প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

ঠিক আছে কিছু বিষয় নিয়ে কিছুটা আড়াল, যে কোনও সাহায্যের অনেক প্রশংসা হবে। লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি শর্তসাপেক্ষ প্রত্যাশার মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী করা আমার বোধগম্য E(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e আমরা কি ধরে নিয়েছি যে এবং উভয়ই কিছু অজানা সম্ভাব্যতা বন্টনের সাথে র্যান্ডম ভেরিয়েবল? এটি আমার বুঝতে পেরেছিল যে কেবলমাত্র অবশিষ্টাংশ এবং আনুমানিক বিটা সহগগুলি এলোমেলো …

11 regression 

সম্পূর্ণ প্রকাশ: আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই, আমিও এক হওয়ার দাবি করি না। আমি একজন স্বল্প আইটি প্রশাসক। দয়া করে আমার সাথে সৌম্য খেলুন। :) আমি আমাদের উদ্যোগের জন্য ডিস্ক স্টোরেজ ব্যবহার সংগ্রহ এবং পূর্বাভাসের জন্য দায়বদ্ধ। আমরা আমাদের স্টোরেজটি মাসিক ব্যবহার সংগ্রহ করি এবং পূর্বাভাসের জন্য একটি সহজ রোলিং বারো …

11 regression  forecasting  adjustment 

টার্গেটগুলি কোণ রয়েছে এমন শিক্ষণ সমস্যাটি আমি তদারকি করেছি। যদি আমি সাধারণ রিগ্রেশন করতাম তবে 360 এবং 1 নম্বরগুলি আমার মডেলের পক্ষে অনেক দূরে থাকবে, তবে প্রকৃতপক্ষে তারা নিকটবর্তী এবং ভবিষ্যদ্বাণী করছে x এবং y স্থানাঙ্কগুলি সঠিক মনে হয় না, যেহেতু আমি এখানে কেবল একটি সংখ্যার পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। …

11 regression  circular-statistics 

মিথ্যা সনাক্তকরণের জন্য রিগ্রেশন ব্যবহার করা যেতে পারে। আমি বুঝতে পারি যে বিদেশীদের অপসারণ করে একটি রিগ্রেশন মডেল উন্নত করার উপায় রয়েছে। তবে এখানে প্রাথমিক লক্ষ্যটি কোনও রিগ্রেশন মডেল ফিট করা নয় তবে রিগ্রেশন ব্যবহার করে মিথ্যাবাদী খুঁজে বের করা

11 regression  outliers 

লজিস্টিক রিগ্রেশনে ক্রমাগত ভেরিয়েবলের জন্য বৈষম্যের অনুপাতটি ব্যাখ্যা করার বিষয়ে আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন ছিল। আমি মনে করি এগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন (এবং সম্ভবত সাধারণভাবে রিগ্রেশন সম্পর্কে) সম্পর্কে প্রাথমিক প্রশ্ন এবং আমি উত্তরগুলি জানি না বলে আমি কিছুটা লজ্জা পেয়েছি, তবে আমি আমার গর্ব গিলে ফেলে জিজ্ঞাসা করব তাই আমি এগুলিতে …

11 regression  logistic 

আমি কোন ধরণের ডেভিসের জন্য কোন এসভিআর উপযোগী তা অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি। আমি 4 ধরণের এসভিআর জানি: Epsilon নিউ সর্বনিম্ন স্কোয়ার এবং রৈখিক। আমি বুঝতে পারছি এল 1 রেগের সাথে লিনিয়ার এসভিআর কমবেশি লাসোর মতো, তবে বাকি 3 টি কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

11 regression  svm 

আমার 1000 টি ধনাত্মক সহ 100,000 পর্যবেক্ষণ (9 ডামি সূচক ভেরিয়েবল) রয়েছে। লজিস্টিক রিগ্রেশন এই ক্ষেত্রে ভাল কাজ করা উচিত তবে কাটফফ সম্ভাব্যতা আমার ধাঁধা দেয়। সাধারণ সাহিত্যে, আমরা 1s এবং 0 এর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য 50% কাটঅফ বেছে নিই। আমার মডেল ~ 1% এর সর্বোচ্চ মূল্য দেয় বলে আমি …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

যদি আমার কাছে রিগ্রেশন মডেল থাকে: যেখানে এবং ,ওয়াই= এক্সβ+ + εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon ভি [ε]=আমিঘ। আরn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}ই [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) কখন βOLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটেβOLS\beta_{\text{OLS}} , সাধারণ least ββ\beta এর সর্বনিম্ন স্কোয়ারের অনুমানকারী , কোনও অনুমানকারীের পক্ষে বাজে …

11 regression  distributions  least-squares 

Rআমার ডেটা লগ-স্বাভাবিক বা পেরেটো বিতরণে ফিট করে কিনা তা আমি চেক করতে চাই । আমি এটা কিভাবে করতে পারি? সম্ভবত এটি ks.testকরতে আমাকে সহায়তা করতে পারে, তবে কীভাবে আমি আমার ডেটার জন্য পেরিটো বিতরণের এবং প্যারামিটারগুলি পেতে পারি?αα\alphakkk

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

আপনি কীভাবে প্রমাণ করতে পারেন যে সাধারণ সমীকরণ: এক্স বা অবিশ্বাস্য ধারণা ব্যতীত এক বা একাধিক সমাধান রয়েছে?( এক্সটিএক্স) β= এক্সটিওয়াই(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY আমার একমাত্র অনুমান যে এটির সাধারণীকরণ বিপরীতে কিছু করার আছে তবে আমি সম্পূর্ণ হারিয়ে ফেলেছি।

11 regression  proof 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলটির জন্য মসৃণতা / স্প্লিং ব্যবহার করার সময় কীভাবে নতুন ডেটা-র জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় তার একটি ধারণামূলক ব্যাখ্যা দিতে সহায়তা করতে পারে? উদাহরণস্বরূপ, পি-স্প্লিনস সহ আর- gamboostএ mboostপ্যাকেজটি ব্যবহার করে তৈরি করা একটি মডেল দেওয়া হলে কীভাবে নতুন ডেটার পূর্বাভাস দেওয়া হয়? প্রশিক্ষণ তথ্য থেকে কি ব্যবহার করা …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

আর- এ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে ফাংশনটি ব্যবহার করার অর্থ t valueএবং এর অর্থ কী ?Pr(>|t|)summary() Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

আমি এমন একটি প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল মডেল করার চেষ্টা করছি যা তাত্ত্বিকভাবে -225 এবং +225 এর মধ্যে আবদ্ধ। পরিবর্তনশীল হ'ল একটি গেম খেলার সময় সাবজেক্টের মোট স্কোর। যদিও তাত্ত্বিকভাবে বিষয়গুলির পক্ষে +225 স্কোর করা সম্ভব। এটি সত্ত্বেও যে স্কোরটি কেবলমাত্র বিষয়গুলির ক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে না তবে অন্য যে কোন ক্রিয়াকলাপের …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

আমার কাছে বড় জরিপের ডেটা, একটি বাইনারি ফলাফল পরিবর্তনশীল এবং বাইনারি এবং অবিচ্ছিন্ন সহ অনেক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল রয়েছে। আমি মডেল সেটগুলি তৈরি করছি (উভয়টি জিএলএম এবং মিশ্রিত জিএলএমের সাথে পরীক্ষামূলক) এবং শীর্ষ মডেলটি নির্বাচন করতে তথ্য তাত্ত্বিক পদ্ধতির ব্যবহার করছি। আমি সংশ্লেষের জন্য ব্যাখ্যাগুলি (ধারাবাহিক এবং শ্রেণিবদ্ধ উভয়) সাবধানতার সাথে …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness