প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি কোনও দ্বিপদী লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করছি ব্যবহারকারী যদি কোনও কিছুর উপর ক্লিক করে তার সম্ভাব্যতার সংস্পর্শে has_xবা has_yপ্রভাবিত করে তবে তা চিহ্নিত করতে। আমার মডেলটি নিম্নলিখিত: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) এটি আমার মডেল থেকে আউটপুট: Call: glm(formula = has_clicked ~ …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

আমার একনোমেট্রিক্সে ফ্রিশ ওয়া প্রপঞ্চটি শেখানোর কথা, যা আমি অধ্যয়ন করি নি। আমি এর পেছনের গণিতগুলি বুঝতে পেরেছি এবং আমি আশা করি যে এই ধারণাটিও "একাধিক লিনিয়ার মডেল থেকে আপনি একটি নির্দিষ্ট সহগের জন্য যে সহগ অর্জন করবেন আপনি যদি" ​​অন্য রেজিস্ট্রারদের প্রভাব "বাদ দেন তবে সাধারণ রিগ্রেশন মডেলের সহগের …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

আমি প্রভাবগুলি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি। কোনও সাধারণ ওএলএস রিগ্রেশন প্রসঙ্গে ব্যাখ্যা করতে পারে yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} যেখানে আমি জন্য প্রভাব ফাংশন চাই ।ββ\beta

15 regression  least-squares 

আমার কাছে কিছু তথ্য রয়েছে যা মোটামুটি রৈখিক লাইনের সাথে মানানসই: আমি যখন এই মানগুলির একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন করি, আমি একটি রৈখিক সমীকরণ পাই: y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 একটি আদর্শ বিশ্বে সমীকরণ উচিত হবে ।y=xy=এক্সy = x স্পষ্টত, আমার রৈখিক মান ঘনিষ্ঠ যে আদর্শ, কিন্তু ঠিক নয়। আমার প্রশ্ন, এই ফলাফলটি …

14 regression  hypothesis-testing  statistical-significance 

ধরা যাক আমাদের ইনপুট (প্রেডিকটার) এবং আউটপুট (প্রতিক্রিয়া) ডেটা পয়েন্ট এ, বি, সি, ডি, ই রয়েছে এবং আমরা পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি লাইন ফিট করতে চাই। প্রশ্নটি চিত্রিত করার জন্য এটি একটি সাধারণ সমস্যা, তবে উচ্চতর মাত্রায়ও বাড়ানো যেতে পারে। সমস্যা বিবৃতি বর্তমানের সেরা ফিট বা অনুমানটি উপরের কৃষ্ণাঙ্গ রেখা দ্বারা …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

আমি এটি বোঝাতে চাই যে মডেলটি পৃথক ডেটা পয়েন্টের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে খারাপ তবে দৃ firm় প্রবণতা প্রতিষ্ঠা করেছে (উদাহরণস্বরূপ x যখন উপরে যায় তখন y উপরে যায়)।

14 regression  inference  r-squared  linear 

কেন লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং জেনারেলাইজড মডেলটির বেমানান অনুমান রয়েছে? লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, আমরা অনুমান করি যে অবশিষ্টাংশ আসে গাউসিয়ান রূপের অন্যান্য রিগ্রেশন (লজিস্টিক রিগ্রেশন, বিষ রিগ্রেশন) এ আমরা ধরে নিই যে প্রতিক্রিয়াটি কিছু বন্টন (দ্বিপদী, শিরা ইত্যাদি) তৈরি করে। কেন কখনও কখনও অনুমিত এবং অন্যান্য সময় সাড়া অনুমান? আমরা বিভিন্ন সম্পত্তি …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

এটি মোটেও একটি অদ্ভুত প্রশ্ন হতে পারে তবে আমি ভাবছি যে বিষয়টির জন্য একজন নবজাতক হিসাবে আমরা কেন অবসর ব্যবহার করি কেন সময়সীমা অবলম্বন করার জন্য যদি রিগ্রেশনটির অনুমানের একটি হ'ল ডেটা আইড করা উচিত তবে যে রেগ্রেশনটি প্রয়োগ করা হচ্ছে সেই ডেটা হ'ল আইআইডি?

14 regression  time-series  trend  iid 

আমি আমার কলেজে একটি মেশিন লার্নিং কোর্স নিয়েছি। কোয়েসের একটিতে এই প্রশ্নটি করা হয়েছিল। মডেল 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon মডেল 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon উপরের কোন মডেল ডেটা আরও ভাল ফিট করতে পারে? (ধরুন লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে ডেটা …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

দ্রষ্টব্য: SSTSSTSST = স্কোয়ারের মোটের সমষ্টি, SSESSESSE = = স্কোয়ার ত্রুটির সমষ্টি , এবং SSRSSRSSR = = স্কোয়ারগুলির রেজিস্ট্রেশন সমষ্টি। শিরোনামে সমীকরণটি প্রায়শই এইভাবে লেখা হয়: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 খুব সোজা প্রশ্ন, কিন্তু আমি একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা খুঁজছি। Intuitively, এটা আমার মনে হচ্ছে মত SST≥SSE+SSRSST≥SSE+SSRSST\geq …

14 regression  least-squares  r-squared 

আমার কাছে এমন কিছু ডেটা রয়েছে যা আমি মসৃণ করতে চাই যাতে স্মুথড পয়েন্টগুলি একঘেয়েমি হ্রাস পাচ্ছে। আমার ডেটা দ্রুত হ্রাস পায় এবং তারপরে মালভূমি শুরু হয়। এখানে আর ব্যবহার করে একটি উদাহরণ দেওয়া হল df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() আমি ব্যবহার করতে পারি একটি ভাল স্মুথ কৌশল …

14 regression  smoothing 

গভীর বিশ্বাস বা কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে আমি যে সমস্ত উদাহরণ পেয়েছি সেগুলি তাদের চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ, চ্যাট্যাক্টর সনাক্তকরণ বা বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য ব্যবহার করে। উচ্চতর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কি ধ্রুপদী পুনর্বিবেচনামূলক কাজের জন্যও কার্যকর, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি কাঠামোগত নয় (উদাহরণস্বরূপ, ক্রম বা গ্রিডে সাজানো নয়)? যদি হ্যাঁ, আপনি একটি উদাহরণ দিতে …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

বলুন যে আমরা কীভাবে শিক্ষার্থীদের পরীক্ষার গ্রেডগুলি ঘন্টার সংখ্যা দ্বারা প্রভাবিত হয় সে বিষয়ে আগ্রহী students এই সম্পর্কটি অন্বেষণ করতে, আমরা নিম্নলিখিত লিনিয়ার রিগ্রেশন চালাতে পারি: exam.gradesআমি= একটি + + β1× ঘন্টা.স্টুডেআমি+ ইআমিexam.gradesআমি=একটি+ +β1×hours.studiedআমি+ +ইআমি \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i তবে আমরা যদি শিক্ষার্থীদের বেশ কয়েকটি …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

আমার কাছে সাধারণীকরণযোগ্য রৈখিক মডেল রয়েছে যা একটি গাউসীয় বিতরণ এবং লগ লিঙ্ক ফাংশন গ্রহণ করে। মডেলটি ফিট করার পরে, আমি অবশিষ্টাংশগুলি যাচাই করি: কিউকিউ প্লট, রেসিডুয়ালগুলি বনাম পূর্বাভাসিত মান, অবশিষ্টাংশের হিস্টোগ্রাম (স্বীকৃতি প্রদানের কারণে যে সতর্কতা প্রয়োজন) needed সবকিছু দেখতে সুন্দর লাগছে। এটি মনে হয় (আমার কাছে) মনে হয় …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

আমি স্যাট স্কোর এবং পরিবার / নৃতাত্ত্বিক পটভূমির বিরুদ্ধে কলেজে গ্রহণযোগ্যতার একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন চালিয়েছিলাম। তথ্য কাল্পনিক। এটি পূর্বের প্রশ্নের উত্তর, ইতিমধ্যে উত্তর on প্রশ্নটি সরলতার জন্য এসএটি স্কোরগুলি একপাশে রেখে যখন প্রতিকূল অনুপাতের সমাবেশ এবং ব্যাখ্যায় আলোকপাত করে। ভেরিয়েবলগুলি Accepted(0 বা 1) এবং Background("লাল" বা "নীল")। আমি ডেটা সেট …

14 r  regression  logistic