প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমার ডেটাসেটের ( ) একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (ডিভি), পাঁচটি স্বতন্ত্র "বেসলাইন" ভেরিয়েবল (পি 1, পি 2, পি 3, পি 4, পি 5) এবং আগ্রহের একটি পৃথক পরিবর্তন (Q) রয়েছে।N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 আমি নিম্নলিখিত দুটি মডেলের জন্য ওএলএস লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি চালিয়েছি: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + …

10 regression  linear  r-squared 

কল্পনা করুন আমাদের উপর নির্ভরশীল ভেরিয়েবল সহ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে । আমরা এর । এখন, আমরা অন্য রিগ্রেশন কিন্তু এই সময় , এবং একইভাবে তার এটি । আমাকে বলা হয়েছে যে কোন মডেলটি আরও উপযুক্ত see তা দেখতে আমি আর ^ 2 উভয়ের তুলনা করতে পারি না । কেন …

10 regression  data-transformation  r-squared 

y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} রিগ্রেশন মডেলগুলি বর্ণনার ভাষা যেমন উপরে বর্ণিত খুব সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রায়শই পরিবর্তিত হয় এবং এই ধরনের প্রকরণগুলি প্রায়শই অর্থের সাথে সূক্ষ্ম শিফট বহন করে। উদাহরণস্বরূপ, সমীকরণের বাম দিকে মডেলটির অংশটি বন্ধনীগুলিতে অর্থ এবং স্বরলিপি সহ (অন্যদের মধ্যে আমি অজ্ঞ নই) বলা যেতে …

10 regression  terminology 

আমি জানি এটি সম্ভবত অন্য কোথাও আলোচনা করা হয়েছে, তবে আমি এর স্পষ্ট উত্তর খুঁজে পাচ্ছি না। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির আউট-অফ-স্যাম্পল গণনা করার জন্য সূত্র ব্যবহার করার চেষ্টা করছি , যেখানে হ'ল স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল এবং বর্গের মোট যোগফল। প্রশিক্ষণের জন্য, এটি পরিষ্কার যেR2=1−SSR/SSTR2=1−SSR/SSTR^2 = 1 - SSR/SSTR2R2R^2SSRSSRSSRSSTSSTSST SST=Σ(y−y¯train)2SST=Σ(y−y¯train)2 …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

রিগ্রেশন মডেলগুলিতে কি "স্টুডেন্টাইজড রেসিডুয়ালস" এবং "স্ট্যান্ডার্ডাইজড রেসিডুয়ালগুলি" একই? আমি আর-তে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছি এবং স্টুডেন্টাইজড রেসিডুয়ালের v / s লাগানো মানগুলির গ্রাফ প্লট করতে চেয়েছিলাম, তবে আর-তে এটি করার একটি স্বয়ংক্রিয় উপায় খুঁজে পাইনি ধরুন আমার কাছে একটি মডেল আছে library(MASS) lm.fit <- lm(Boston$medv~(Boston$lstat)) তারপরে ব্যবহার …

10 r  regression  residuals  terminology 

অ-নেতিবাচক রিজ রিগ্রেশন কিভাবে করবেন? অ-নেতিবাচক লাসো পাওয়া যায় scikit-learnতবে রিজের জন্য আমি বেতার অ-নেতিবাচকতা প্রয়োগ করতে পারি না এবং প্রকৃতপক্ষে আমি নেতিবাচক সহগগুলি পাচ্ছি। কেউ কি জানো এটা কেন? এছাড়াও, আমি কি নিয়মিত ন্যূনতম স্কোয়ারের ক্ষেত্রে রিজ বাস্তবায়ন করতে পারি? এটিকে অন্য একটি প্রশ্নে নিয়ে যাওয়া হয়েছে: আমি কি …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

আমি বুঝতে পারি যে আমরা কমপক্ষে স্কোয়ার রিগ্রেশন সমস্যায় নিয়মিতকরণ নিয়োগ করতে পারি w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] এবং এই সমস্যাটির একটি বদ্ধ-ফর্ম সমাধান রয়েছে যেমন: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. আমরা দেখতে পাই যে ২ য় সমীকরণে নিয়মিতকরণ কেবল \ বোল্ডসিম্বল {এক্স} টি \ বোল্ডসিম্বল {এক্স the …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

ডেটার রেঞ্জের বাইরে প্রকল্পে রিগ্রেশন ব্যবহার সম্পর্কে আপনার কী ধারণা? যদি আমরা নিশ্চিত যে এটি একটি রৈখিক বা পাওয়ার মডেল আকারের অনুসরণ করে, তবে মডেলটি ডেটা সীমার বাইরেও কার্যকর হতে পারে না? উদাহরণস্বরূপ আমি দাম দ্বারা চালিত ভলিউম আছে। আমি বিশ্বাস করি যে ডেটা সীমার বাইরে দামের জন্য আমরা প্রকল্প …

10 regression  dataset  linear-model 

আমি একটি নিবন্ধ জমা দিয়েছি যা বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের অনুচিত পদ্ধতির কারণে প্রত্যাখ্যাত হয়েছিল। রেফারি ছাড়া অন্য কোনও বিবরণ বা ব্যাখ্যা ছাড়েনি: "সময়ের প্রবণতা নিয়ে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে সেন্সর দেওয়ার আরও পরিশীলিত পদ্ধতি প্রয়োজন requires" প্রশ্নটি: ধূমপায়ীদের মধ্যে মৃত্যুর অতিরিক্ত ঝুঁকি কি গত দশকগুলিতে হ্রাস পেয়েছে? ডেটা: 25.000 জার্মানি ধূমপায়ী। …

10 regression  survival  incidence-rate-ratio  interval-censoring 

আর ফাংশন সিভি.glm (গ্রন্থাগার: বুট) সাধারণ রৈখিক মডেল এবং রিটার্ন ডেল্টার জন্য অনুমান করা কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ পূর্বাভাস ত্রুটি গণনা করে। লাসো রিগ্রেশন (গ্রন্থাগার: গ্ল্যামনেট) এর জন্য এই ফাংশনটি ব্যবহার করা কি বোধগম্য এবং যদি তাই হয় তবে কীভাবে এটি সম্পাদন করা যায়? সেরা টার্নিং প্যারামিটার পেতে গ্ল্যামনেট লাইব্রেরি ক্রস-বৈধতা ব্যবহার …

10 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

সম্পর্কিত একটি খুব প্রাথমিক প্রশ্ন আর2আর2R^2 ওএলএস সংবিধানের ওএলএস রিগ্রেশন y ~ x1 চালান, আমাদের একটি রয়েছে আর2আর2R^2, 0.3 বলুন ওএলএস রিগ্রেশন y ~ x2 চালান, আমাদের আরেকটি আছে আর2আর2R^2বলুন, 0.4 এখন আমরা y ~ x1 + x2 একটি রিগ্রেশন চালাচ্ছি, এই রিগ্রেশন এর আর স্কোয়ারের মান কত হতে পারে? …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

আমি কীভাবে বায়সীয় লিনিয়ার রিগ্রেশনের উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিতরণকে মূল্যায়ন করব, এখানে পৃষ্ঠা 3 তে বর্ণিত মৌলিক কেসটি পেরিয়ে কীভাবে নীচে অনুলিপি করব সে সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি । p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) মূল কেসটি এই লিনিয়ার রিগ্রেশন …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে আমি একটি আনন্দদায়ক ফলাফল পেয়েছি যে আমরা যদি মডেলটি ফিট করি E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, তারপরে, আমরা যদি মানকে মানিক করে কেন্দ্র করে থাকি YYY, X1X1X_1 এবং X2X2X_2 ডেটা, R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. এটি আমার কাছে 2 ভেরিয়েবল সংস্করণের …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

টুপি ম্যাট্রিক্সের গুরুত্ব কী,H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime}রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ? এটি কি কেবল সহজ গণনার জন্য?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

আমার কাছে 1,449 ডেটা পয়েন্টের একটি নমুনা রয়েছে যা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয় (আর-স্কোয়ারড 0.006)। ডেটা বিশ্লেষণ করার সময়, আমি আবিষ্কার করেছি যে স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল মানগুলি ধনাত্মক এবং নেতিবাচক গ্রুপগুলিতে বিভক্ত করার মাধ্যমে, প্রতিটি দলের জন্য নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের গড়ের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে বলে মনে হয়। স্বাধীন ভেরিয়েবল মানগুলি ব্যবহার …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared