প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি পরিসংখ্যান শেখার সর্বাধিক জনপ্রিয় বইগুলি পড়েছি 1- পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানসমূহ। 2- পরিসংখ্যান শেখার একটি ভূমিকা । উভয়ই উল্লেখ করেছেন যে রিজ রিগ্রেশনটির দুটি সূত্র সমতুল্য। এই ফলাফলের কোন বোধগম্য গাণিতিক প্রমাণ আছে? আমি ক্রস ভ্যালিডেটেড দিয়েও গিয়েছিলাম , তবে আমি সেখানে কোনও সুনির্দিষ্ট প্রমাণ পাই না। তদুপরি, লাসো কি …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

গুগল থেকে আমি এর সন্তোষজনক উত্তর খুঁজে পাইনি । অবশ্যই আমার কাছে থাকা ডেটা যদি কয়েক মিলিয়ন ক্রমের হয় তবে গভীর শেখার উপায়। এবং আমি পড়েছি যে যখন আমার কাছে বড় ডেটা নেই তখন সম্ভবত মেশিন লার্নিংয়ে অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা ভাল। প্রদত্ত কারণটি হ'ল অতিরিক্ত মানানসই। মেশিন লার্নিং: যেমন …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

প্রশ্ন: নেভি-ওয়েস্ট (1987) এবং হানসেন-হড্রিক (1980) স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি ব্যবহার করার মধ্যে প্রধান পার্থক্য এবং মিলগুলি কী? কোন পরিস্থিতিতে এর মধ্যে একটির অপরটির চেয়ে বেশি পছন্দ করা উচিত? মন্তব্য: আমি জানি যে এই প্রতিটি সমন্বয় পদ্ধতি কীভাবে কাজ করে; যাইহোক, আমি এখনও এমন কোনও দলিল পাইনি যা তাদের সাথে অনলাইনে বা …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

আমি ধাপে ফাংশনটি ব্যবহার করে আর-এ পদক্ষেপ এবং পশ্চাদপদ রিগ্রেশনের মধ্যে মূল পার্থক্যটি বোঝার চেষ্টা করছি। ধাপে ধাপে রিগ্রেশন করার জন্য আমি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করেছি step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") আমি উপরের কোডের জন্য নীচের আউটপুট পেয়েছি। পিছনে পরিবর্তনশীল নির্বাচনের জন্য আমি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করেছি step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="backward") এবং আমি পিছনে জন্য নীচের আউটপুট …

15 r  regression 

অনুমানের জন্য রিগ্রেশন মডেলগুলি ব্যবহার করার একটি প্রাথমিক ধারণা হ'ল "সমস্ত প্রাসঙ্গিক ভবিষ্যদ্বাণী" ভবিষ্যদ্বাণী সমীকরণের অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। যুক্তিটি হ'ল একটি গুরুত্বপূর্ণ আসল-বিশ্ব ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত করতে ব্যর্থতা পক্ষপাতদুষ্ট সহগ এবং এইভাবে ভুল ইনফারেন্সগুলি (যেমন, বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাত) বাড়ে। কিন্তু গবেষণা বাস্তবে, আমি আছে না যে কেউ সহ দেখা প্রতিম …

15 regression  assumptions  bias  predictor  confounding 

আমি একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যিনি মেশিন লার্নিংয়ে কাজ করছেন। আমার উপলব্ধি থেকে, লিনিয়ার রিগ্রেশন (যেমন ওএলএস) এবং লিনিয়ার শ্রেণিবিন্যাস (যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং এসভিএম) প্রশিক্ষিত সহগ w⃗ w→\vec{w} এবং বৈশিষ্ট্য ভেরিয়েবল মধ্যে একটি অভ্যন্তরীণ পণ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে :x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

আমি ফিটিং লাইন সম্পর্কে একটি উপস্থাপনা দিচ্ছি। আমার একটি সাধারণ লিনিয়ার ফাংশন, y=1x+by=1x+by=1x+b । আমি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা ডেটা পয়েন্ট পাওয়ার চেষ্টা করছি যা আমি একটি স্কেটার প্লটে রাখতে পারি যা আমার লাইনটিকে একই সমীকরণের সাথে ফিট রাখবে। আমি এই কৌশলটি আর বা এক্সেল উভয়ের মধ্যেই শিখতে চাই - যে …

15 r  regression  least-squares  excel 

আমি জানি যে গাউসিয়ান প্রসেস রিগ্রেশন (জিপিআর) হ'ল নমনীয় ননলাইনার মডেলগুলির জন্য ফিট করার জন্য স্প্লাইনগুলি ব্যবহার করার বিকল্প। আমি জানতে চাই কোন পরিস্থিতিতে অন্যগুলির তুলনায় বিশেষত বায়েশিয়ান রিগ্রেশন কাঠামোর ক্ষেত্রে কোনটি উপযুক্ত। আমি ইতিমধ্যে দেখেছি স্প্লাইনস, স্মুথড স্প্লাইনস এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া ইমুলেটরগুলি ব্যবহার করার সুবিধা / অসুবিধাগুলি কী? তবে …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

আমার প্রায় pred০০ ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে একটি লিনিয়ার মডেল রয়েছে এবং আমি অনুমানগুলি, এফ মানগুলি, পি মানগুলি ইত্যাদি উপস্থাপন করতে যাচ্ছি তবে আমি ভাবছিলাম যে কোনও একক ভবিষ্যদ্বাণীীর স্বতন্ত্র প্রভাবকে উপস্থাপন করার জন্য সেরা ভিজ্যুয়াল প্লট কী হবে? প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল? Scatterplot? শর্তাধীন প্লট? ইফেক্টের প্লট? ইত্যাদি? আমি কীভাবে এই প্লটটি ব্যাখ্যা …

15 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

আমার কাছে থাকা ডেটা হ'ল y ~ সময়ের একটি রিগ্রেশন opeাল মান, দুটি পৃথক ক্ষেত্রের একটি নির্দিষ্ট প্রজাতির জন্য একটি মান ত্রুটি, একটি এন মান এবং এপি মান। আমি যাচাই করতে চাই যে কোনও অঞ্চলের রিগ্রেশন opeাল অন্য অঞ্চলের রেগ্রেশন opeাল থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা - এই জাতীয় ডেটা দিয়ে …

15 r  regression  statistical-significance 

আমি বর্তমানে একটি রিগ্রেশন মডেলটিতে কাজ করছি যেখানে আমার কাছে কেবল স্বাধীন ভেরিয়েবল হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ / ফ্যাক্টর ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হ'ল একটি লজিট রুপান্তরিত অনুপাত। আর-তে একটি সাধারণ রিগ্রেশন চালানো মোটামুটি সহজ, কারণ আর ডামিগুলি "ফ্যাক্টর" টাইপ হওয়ার সাথে সাথেই কীভাবে কোডিং করবেন তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে জানে। তবে এই …

15 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

আমি বিভিন্ন ভেরিয়েবলের মডেল তৈরি করতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে পরিচিত। তবে, আমি কৌতূহল ছিলাম যদি রিগ্রেশন টেস্টগুলি কোনও ধরণের বেসিক হাইপোথিসিস পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদি তা হয় তবে সেই পরিস্থিতি / অনুমানগুলি দেখতে কেমন হবে?

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

বলুন আমার কাছে এন পর্যবেক্ষণ রয়েছে, সম্ভবত একাধিক কারণ এবং আমি প্রতিটি পর্যবেক্ষণ দু'বার (বা এম বার) পুনরাবৃত্তি করি কীভাবে এই নতুন সেট আকারের এনএম এর একটি রিগ্রেশন কেবলমাত্র মূল পর্যবেক্ষণের সাথে কোনও রিগ্রেশনের সাথে তুলনা করবে?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

আমি যখন পর্যবেক্ষণ বা ভবিষ্যদ্বাণী যুক্ত করা হয় তখন রৈখিক মডেলটি দক্ষতার সাথে আপডেট করার জন্য আরে উপায় খুঁজে পেতে আগ্রহী। বিগলমের পর্যবেক্ষণগুলি যুক্ত করার সময় একটি আপডেট করার ক্ষমতা রয়েছে তবে আমার ডেটা মেমরিটিতে থাকার জন্য যথেষ্ট ছোট (যদিও আমার কাছে আপডেট করার জন্য প্রচুর পরিমাণে উদাহরণ রয়েছে)। খালি …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

আমি বুঝতে পারি এটি একটি সম্ভাব্য বিস্তৃত প্রশ্ন হতে পারে, তবে আমি ভাবছিলাম যে জেনারালাইজেবল অনুমানগুলি কি কোনও জিএলএম (জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেল) এর কোনও জিএলএম (জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেল) এর ব্যবহার বোঝায়? কেউ আমাকে সম্প্রতি বলেছিল যে আমি যখন তথ্য কাঠামোটিকে "অ্যাডিটিভ" হিসাবে ধরে নিই তখনই জিএএমগুলি ব্যবহার করা উচিত, অর্থাৎ …

15 regression  generalized-linear-model  gam