী?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

আমি একটি খুব সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পাদন করতে চাই R। সূত্রটি মতো সহজ । তবে আমি চাই theাল ( ) একটি বিরতিতে থাকা উচিত, যাক, যাক, 1.4 এবং 1.6 এর মধ্যে।Y= একটি এক্স + খY=একটিএক্স+ +খy = ax + bএকটিএকটিa কিভাবে এই কাজ করা যেতে পারে?

18 r  regression  constrained-regression 

আমার একটি বিন্দু (x, y) আছে যা আমার কাছে একটি ডাটা সেট (এক্স, ওয়াই) দিয়ে যাওয়ার জন্য একটি লিনিয়ার রেজিস্ট্রার প্রয়োজন। আমি কীভাবে এটি আর এ প্রয়োগ করব?

18 r  regression 

আমার কাছে এমন কিছু ডেটা রয়েছে যা অত্যন্ত পরস্পর সম্পর্কিত। যদি আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন চালাই তবে আমি একটি (= 0.93) এর কাছাকাছি withাল সহ একটি রিগ্রেশন রেখা পাই। আমি কি করতে চাই তা পরীক্ষা করা যদি এই slাল 1.0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হয়। আমার প্রত্যাশা এটি হয় না। অন্য কথায়, …

18 regression  correlation  hypothesis-testing 

আসুন নীচের উদাহরণটি ধরুন: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) এটি ওএলএস রিগ্রেশন ব্যবহার করে এক্স 1 এবং x2 এর উপর ভিত্তি করে y এর একটি মডেল তৈরি করে। আমরা দেওয়া Y ভবিষ্যদ্বাণী করা x_vec কেবলমাত্র আমরা সূত্র আমরা …

18 r  regression  predictive-models  prediction-interval 

প্রসঙ্গ: গণিত স্ট্যাক এক্সচেঞ্জের একটি প্রশ্ন থেকে (আমি কি কোনও প্রোগ্রাম তৈরি করতে পারি) , কারও কাছে পয়েন্টের একটি সেট রয়েছে এবং এটি লিনিয়ার, এক্সফোনেনশিয়াল বা লোগারিথমিকের সাথে একটি বক্ররেখা ফিট করতে চায়। সাধারণ পদ্ধতিটি হ'ল এর মধ্যে একটি (যা মডেলকে নির্দিষ্ট করে) বাছাই করে শুরু করা এবং তার পরে …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

পিয়ারসনের সহসম্পর্কীয় সহগ ব্যবহার করে আমার বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল রয়েছে যা আমার সাথে খুব বেশি সম্পর্কযুক্ত ( এবং আমার মডেলের 2 জোড়া ভেরিয়েবলের জন্য))ρ = 0.989ρ = 0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ = 0.989ρ=0.989\rho = 0.989 কারণ ভেরিয়েবল কিছু অত্যন্ত সম্পর্কিত কারণ এক পরিবর্তনশীল ব্যবহার করা হয় হিসাব অন্য পরিবর্তনশীল জন্য। উদাহরণ: …

18 regression  correlation  modeling 

আমি লগিট মডেলটি ব্যবহার করছি। আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বাইনারি হয়। তবে একটি স্বাধীন পরিবর্তনশীল যা শ্রেণীগত এবং প্রতিক্রিয়া রয়েছে রয়েছে: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor। সুতরাং, এটি অর্ডিনাল ("পরিমাণগত শ্রেণীবদ্ধ")। মডেলটিতে কীভাবে এটি পরিচালনা করবেন তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই। আমি ব্যবহার করছি gretl। [@Ttnphns থেকে দ্রষ্টব্য: …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

আমার কাছে মুভিজ ডেটাসেটের একটি মডেল রয়েছে এবং আমি রিগ্রেশনটি ব্যবহার করেছি: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) যা আউটপুট দিয়েছে: এখন আমি প্রথমবারে অ্যাডেড ভেরিয়েবল প্লট নামে কাজ করার …

18 regression  data-visualization  multiple-regression  scatterplot 

আমি একবার শুনেছি লিনিয়ার রিগ্রেশন বা কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন-এ ডান স্কিউ বিতরণের জন্য লগ রূপান্তরটি সবচেয়ে জনপ্রিয় আমি জানতে চাই যে এই বিবৃতিটির অন্তর্নিহিত কোনও কারণ আছে কি? লগ রূপান্তরটি কেন ডান স্কিউ বিতরণের জন্য উপযুক্ত? বাম-স্কিউড বিতরণ সম্পর্কে কীভাবে?

18 regression  distributions  data-transformation  skewness