প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি জানতে চাই যে আমি যখন অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন পেয়েছি তখন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের প্রতি শ্রদ্ধা রেখে অবশিষ্টাংশের প্লটগুলি অধ্যয়ন করা কি বুদ্ধিমান? যদি তা বোঝা যায়, তবে অবশিষ্টাংশগুলির (y- অক্ষের উপর) এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের আনুমানিক মানগুলির (এক্স-অক্ষের উপরে) একটি শক্তিশালী, রৈখিক, ক্রমবর্ধমান পারস্পরিক সম্পর্ক কী বোঝায়?

11 regression  residuals 

আমি ডিভি হিসাবে অবিচ্ছিন্ন সম্পদ সূচক ভেরিয়েবল সহ একটি ওএলএস মডেল চালাচ্ছি। আমার ডেটা একে অপরের নিকটবর্তী ভৌগলিক নিকটে তিনটি অনুরূপ সম্প্রদায় থেকে একত্রিত। এটি সত্ত্বেও, আমি একটি নিয়ন্ত্রণকারী পরিবর্তনশীল হিসাবে সম্প্রদায়টি ব্যবহার করা জরুরী বলে মনে করেছি। দেখা যাচ্ছে, সম্প্রদায়টি 1% স্তরে (-4.52 এর টি-স্কোর) উল্লেখযোগ্য। সম্প্রদায় হ'ল নামমাত্র …

11 regression  categorical-data  stata  multiple-regression  aggregation 

আমি আরবিতে জিবিএম প্যাকেজটি ব্যবহার করে কিছু বড় ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি my আমার ভবিষ্যদ্বাণীকারী ম্যাট্রিক্স এবং আমার প্রতিক্রিয়া ভেক্টর উভয়ই বেশ বিরল (যেমন বেশিরভাগ এন্ট্রি শূন্য)। আমি আশা করছিলাম যে এখানে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছে এমন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত গাছগুলি তৈরি করব যা এখানে হয়েছিল । সেই কাগজে …

11 r  regression  machine-learning  classification  cart 

মাল্টলাইনারি রিগ্রেশনে ভেরিয়েবলের সাবসেটের জন্য ক্লাসিকাল এফ-টেস্টের যেখানে হল 'হ্রাস' মডেলের অধীনে স্কোয়ার ত্রুটির সমষ্টি, যা 'বিগ' মডেল ভিতরে বাসা বাঁধে , এবং হ'ল স্বাধীনতার ডিগ্রি দুটি মডেল। নাল অনুমানের অধীনে যে 'বড়' মডেলের অতিরিক্ত ভেরিয়েবলগুলির কোনও রৈখিক ব্যাখ্যামূলক শক্তি নেই, পরিসংখ্যানকে এবং স্বাধীনতার ডিগ্রি সহ এফ হিসাবে বিতরণ করা …

11 regression  hypothesis-testing  power-analysis  non-central  f-distribution 

আর তে, যদি আমি লিখি lm(a ~ b + c + b*c) এটি কি এখনও লিনিয়ার রিগ্রেশন হবে? আর-এ অন্যান্য ধরণের রিগ্রেশন কীভাবে করবেন? আমি পাঠ্যপুস্তক বা টিউটোরিয়াল জন্য কোন সুপারিশ প্রশংসা করব?

11 r  regression 

রুট মিন স্কোয়ার এবং গড় পরম বিচ্যুতি উভয়ই পরিবর্তনশীলতার পরিমাপের পরিমাপের মতো বলে মনে হয় (বিশেষত যখন পরিবর্তনগুলি উভয় + ve এবং -ve হয়)। এগুলির মধ্যে একটির অপরটির তুলনায় থাম্বের নিয়ম কী?

11 regression  standard-deviation 

কি পিসন ডিস্ট্রিবিউশনটি অবিচ্ছিন্ন তথ্যের পাশাপাশি বিচ্ছিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হতে পারে? আমার কাছে কয়েকটি ডেটা সেট রয়েছে যেখানে প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলগুলি অবিচ্ছিন্ন থাকে তবে সাধারণ বিতরণের চেয়ে পোয়েসন বিতরণের অনুরূপ। তবে পোয়েসন বিতরণটি একটি বিস্তৃত বিতরণ এবং সাধারণত সংখ্যা বা গণনার সাথে সম্পর্কিত।

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

ধরা যাক আমার কাছে ডেটা রয়েছে: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) আমি ধারাবাহিক মিথস্ক্রিয়া দ্বারা ক্রমাগত প্লট করতে চাই যেমন এক্স 1 এক্স অক্ষের উপর থাকে এবং এক্স 2 টি 3 লাইন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করে, একটি যা 0 এর …

11 r  regression  ggplot2  interaction 

বেসবল অনুসরণকারী যে কেউই সম্ভবত টরন্টোর জোসে বাউটিস্তার বাইরে থাকা এমভিপি ধরণের পারফরম্যান্সের কথা শুনেছেন। আগের চার বছরে, তিনি প্রায় প্রতি মরসুমে 15 হোম রান করেছিলেন। গত বছর তিনি 54 রান করেছিলেন, বেসবলের ইতিহাসে কেবল 12 জন খেলোয়াড়ই ছাড়িয়ে গিয়েছিল। ২০১০ সালে তাকে ২.৪ মিলিয়ন দেওয়া হয়েছিল এবং তিনি ২০১১ …

11 r  regression  modeling 

আমি প্রথম বর্ষের শিক্ষার্থীদের মধ্যে কীভাবে (দৃষ্টিভঙ্গি) সাধারণ রৈখিক পারস্পরিক সম্পর্ককে ব্যাখ্যা করব তা অনুসন্ধান করছি। ভিজ্যুয়ালাইজ করার ধ্রুপদী উপায়টি হ'ল একটি সোজা রিগ্রেশন লাইনের সাথে একটি ওয়াই এক্স এক্স স্ক্যাটার প্লট দেওয়া। সম্প্রতি, আমি প্লটটিতে আরও 3 টি চিত্র যুক্ত করে এই ধরণের গ্রাফিক্স বাড়ানোর ধারণা নিয়ে এসেছি, আমাকে …

11 r  data-visualization  regression  correlation 

আমি সম্প্রতি একই পূর্বাভাসক / প্রতিক্রিয়া ডেটার জন্য 4 টি একাধিক রিগ্রেশন মডেল ফিট করেছি। আমি দুটি মডেল পইসন রিগ্রেশনের সাথে ফিট করি। model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) আমি দুটি মডেল নেতিবাচক দ্বিপদী …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । গত বছর বন্ধ ছিল । কোন উন্মুক্ত উত্স বাস্তবায়ন - যে কোনও ভাষায় - লসো নিয়মিতকরণের জন্য লর্ডো নিয়মিতকরণের পথগুলি সমন্বিত বংশোদ্ভূত দ্বারা …

11 regression  lasso  regularization 

সুতরাং আমি ফেসবুকের নবী সম্পর্কে যা পড়েছি তা হ'ল এটি মূলত সময়ের ধারাটিকে প্রবণতা এবং seasonতুতে বিভক্ত করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, একটি অ্যাডিটিভ মডেল হিসাবে লিখিত হবে: y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t সঙ্গে ttt সময় g(t)g(t)g(t) প্রবণতা (এটি লিনিয়ার বা লজিস্টিক হতে পারে) s(t)s(t)s(t) মৌসুমী (প্রতিদিন, …

11 regression  machine-learning  time-series  prophet 

লিনিয়ার মিক্সড ইফেক্টস মডেলগুলি হ'ল গ্রুপগুলিতে সংগ্রহ করা ও সংক্ষিপ্তসার করা ডেটার জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলির এক্সটেনশন। মূল সুবিধাটি হ'ল সহগ বা একাধিক গ্রুপ ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে পৃথক হতে পারে। তবে আমি মিশ্র ইফেক্ট মডেলটি কখন ব্যবহার করব তা নিয়ে লড়াই করছি ? আমি চরম ক্ষেত্রে একটি খেলনা উদাহরণ ব্যবহার করে …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

সাধারণ লিনিয়ার মডেল: এক্স = α t + ϵটিএক্স=αটি+ +εটিx=\alpha t + \epsilon_t যেখানে ~ আইড এন ( 0 , σ 2 )εটিεটি\epsilon_tএন(0 , σ)2)এন(0,σ2)N(0,\sigma^2) সঙ্গে এবংV a r ( x ) = σ 2ই( x ) = α tই(এক্স)=αটিE(x) = \alpha tভীa r ( x ) = σ2ভীএকটিR(এক্স)=σ2Var(x)=\sigma^2 শিরোণামে …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic