প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

কেউ কি গড় আংশিক প্রভাবগুলির অর্থ জানে? এটি ঠিক কী এবং আমি কীভাবে সেগুলি গণনা করতে পারি? এখানে একটি রেফারেন্স যা সাহায্য করতে পারে is

12 regression  count-data 

সিমুলেশন / পূর্বাভাস / ফাংশন অনুমান ইত্যাদির জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের সম্ভাবনা সম্পর্কে আমি খুব আগ্রহী যাইহোক, আমি এটি সম্পর্কে খুব বেশি জানি না এবং আমার গাণিতিক জ্ঞান এখনও যথেষ্ট সীমাবদ্ধ - আমি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের একটি জুনিয়র স্নাতক ছাত্র। আমি এমন একটি বই সন্ধান করছি যা আমি পড়তে থাকি এমন কিছু …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

একোমেট্রিক্স থেকে , ফুমিও হায়াসি (চিপ্ট 1) দ্বারা: শর্তহীন সমকামিতা: ত্রুটি পদগুলির দ্বিতীয় মুহূর্ত E (εᵢ²) পর্যবেক্ষণ জুড়ে অবিচ্ছিন্ন কার্যকরী ফর্ম ই (x | xi) পর্যবেক্ষণ জুড়ে ধ্রুবক শর্তসাপেক্ষ হোমোস্কেস্টাস্টিটি: ত্রুটি শর্তাবলীর দ্বিতীয় মুহূর্তের E (εᵢ²) পর্যবেক্ষণগুলি জুড়ে যে সীমাবদ্ধতা তা স্থির করা হয় is সুতরাং শর্তসাপেক্ষে দ্বিতীয় মুহূর্ত ই …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

আমি বর্তমানে মডেলিংয়ে ব্যবহারের জন্য ভেরিয়েবলগুলি নির্বাচন করতে প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করছি। এই মুহুর্তে, আমি আমার পরীক্ষাগুলিতে এ, বি এবং সি পরিমাপ করি - আমি যা জানতে চাই তা হল: আমি কি আরও কম পরিমাপ করতে পারি এবং সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচাতে সি এবং বা বি রেকর্ডিং বন্ধ করতে …

12 regression  pca  model-selection 

ধরা যাক হল এবং একটি ডামি এর লিনিয়ার ফাংশন । আমার হাইপোথিসিসটি হ'ল নিজেই অন্যান্য ভেরিয়েবলের ভেক্টর ভেক্টরের হডোনাস্টিক ইনডেক্সের মতো । আমি এই জন্য সমর্থন আছে এর (অর্থাত , , ..., দিকে) । এই দুটি মডেলের সমতুল্যতা পরীক্ষা করার কোনও উপায় আছে :yyyxxxddddddZZZMANOVAMANOVAMANOVAZZZz1z1z_1z2z2z_2znznz_nddd মডেল 1:y=b0+b1⋅x+b2⋅d+e1y=b0+b1⋅x+b2⋅d+e1y = b_0 + b_1 …

12 r  hypothesis-testing  regression  model-selection 

এআইসির সম্পূর্ণ বিষয় বা অন্য কোনও তথ্যের মানদণ্ডটি এটিই কম ভাল। সুতরাং আমার যদি দুটি মডেল M1 থাকে: y = a0 + XA + e এবং M2: y = b0 + ZB + u, এবং যদি প্রথম (A1) এর AIC দ্বিতীয় (A2) এর চেয়ে কম হয়, তবে এম 1 আছে …

12 regression  aic 

আমি এই প্রশ্নটি দুটি অংশে বলতে চাই। উভয়ই জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেলের সাথে লেনদেন করে তবে প্রথমটি মডেল নির্বাচনের সাথে এবং অন্যান্যগুলি নিয়মিতকরণের সাথে ডিল করে। পটভূমি: আমি পূর্বাভাস এবং বর্ণনা উভয় জন্য GLMs (লিনিয়ার, লজিস্টিক, গামা রিগ্রেশন) মডেল ব্যবহার করি। যখন আমি " সাধারণ জিনিসগুলি একটি প্রতিরোধের সাথে করায়" উল্লেখ …

12 regression  model-selection  regularization 

দেখে মনে হচ্ছে আপনি একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য কোডিং ব্যবহার করতে পারেন তবে আমার কাছে দুটি শ্রেণিবদ্ধ এবং একটি ধারাবাহিক প্রেডিকটর ভেরিয়েবল রয়েছে। এসপিএসএসে আমি এর জন্য একাধিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারি এবং যদি হয় তবে কীভাবে? ধন্যবাদ!

12 regression  spss  categorical-data  continuous-data 

শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য এসভিএমগুলি আমার কাছে স্বজ্ঞাত জ্ঞান দেয়: আমি বুঝতে পারি কীভাবে হ্রাস করা যায় সর্বাধিক মার্জিন দেয়। তবে, রিগ্রেশন প্রসঙ্গে আমি সেই উদ্দেশ্যটি বুঝতে পারি না। বিভিন্ন পাঠ্য ( এখানে এবং এখানে ) এটিকে সর্বাধিক "ফ্ল্যাটনেস" হিসাবে বর্ণনা করে। আমরা কেন এটি করতে চাই? রিগ্রেশনে কি "মার্জিন" ধারণার সমতুল্য?||θ||2||θ||2||\theta||^2 …

12 regression  svm 

লিনিয়ার রিগ্রেশন সমস্যার জন্য এল 1 (লাসো) এবং / অথবা ইলাস্টিক নেট নিয়মিতকরণের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভুত ব্যবহারের জন্য কোনও ভাল কাগজপত্র বা বই রয়েছে কি?

12 regression  references  lasso  regularization  elastic-net 

আমি একটি খুব বড় ডেটাসেটের সাথে একটি এল 1-নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিটিং করছি (এন >> পি সহ) ভেরিয়েবলগুলি আগে থেকেই জানা যায়, তবে পর্যবেক্ষণগুলি ছোট অংশে আসে। আমি প্রতিটি খণ্ড পরে lasso ফিট বজায় রাখতে চাই। প্রতিটি পর্যবেক্ষণের নতুন সেট দেখার পরে আমি অবশ্যই পুরো মডেলটিকে আবার ফিট করতে পারি। …

12 regression  lasso 

ফলাফলের উপর কিছু পরিমাপের পূর্বাভাসযোগ্য ক্ষমতা নির্ধারণ করতে আপনি কখন অন্য কিছু পরীক্ষার চেয়ে আরওসি বক্ররেখা ব্যবহার করবেন? বিচ্ছিন্ন ফলাফল (জীবিত / মৃত, উপস্থিত / অনুপস্থিত) নিয়ে কাজ করার সময়, আরওসি বক্ররেখাকে চি-স্কোয়ারের মতো কিছুর চেয়ে কম বা কম শক্তিশালী করে তোলে?

12 regression  roc 

আমার প্রশ্নটি এতটা সহজ: যৌথ অনুমান কী? এবং এটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণের প্রসঙ্গে কী বোঝায়? এটা কিভাবে সম্পন্ন করা হয়? আমি বেশ কিছুক্ষণ শক্তিশালী ইন্টারনেটে ঘুরেছিলাম তবে এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজে পাই না।

12 regression  estimation  terminology 

রেফারেন্স বুক 1 , বই 2 এবং কাগজ অনুসারে । এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে নিয়ন্ত্রিত রিগ্রেশন (রিজ, ল্যাসো এবং ইলাস্টিক নেট) এবং তাদের সীমাবদ্ধ সূত্রগুলির মধ্যে একটি সমতা রয়েছে। আমি ক্রস ভ্যালিডেটেড 1 এবং ক্রস ভ্যালিডেটেড 2 এর দিকেও নজর রেখেছি, তবে আমি কোনও পরিষ্কার উত্তর দেখতে পাচ্ছি না …

12 regression  optimization  lasso  ridge-regression  elastic-net 

আমি বেশ কয়েকটি জায়গায় পড়েছি যে যখন কোনও মডেল লাসো ব্যবহার করে ফিট হয় তখন আর স্কয়ার্ড কোনও আদর্শ পরিমাপ নয়। তবে কেন তা ঠিক তা নিয়ে আমি পরিষ্কার নই । উপরন্তু, আপনি সেরা বিকল্প সুপারিশ করতে পারেন?

12 regression  lasso  r-squared  penalized