প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমার 150 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং এগুলির মধ্যে অনেকগুলি একে অপরের সাথে অত্যন্ত সংযুক্ত। আমার লক্ষ্যটি হল একটি বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেওয়া, যার পরিসীমা 1-8 । আমার নমুনার আকার 550 এবং আমি 10-ভাঁজ ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করছি । এএফএআইআইকি, নিয়মিতকরণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে (লাসো, ইলাস্টিক নেট এবং রিজ) বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্কের …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

আমার কাছে মাছের ঘনত্বের ডেটা রয়েছে যা আমি বিভিন্ন সংগ্রহের কৌশলগুলির মধ্যে তুলনা করার চেষ্টা করছি, তথ্যটিতে প্রচুর শূন্য রয়েছে এবং হিস্টোগ্রামটি ঘনত্ব হিসাবে, একটি পোষন বিতরণের জন্য উপযুক্ত মনে হয়, এটি পূর্ণসংখ্যার ডেটা নয়। আমি জিএলএমগুলিতে তুলনামূলকভাবে নতুন এবং কোন বিতরণটি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে বলতে হবে …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

ধরা যাক আমার কাছে কিছু ডেটা রয়েছে এবং তারপরে আমি একটি মডেল (একটি অ-লিনিয়ার রিগ্রেশন) দিয়ে ডেটা ফিট করি। তারপরে আমি আর-স্কোয়ার ( R2আর2R^2 ) গণনা করি । আর-স্কোয়ারটি নেতিবাচক হলে তার অর্থ কী? তার মানে কি আমার মডেলটি খারাপ? আমি জানি যে এর ব্যাপ্তি R2আর2R^2[-1,1] হতে পারে। যখন R2আর2R^20 …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

একদল ব্যক্তি একটি প্রশ্নের উত্তর দেয়। উত্তরটি "হ্যাঁ" বা "না" হতে পারে। গবেষক জানতে চান যে বয়স উত্তরগুলির প্রকারের সাথে সম্পর্কিত কিনা। অ্যাসোসিয়েশনটি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন করে মূল্যায়ন করা হয়েছিল যেখানে বয়স ব্যাখ্যাযোগ্য পরিবর্তনশীল এবং উত্তরের ধরণ (হ্যাঁ, না) নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। যথাক্রমে "হ্যাঁ" এবং "না" জবাব দেওয়া গ্রুপগুলির গড় বয়স …

17 regression  logistic  t-test 

কিছু দিন আগে, আমার একজন মনোবিজ্ঞানী-গবেষক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ভেরিয়েবল নির্বাচন করার জন্য তার পদ্ধতি সম্পর্কে আমাকে বলেছিলেন। আমার ধারণা এটি ভাল নয়, তবে আমার অন্য কাউকে এটি নিশ্চিত করার জন্য জিজ্ঞাসা করা উচিত। পদ্ধতিটি হ'ল: সমস্ত ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সটি দেখুন (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল ওয়াই সহ) এবং সেই ভবিষ্যদ্বাণীকারী …

17 regression  correlation  model-selection 

আমি আর-তে তারিখের বিন্যাসে ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করতে অভ্যস্ত নই I'm আমি কেবল ভাবছি যে কোনও লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল হিসাবে কোনও তারিখের পরিবর্তনশীল যুক্ত করা সম্ভব কিনা আমি ভাবছি। যদি এটি সম্ভব হয় তবে আমরা সহগকে কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি? ফলাফলের পরিবর্তনশীলটিতে এটি কি এক দিনের প্রভাব? আমি যা …

17 r  regression  time-series 

আমি হাসতি এট আল-র "স্ট্যাটিসটিকাল লার্নিং ডেটা মাইনিং, ইনফারেন্স এবং প্রেডিকশন" বইটি থেকে স্প্লাই সম্পর্কে শিখছি। আমি 145 পৃষ্ঠায় পেয়েছি যে প্রাকৃতিক ঘন স্প্লাইনগুলি সীমানা নটগুলির বাইরে লিনিয়ার। আছে KKK , নট ξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K splines এবং নিম্নলিখিত গ্রন্থে যেমন একটি স্প্লাইন সম্পর্কে দেওয়া হয়। প্রশ্ন 1: 4 ডিগ্রি …

17 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কিত পরিসংখ্যানের সাহিত্যের জন্য কোনও ভাল পর্যালোচনা নিবন্ধ সম্পর্কে কেউ কি জানেন? আমি মূলত ধারাবাহিকতা ফলাফল এবং অ্যাসিম্পটোটিকগুলিতে আগ্রহী। বিশেষ আগ্রহী মডেল Yআমি টি= মি ( এক্সআমি টি, Θ ) + + εআমি টি,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, প্যানেল ডেটা জন্য। অল্প প্যারামিট্রিক পদ্ধতি হ'ল কম আগ্রহ। জার্নালগুলি …

17 regression  references  nonlinear-regression 

রিগ্রেশনে নাল মডেল কী এবং নাল মডেল এবং নাল হাইপোথিসিসের মধ্যে সম্পর্ক কী? আমার বোঝার জন্য, এর অর্থ কি? ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য "প্রতিক্রিয়াটির গড়ের গড়" ব্যবহার করছেন? পৃথক প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য "লেবেল বিতরণ" ব্যবহার করছেন? যদি এটি হয় তবে মনে হচ্ছে নাল অনুমানের মধ্যে সংযোগ …

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

একটি প্রমিত OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশন সমস্যা বিবেচনা করুন : আমার ম্যাট্রিকস রয়েছে এবং \ এক্স এবং আমি L = \ | \ Y- \ X \ B \ | ^ 2 হ্রাস করতে \ বি সন্ধান করতে চাই । সমাধানটি \ টুপি \ বি = \ আরগমিন_ \ বি …

16 regression  least-squares  ridge-regression 

লাসো রিগ্রেশন ব্যাখ্যা করার সময়, একটি হীরা এবং বৃত্তের চিত্রটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। বলা হয়ে থাকে যে লাসোতে সীমাবদ্ধতার আকৃতিটি হীরক হওয়ায় প্রাপ্ত ন্যূনতম স্কোয়ার সমাধানগুলি হীরাটির কোণায় এমনভাবে স্পর্শ করতে পারে যে এটি কিছু পরিবর্তনশীল সঙ্কুচিত হতে পারে। তবে, রিজ রিগ্রেশনে, কারণ এটি একটি বৃত্ত, এটি প্রায়শই অক্ষকে স্পর্শ …

16 regression  lasso  ridge-regression 

আমি Y এবং X1, X2 এর মধ্যে সম্পর্কের বর্ণনা দিতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করছি। তত্ত্ব থেকে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে একাধিক রিগ্রেশন Y এবং X এর প্রতিটি (Y এবং X1, Y এবং X2) এর মধ্যে রৈখিক সম্পর্ককে ধরে নিয়েছে। আমি এক্স এর কোনও রূপান্তর ব্যবহার করছি না সুতরাং, আমি …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

আমি জানি যে প্রমিতের পিয়ারসন অবশিষ্টাংশগুলি একটি traditionalতিহ্যগত সম্ভাব্য উপায়ে প্রাপ্ত হয়: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πআমিπআমি(1-πআমি) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} এবং ডিভায়েন্সের অবশিষ্টাংশগুলি আরও পরিসংখ্যানগত উপায়ে প্রাপ্ত হয় (সম্ভাবনার প্রতিটি পয়েন্টের অবদান): ঘআমি= এসআমি- 2 [ yআমিলগπআমি^+ + ( 1 - y)আমি)log( 1 - π)আমি) ]--------------------------√ঘআমি=গুলিআমি-2[Yআমিলগ⁡πআমি^+ +(1-Yআমি)লগ⁡(1-πআমি)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

রিজ রিগ্রেশন অনুমান পরামিতি ββ\boldsymbol \beta একটি রৈখিক মডেল y=Xβy=Xβ\mathbf y = \mathbf X \boldsymbol \beta দ্বারা যেখানে একটি নিয়মিতকরণ প্যারামিটার। এটি সুপরিচিত যে অনেকগুলি পরস্পর সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণীকারী থাকাকালীন এটি প্রায়শই ওএলএস রিগ্রেশন ( ) এর চেয়ে ভাল সম্পাদন করে ।β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,\hat{\boldsymbol \beta}_\lambda = (\mathbf X^\top \mathbf X + \lambda \mathbf …

16 regression  ridge-regression  shrinkage 

গত মাসগুলিতে আমি এই গ্রীষ্মে আমার মাস্টার থিসিসের প্রস্তুতির জন্য কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন সম্পর্কে নিবিড়ভাবে পড়েছি। বিশেষত আমি রজার কোয়েঙ্কারের 2005 সালের বইয়ের বেশিরভাগ বইটি পড়েছি। এখন আমি বিদ্যমান বিদ্যমান জ্ঞানকে কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন কৌশলগুলিতে প্রসারিত করতে চাই যা ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবলগুলি (IV) এর জন্য অনুমতি দেয়। এটি গবেষণার একটি সক্রিয় ক্ষেত্র বলে …

16 regression  references  econometrics  instrumental-variables  quantile-regression