প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

এই পোস্টের প্রতিচ্ছবি হিসাবে , আমি ক্রমাগত ভেরিয়েবলগুলির সাথে ডেটা সিমুলেটেড করার কাজ করেছিলাম, নিজেকে সংযুক্ত ইন্টারসেপ্ট এবং opালুতে leণদান করি। এই বিষয়ে মহান পোস্ট নেই যদিও সাইটে , এবং সাইটের বাইরে , আমি কৃত্রিম ডেটা আছে যা একটি সহজ, বাস্তব জীবনের দৃশ্যকল্প সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সঙ্গে একটি শুরুতে-টু-এন্ড উদাহরণ জুড়ে …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

ইন এই কাগজ (সেন্ট্রাল পাবমেড মাধ্যমে অবাধে উপলব্ধ), লেখক একটি 10-আইটেমটি প্রদর্শণের উপকরণ উপর স্কোর মডেল নেতিবাচক দ্বিপদ রিগ্রেশন ব্যবহার 0-40 করেন। এই পদ্ধতি গণনা ডেটা ধরে, যা পরিষ্কারভাবে এখানে ক্ষেত্রে হয় না। এই পদ্ধতির গ্রহণযোগ্য কিনা তা নিয়ে আমি আপনার মতামত চাই, কারণ আমি কখনও কখনও আমার কাজে একই …

10 regression  negative-binomial  count-data 

মনে করুন যে আমি তাত্পর্যপূর্ণভাবে বিতরণ করা একটি সম্ভাবনা ফাংশনটি আবার প্যারামিটারাইজ করার চেষ্টা করছি। যদি আমার আসল সম্ভাবনা ফাংশন হয়: p ( y)∣ θ ) = θ ই- θ yপি(Y|θ)=θই-θY p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} এবং আমি এটি using ব্যবহার করে এটি পুনরায় প্যারামিট্রাইজ করতে চাই , …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

বিভিন্ন লজিস্টিক মডেলের তুলনা করতে আরএমএসই (রুট মিন স্কোয়ার্ড ত্রুটি) ব্যবহারের বৈধতা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। প্রতিক্রিয়া হয় 0বা হয় 1এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মধ্যে সম্ভাব্যতা 0- 1? বাইনারি প্রতিক্রিয়া সঙ্গে নীচে প্রয়োগ উপায় বৈধ? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

অতীতে আমি এমন অনেক অঞ্চলে প্রকাশিত কাগজপত্র সম্পর্কিত আমার সম্পর্কে অনেকগুলি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি যেখানে পর্যবেক্ষণমূলক ডেটাগুলিতে রিগ্রেশন (এবং সম্পর্কিত মডেল যেমন প্যানেল মডেল বা জিএলএম) ব্যবহার করা হয় (যেমন নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষার মাধ্যমে ডেটা তৈরি হয় না) , অনেক ক্ষেত্রে - তবে সর্বদা নয় - সময়ের সাথে সাথে ডেটা পর্যবেক্ষণ …

10 regression  references  instrumental-variables  observational-study 

এলো রেটিং সিস্টেমটি জোড় করা তুলনাগুলির ফলাফলের প্রত্যাশিত এবং পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনার মধ্যে ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত মিনিমাইজেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। আমরা সাধারণ ক্ষতির কাজগুলি যেমন লিখতে পারি ই= - ∑n , iপিআমিএল ও জি( প্রশ্ন)আমি)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) যেখানে যোগফল সমস্ত ফলাফলের উপর সঞ্চালিত হয় এবং সমস্ত বিরোধী …

10 regression  optimization  rating 

আমার 10 টি ভেরিয়েবল সমন্বিত একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি এই 10 ভেরিয়েবলগুলির দ্বারা একটি একক প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে আংশিক সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি (পিএলএস) দৌড়েছি, 10 পিএলএস উপাদান বের করেছি এবং তারপরে প্রতিটি উপাদানটির বৈকল্পিক গণনা করেছি। মূল ডেটাতে আমি সমস্ত ভেরিয়েবলের ভেরিয়েন্সের যোগফল নিয়েছি যা 702। তারপরে আমি পিএলএস দ্বারা …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

আমি একটি কাগজে নিম্নলিখিত বাক্যটি পড়েছি: স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী সহগের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে তা আমাদের স্পেসিফিকেশনের ফলাফল যা পিছিয়ে থাকা অন্তঃসত্ত্বা ভেরিয়েবলগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। তারা প্রথম পার্থক্যে একটি রিগ্রেশন চালায় এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের একটি ল্যাগ অন্তর্ভুক্ত করে। এখন তাদের যুক্তি, আপনি যদি আউটপুট থেকে একটি অনুমান (যেমন এই অনুমান কল …

10 regression  time-series  lags 

সূত্রের জন্য আরএমএস প্যাকেজ সহ এমটিকার্স ডেটাসেট থেকে তৈরি একটি নমোগ্রাম নিম্নলিখিত: mpg ~ wt + am + qsec মডেলটি নিজে 0.2 এর আর 2 এবং পি <0.00001 এর সাথে ভাল বলে মনে হচ্ছে > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

আমার নিম্নলিখিত সাধারণ এক্স এবং ওয়াই ভেক্টর রয়েছে: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) আমি এক্স-এর লগটি ব্যবহার করে রিগ্রেশন করতে চাই ( > summary(lm(Y~log(X))) Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, …

10 r  regression  lognormal 

আমি যখন একটি এআর (1) দিয়ে এলোমেলো হাঁটার অনুমান করি তখন সহগ খুব 1 এর কাছে তবে সবসময় কম থাকে less গুণাগুলি একের চেয়ে বড় না হওয়ার কারণটি কী?

10 regression  autoregressive  random-walk 

আমি একটি সাধারণ রিগ্রেশন চালানোর চেষ্টা করছি তবে আমার ওয়াই ভেরিয়েবলগুলি একটি মাসিক ফ্রিকোয়েন্সিতে এবং এক্স ভেরিয়েবলগুলি বার্ষিক ফ্রিকোয়েন্সিতে পালন করা হয়। আমি উপযুক্ত উপায়ে কিছু নির্দেশিকা সত্যই প্রশংসা করব যা বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি সহ রিগ্রেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হতে পারে। আপনাকে অনেক ধন্যবাদ

10 regression  time-series 

লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বা নন-লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল ব্যবহারের মধ্যে কীভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত? আমার লক্ষ্য ওয়াইয়ের পূর্বাভাস দেওয়া is সিম্পল এবং ডেটাসেটের ক্ষেত্রে আমি সহজেই সিদ্ধান্ত নিতে পারি যে কোনও স্ক্রেটার প্লট প্লট করে কোন রিগ্রেশন মডেলটি ব্যবহার করা উচিত।yএক্সএক্সxYYy এবং মতো একাধিক রূপের ক্ষেত্রে । কোন রিগ্রেশন মডেলটি ব্যবহার …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

আমার কিছু পরিবর্তনশীল রয়েছে এবং আমি তাদের মধ্যে অ-লিনিয়ার সম্পর্কগুলি খুঁজে পেতে আগ্রহী। সুতরাং আমি কিছু স্প্লাইন বা লোস ফিট করব এবং দুর্দান্ত প্লটগুলি মুদ্রণ করব (নীচের কোডটি দেখুন)। তবে, আমি এমন কিছু পরিসংখ্যানও রাখতে চাই যা আমাকে ধারণা দেয় যে সম্পর্কটি এলোমেলো বিষয় ... সম্ভবত, আমার কিছু সামগ্রিক পি-মান …

10 r  regression  splines  loess 

যখন স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিমাপের ত্রুটি থাকে তখন আমি বুঝতে পারি যে ফলাফলগুলি 0 এর সাথে পক্ষপাতদুষ্ট হবে the এর প্রভাবটি মূল ভেরিয়েবল উপর নয় অন্য কোনও প্লাসে ত্রুটিযুক্ত করে। সুতরাং এটি কীভাবে অনুমানগুলিকে প্রভাবিত করে না? এই ক্ষেত্রে আমি কি এই সমস্যাটি সরাতে উপকরণের ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করতে পারি?XXXYYYYYY

10 regression  econometrics  instrumental-variables