প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি পড়েছি যে টাইম সিরিজের জন্য আর-স্কোয়ার ব্যবহার করা উপযুক্ত নয় কারণ একটি সময়ের সিরিজের প্রসঙ্গে (আমি জানি যে অন্যান্য প্রসঙ্গ আছে) আর-স্কোয়ার আর অনন্য নয় unique কেন? আমি এটি সন্ধান করার চেষ্টা করেছি, কিন্তু কিছুই পাইনি। সাধারণত আমি যখন আমার মডেলগুলি মূল্যায়ন করি তখন আমি আর-স্কোয়ার্ড (বা অ্যাডজাস্টেড আর-স্কোয়ার্ড) …

12 regression  time-series  r-squared 

আমি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করছি। আমার 21 টি পর্যবেক্ষণ এবং 5 ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার উদ্দেশ্যটি কেবল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সন্ধান করা আমার ডেটা একাধিক রিগ্রেশন করার জন্য যথেষ্ট সেট? টি-পরীক্ষার ফলাফলটি প্রকাশ করেছে আমার ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে 3 টি উল্লেখযোগ্য নয়। উল্লেখযোগ্য ভেরিয়েবলগুলি (বা আমার প্রথম প্রতিরোধের উপসংহারটি পাওয়ার জন্য যথেষ্ট) …

12 regression  t-test  multiple-regression 

দুটি লাইন (কম বেশি) সমান্তরাল কিনা তা বোঝার কোনও পদ্ধতি আছে? লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি থেকে আমার দুটি লাইন উত্পন্ন হয়েছে এবং আমি বুঝতে চাই তারা সমান্তরাল কিনা। অন্য কথায়, আমি এই দুটি লাইনের opালুগুলির বিভিন্ন পেতে চাই। এটি গণনা করার জন্য কোনও আর ফাংশন আছে? সম্পাদনা: ... এবং আমি কীভাবে একটি …

12 r  regression  interaction  linear-model 

উভয়ের জন্য আর ডকুমেন্টেশন খুব বেশি আলো দেয় না। এই লিঙ্কটি থেকে আমি যা কিছু পেতে পারি তা হ'ল যে কোনও একটি ব্যবহার করা ভাল। আমি যা পাই না তা কেন তারা সমান নয়। ঘটনা: আরে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ফাংশন step()ব্যবহার করে extractAIC()। মজার বিষয় হল, আর এর 'এম্টকার্স' ডেটা …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

আমরা যখন কোনও রিগ্রেশন সহগের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করি, তখন আমরা নকশার ম্যাট্রিক্স এর এলোমেলোতার জন্য অ্যাকাউন্ট করি না । উদাহরণস্বরূপ OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে, আমরা নিরূপণ হিসাবেXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} যদি এলোমেলো বিবেচনা করা হয়, তবে সম্পূর্ণ ভিন্নতার আইনটি এক অর্থে, ভিন্নতার অতিরিক্ত অবদানেরও দাবি করবে। অর্থাতXXXXXX var ( β^) = …

11 regression  probability  variance  inference 

আমি একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পাদন করেছি যা একটি উল্লেখযোগ্য ফলাফলের সাথে বেরিয়ে এসেছিল আমি যখন লিনিয়ারির জন্য বিক্ষিপ্ত-প্লটটি পরীক্ষা করেছিলাম তখন আমি বিশ্বাস করি না যে ডেটা লিনিয়ার ছিল was স্ক্যাটারপ্লট পরীক্ষা না করেই লিনিয়ারিটির জন্য পরীক্ষা করার অন্য কোনও উপায় আছে কি? লিনিয়ার রিগ্রেশনটি লিনিয়ার না হলে তা কি …

11 regression 

বহুবর্ষীয় রিগ্রেশনের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের আকারটি বুঝতে আমার অসুবিধা হয়। এখানে একটি কৃত্রিম উদাহরণ, । বাম চিত্রটি ইউপিভি (চিত্রবিহীন পূর্বাভাসের বৈকল্পিক) চিত্রিত করে এবং ডান গ্রাফটি আত্মবিশ্বাসের বিরতি এবং (কৃত্রিম) পরিমাপক বিন্দুগুলিকে X = 1.5, X = 2 এবং X = 3 দেখায়।Y^=a+b⋅X+c⋅X2Y^=a+b⋅X+c⋅X2\hat{Y}=a+b\cdot X+c\cdot X^2 অন্তর্নিহিত তথ্য বিশদ: ডেটা সেটটিতে তিনটি …

11 regression  confidence-interval 

এই প্রশ্নটি এখানে মার্তিজানের উত্তর দ্বারা অনুপ্রাণিত । ধরা যাক আমরা একটি প্যারামিটার পরিবারের জন্য বাইনোমিয়াল বা পোইসন মডেলের মতো একটি জিএলএম ফিট করি এবং এটি একটি সম্পূর্ণ সম্ভাবনা পদ্ধতি (কাসিপোসাইসনের বিপরীতে)। তারপরে, প্রকরণটি গড়ের একটি ক্রিয়া of দ্বিপদী সহ: এবং পোইসন ।var [ এক্স] = ই[ এক্স] ই[ 1 …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন সেটিংসে আমরা মডেল করার চেষ্টা করি y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise যেখানে পর্যবেক্ষণগুলির একটি ভেক্টর এবং প্রেডিক্টরগুলির সাথে ডিজাইন ম্যাট্রিক্স । সমাধানটি হ'ল ।y∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times m}mmmβ0=(XTX)−1Xyβ0=(XTX)−1Xy\beta_0 = (X^TX)^{-1}Xy মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন সেটিংসে আমরা মডেল করার চেষ্টা করি Y=Xβ+noiseY=Xβ+noiseY = X\beta +noise যেখানে হল পর্যবেক্ষণ এবং বিভিন্ন …

11 regression  multivariate-analysis  multivariate-regression 

আমার একই গ্রুপ এবং তিন স্তরের এক্সের দুটি সংক্ষেপ রয়েছে, সামগ্রিকভাবে এন = 15, প্রতিটি গ্রুপ বা এক্সের স্তরে এন = 5 সহ প্রথম রেগ্রেশন এক্সকে শ্রেণীবদ্ধ হিসাবে গণ্য করে, সূচক ভেরিয়েবলগুলি স্তর 2 এবং 3 স্তরের সাথে নির্ধারিত করে একটি হচ্ছে রেফারেন্স। সূচক / ডামিগুলি এর মতো: X1 = …

11 regression  anova 

অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের তুলনায় আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এবং তাদের সুবিধাগুলি সম্পর্কে আমার বোঝার উন্নতি করতে চাই। আমার বোঝা নীচের মত এবং আমার প্রশ্নটি হ'ল: আপনি দয়া করে আমার বোঝার সংশোধন ও পরিপূরক করতে পারেন? :) আমার বোঝার: (1) কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি = একটি ফাংশন, যা ইনপুট মানগুলি থেকে আউটপুট …

11 regression  machine-learning 

আমি একজন পদার্থবিজ্ঞানের ছাত্র যিনি মেশিন লার্নিং / ডেটা সায়েন্স অধ্যয়ন করে যাচ্ছি তাই আমি এই প্রশ্নটির কোনও বিবাদ শুরু করার অর্থ বোঝাতে চাই না :) যাইহোক, কোনও পদার্থবিজ্ঞানের আন্ডারগ্রাজুয়েট প্রোগ্রামের একটি বড় অংশ ল্যাব / পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা, যার অর্থ প্রচুর ডেটা প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ। তবে পদার্থবিজ্ঞানীরা যেভাবে ডেটা …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

আমি লাসো এবং রিজ উভয়ের সাথেই একটি রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছি (0-5 এর মধ্যে একটি পৃথক ফলাফলের পরিবর্তনশীল ভবিষ্যদ্বাণী করতে)। মডেলটি চালানোর আগে, আমি বৈশিষ্ট্যটি সেটটি 250 থেকে 25 এ হ্রাস করার SelectKBestপদ্ধতি ব্যবহার করি । প্রাথমিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ছাড়া লাসো এবং রিজ উভয়ই যথাযথ স্কোরকে কমিয়ে দেয় [যা ছোট নমুনার …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

জন্য বহুপদী রিগ্রেশন সম্পাদন সম্মুখের , মানুষ কখনো কখনো কাঁচা polynomials, কখনও কখনও লম্ব polynomials ব্যবহার করুন। কিন্তু যখন তারা সম্পূর্ণ স্বেচ্ছাচারী বলে মনে হয় তা ব্যবহার করে।ওয়াইওয়াইYএক্সএক্সX এখানে এবং এখানে কাঁচা বহুপদী ব্যবহার করা হয়। তবে এখানে এবং এখানে , অরথোগোনাল বহুপথগুলি সঠিক ফলাফল দেয় বলে মনে হয়। কি, …

11 regression  polynomial 

ধরুন আমি দুই estimators আছে বিটা 1 এবং β 2 যে একই প্যারামিটারের সামঞ্জস্যপূর্ণ estimators হয় β 0 এবং এই ধরনের যে √βˆ1β^1\widehat{\beta}_1βˆ2β^2\widehat{\beta}_2β0β0\beta_0n−−√(βˆ1−β0)→dN(0,V1),n−−√(βˆ2−β0)→dN(0,V2)n(β^1−β0)→dN(0,V1),n(β^2−β0)→dN(0,V2)\sqrt{n}(\widehat{\beta}_1 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_1), \quad \sqrt{n}(\widehat{\beta}_2 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_2) সঙ্গেV1≤V2V1≤V2V_1 \leq V_2পিএসডি অর্থে। সুতরাং, এসিম্পটোটিকভাবে β 1থেকে অধিক কার্যকরী β 2। এই দুটি অনুমানকারী বিভিন্ন ক্ষতি …

11 regression  ridge-regression  shrinkage  penalized