প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

একজন ভবিষ্যদ্বাণীকারীর সাথে কমপক্ষে স্কোয়ারের জন্য: Y= βএক্স + + εY=βএক্স+ +εy = \beta x + \epsilon যদি এবং ফিটিংয়ের আগে মানক করা হয় (যেমন ), তবে:এক্সএক্সxYYy। এন( 0 , 1 )~এন(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ হিসাবে একই, ।RRr ββ\beta প্রতিফলিত রিগ্রেশন একই হল:x = βY+ + εএক্স=βY+ …

10 regression  correlation  least-squares  generalized-least-squares 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি করছি যেখানে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল একটি অনুপাত যা 0.01 থেকে 100 পর্যন্ত হতে পারে। নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং তার উপর রিগ্রেশন লগ নেওয়া কি ঠিক আছে? আমি একটি গবেষণার ফলাফলের সাথে মিলে যাচ্ছি এবং তারা এটি করেছিল। হিসাবে অনুপাত ব্যবহার করে লগ বনাম গ্রহণের পার্থক্য কী?

10 regression 

আমার দুটি রিগ্রেশন opালগুলির সাথে তুলনা করা দরকার যেখানে: $ y_1 ~ a + b_1x y_2 ~ a + b_2x $ আমি কীভাবে বি 1 এবং বি 2 তুলনা করতে পারি? অথবা ইঁদুরগুলিতে আমার নির্দিষ্ট উদাহরণের ভাষায়, আমি তুলনা করতে চাই antero-posterior diameter ~ a + b1 * humeral length …

10 regression  regression-coefficients 

আমি ভাবছি যে কেউ যদি অনুপস্থিত তথ্যের সাথে মামলার জন্য কেবল আলাদা মডেল তৈরি করার চেয়ে অনুপস্থিত ডেটার জন্য অনুদান কেন ভাল তবে যদি কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে। বিশেষত [জেনারালাইজড] লিনিয়ার মডেলগুলির ক্ষেত্রে (আমি সম্ভবত দেখতে পাই না লিনিয়ার ক্ষেত্রে জিনিসগুলি ভিন্ন) ধরুন আমাদের কাছে মৌলিক রৈখিক মডেল রয়েছে: …

10 regression  missing-data  data-imputation 

'গ্ল্যাম' ব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের যথার্থতা খুঁজে পাওয়ার একটি উপায় হ'ল এটিউ প্লটটি। ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল (পরিবার = 'গাউসিয়ান') এর সাথে পাওয়া রিগ্রেশন মডেলের জন্য একইটি কীভাবে পরীক্ষা করবেন? আমার রিগ্রেশন মডেলটি ডেটার সাথে কতটা ফিট করে তা পরীক্ষা করতে কোন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়?

10 r  regression  generalized-linear-model 

ধরুন আমার 10 জন শিক্ষার্থী রয়েছে, যারা প্রতিটি 20 টি গণিতের সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করে। সমস্যাগুলি সঠিক বা ভুল (লম্বাডাটাতে) স্কোর করা হয় এবং প্রতিটি শিক্ষার্থীর পারফরম্যান্স একটি নির্ভুলতা পরিমাপ (সাবজডাটা) দ্বারা সংক্ষিপ্ত করা যায়। নীচে 1, 2 এবং 4 টি মডেলগুলি পৃথক পৃথক ফলাফলের উপস্থিতি দেখায় তবে আমি …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

প্রথমত, আমার বক্তব্য থাকা উচিত যে আমি উত্তরের জন্য এই সাইটে অনুসন্ধান করেছি। আমি হয় এমন কোনও প্রশ্ন পাইনি যা আমার প্রশ্নের উত্তর দিয়েছে বা আমার জ্ঞানের স্তরটি এত কম যে আমি বুঝতে পারিনি যে আমি ইতিমধ্যে উত্তরটি পড়েছি। আমি এপি পরিসংখ্যান পরীক্ষার জন্য পড়াশোনা করছি। আমাকে লিনিয়ার রিগ্রেশন শিখতে …

10 regression  outliers  residuals 

লি এবং লেমিউক্স (পৃষ্ঠা 31, 2009) গবেষককে রিগ্রেশন বিচ্ছিন্নতা নকশা বিশ্লেষণ (আরডিডি) করার সময় গ্রাফগুলি উপস্থাপনের পরামর্শ দেন। তারা নিম্নলিখিত পদ্ধতিটি পরামর্শ দেয়: "... কিছু ব্যান্ডউইথ জন্য , এবং বিন কিছু সংখ্যার জন্য কে 0 এবং বাম এবং কর্তক মান ঠিক আছে, যথাক্রমে, যা এই ধারণার বিন (গঠন করা হয় …

10 r  regression  data-visualization  stata  regression-discontinuity 

আমার যদি রোগমুক্ত বেঁচে থাকার ডেটা থাকে (কোনও নির্দিষ্ট রোগ নির্ণয় করা হয়েছে কিনা তা নির্ধারিত হয়েছে বা সেই ঘটনার সময়টি অনুসরণের ক্ষতি বা তার সাথে ক্ষতিগ্রস্থ হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করা হয়েছে) এবং সামগ্রিক বেঁচে থাকার ডেটা থাকলে আমি কীভাবে মৃত্যুর মুখোমুখি হব না রোগের ঘটনা? এগুলি কি সেন্সর …

10 regression  survival  epidemiology 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

আমি লক্ষ্য করেছি যে মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন মডেলটির সাথে সংলাপ করার সময় একটি ছোট তবে লক্ষণীয় মাল্টিকোল্লাইনারিটি প্রভাব ছিল, যেমন ভেরিয়েশন মুদ্রার কারণগুলি দ্বারা পরিমাপ করা হয় , একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের ক্যাটাগরির মধ্যে (অবশ্যই রেফারেন্স বিভাগ বাদে)। উদাহরণস্বরূপ, বলুন যে আমাদের কাছে অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল y এবং একটি নামমাত্র শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল এক্স …

10 regression  categorical-data  multicollinearity 

যেমনটি আমি এটি বুঝতে পারি, একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে এক্সপেনসেটেড বিটা মান হ'ল নির্ভরের পরিবর্তনশীল সুদের জন্য সেই পরিবর্তনশীলটির প্রতিকূলতা অনুপাত। তবে মানটি ম্যানুয়ালি গণনা করা বিজোড় অনুপাতের সাথে মেলে না। আমার মডেল অন্যান্য সূচকগুলির মধ্যে বীমা ব্যবহার করে স্টান্টিং (অপুষ্টিজননের একটি পরিমাপ) পূর্বাভাস দিচ্ছে। // Odds ratio from LR, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

এটা তোলে সুপরিচিত যে (যেমন compressive সেন্সিং ক্ষেত্রে) এল1L1L_1 আদর্শ হল "sparsity-inducing," অর্থে যে, আমরা যদি কমান কার্মিক (জন্য সংশোধন করা হয়েছে ম্যাট্রিক্স একজনAA ও ভেক্টর খ⃗ b→\vec{b} ) চক , খ⃗ ( এক্স⃗ ) = ∥ এ x⃗ - খ⃗ ∥22+ λ ∥ x⃗ ∥1fA,b→(x→)=‖Ax→−b→‖22+λ‖x→‖1f_{A,\vec{b}}(\vec{x})=\|A\vec{x}-\vec{b}\|_2^2+\lambda\|\vec{x}\|_1 বৃহৎ যথেষ্ট জন্য λ …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse