প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি নির্দিষ্ট মধ্যস্থতা মডেলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সিমুলেট করার পদ্ধতি খুঁজে পেতে আগ্রহী। ব্যারন এবং কেনি (1986) দ্বারা প্রথম রূপরেখার মধ্যস্থতার মডেলগুলির পরীক্ষার জন্য সাধারণ লিনিয়ার স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেল কাঠামো অনুসারে এবং অন্য কোথাও যেমন জড, ইজারবিট, এবং মুলার (2013) এর বর্ণনা দেওয়া হয়েছে , ফলাফল জন্য মধ্যস্থতা মডেল , …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

আমি আমার ডেটাতে র‌্যান্ডমফোরেস্ট রেজিস্টার ব্যবহার করছি এবং আমি দেখতে পাচ্ছি যে আউব স্কোরটি 0.83 হয়ে গেছে। আমি নিশ্চিত নই যে এটি কীভাবে এমনভাবে এল। আমি বলতে চাইছি আমার টার্গেটগুলি 10 ^ 7 এর সীমাতে উচ্চতর মান। সুতরাং এটি যদি এমএসই হয় তবে এটি আরও অনেক বেশি হওয়া উচিত ছিল। …

9 regression  random-forest 

আমি সম্প্রতি আমার গবেষণামূলক গবেষণাপত্রের জন্য একটি সংশোধন পেয়েছি এবং নিম্নলিখিতটি আমার কাগজে পর্যালোচকদের মন্তব্য: একটি মডেল থেকে প্রাপ্ত ফলাফলগুলি বেশ দৃinc়প্রত্যয়ী নয় বিশেষত রৈখিক প্রতিরোধের সাধারণত বহিরাগতদের সাথে আচরণ করার ক্ষেত্রে ঘাটতি রয়েছে। আমি পরামর্শ দিচ্ছি যে লেখকরাও লজিস্টিক রিগ্রেশন চেষ্টা করে এবং বর্তমান ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত ফলাফলগুলি তুলনা …

9 regression  logistic  multiple-regression 

আমার এখানে নিম্নলিখিত ডেটা রয়েছে । হাইড্রোকার্বন শতাংশের হার 1.0 হয় যখন আমি গড় বিশুদ্ধতার উপর 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার চেষ্টা করছি। আর এ, আমি নিম্নলিখিত লিখুন। > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 যাইহোক, আমি কীভাবে এই ফলাফলটি নিজেই অর্জন করতে পারি? আমি …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

আমি এমন একটি সমস্যা নিয়ে ভাবছি যা লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে কোনও গ্রাহকের লগ (ব্যয়) পূর্বাভাস দেওয়া। আমি কী বৈশিষ্ট্যগুলি ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করব তা বিবেচনা করছি এবং ভাবছি যদি কোনও ভেরিয়েবলের পারসেন্টাইল ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করা ঠিক হয় would উদাহরণস্বরূপ আমি ইনপুট হিসাবে সংস্থাগুলির রাজস্ব ব্যবহার করতে পারি। আমি …

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

বাইনারি আউটপুট ভেরিয়েবলগুলিতে আমার ইনপুট ভেরিয়েবলগুলিকে ফিট করতে আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনের একটি মানক সংস্করণ ব্যবহার করছি। তবে আমার সমস্যাটিতে, .ণাত্মক আউটপুট (0 গুলি) ইতিবাচক আউটপুটগুলি (1s) ছাড়িয়ে গেছে। অনুপাত 20: 1। সুতরাং যখন আমি কোনও শ্রেণিবদ্ধকারীকে প্রশিক্ষণ দিই, মনে হয় এমন বৈশিষ্ট্যগুলিও যেগুলি ইতিবাচক আউটপুট সম্ভাবনার দৃ strongly়ভাবে প্রস্তাব দেয় …

9 regression  logistic  weighted-regression 

আমি গাউসিয়া প্রক্রিয়া রিগ্রেশনটির জন্য কিছু অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করার চেষ্টা করছিলাম, তাই চেষ্টা করার জন্য আমি একটি সাধারণ 1 ডি খেলনা সমস্যা তৈরি করেছিলাম। আমি নিলামxi={1,2,3}xi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\} ইনপুট হিসাবে এবং yi={1,4,9}yi={1,4,9}y_i=\{1,4,9\}প্রতিক্রিয়া হিসাবে। ('অনুপ্রাণিত' থেকে)y=x2y=x2y=x^2) রিগ্রেশনটির জন্য আমি একটি স্ট্যান্ডার্ড স্কোয়ারড এক্সফোনেনশিয়াল কার্নেল ফাংশন ব্যবহার করেছি: k(xp,xq)=σ2fexp(−12l2|xp−xq|2)k(xp,xq)=σf2exp⁡(−12l2|xp−xq|2)k(x_p,x_q)=\sigma_f^2 \exp \left( - \frac{1}{2l^2} \left|x_p-x_q\right|^2 …

9 regression  gaussian-process 

জনসংখ্যা আর-স্কোয়ার নির্দিষ্ট স্কোর বা এলোমেলো স্কোর ধরে ধরে সংজ্ঞায়িত করা যায়:ρ2ρ2\rho^2 স্থির স্কোর: নমুনার আকার এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের নির্দিষ্ট মানগুলি স্থির থাকে। সুতরাং, হ'ল পূর্বাভাসক মানগুলি স্থির থাকে যখন জনসংখ্যা সমীকরণ দ্বারা ফলাফলের মধ্যে ব্যাখ্যা করা অনুপাত।ρ2fρf2\rho^2_f এলোমেলো স্কোর: ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের নির্দিষ্ট মানগুলি একটি বিতরণ থেকে আঁকা। সুতরাং, জনসংখ্যার ফলাফল যেখানে …

9 regression  estimation  r-squared 

পরিস্থিতি আমার একটি নির্ভরশীল এবং একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে । আমি সংঘটিত / ফিক্সড ব্রেকপয়েন্টগুলিতে একটি অবিচ্ছিন্ন টুকরোজ লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিট করতে চাই । ব্রেকপোইনগুলি অনিশ্চয়তা ছাড়াই পরিচিত, তাই আমি তাদের অনুমান করতে চাই না। তারপরে আমি এখানে একটি উদাহরণYyyএক্সxxটkk(একটি1,একটি2, … ,একটিট)(a1,a2,…,ak)(a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{k})Yআমি=β0+ +β1এক্সআমি+ +β2সর্বোচ্চ(এক্সআমি-একটি1, …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

এটা কি সত্য যে গাউস মার্কভ অনুমানের অধীনে সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতিটি দক্ষ এবং পক্ষপাতহীন অনুমান করে? তাই: ই(তোমার দর্শন লগ করাটি) = 0ই(তোমার দর্শন লগ করাটি)=0E(u_t)=0 সকলটিটিt ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন লগ করাগুলি) =σ2ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন লগ করাগুলি)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 জন্যt = sটি=গুলিt=s ই(তোমার দর্শন লগ করাটিতোমার দর্শন …

9 regression  self-study  least-squares 

আর-তে, আমি যদি lm()নিম্নলিখিত উপায়ে ফাংশনটি কল করি : lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) এটি আমার সঙ্গে প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল একটি রৈখিক মডেল দেয় var1, var2এবং তাদের মধ্যে পারস্পরিক কথোপকথন। তবে, আমরা সংখ্যাসূচকভাবে মিথস্ক্রিয়া শব্দটি কীভাবে ব্যাখ্যা করি? ডকুমেন্টেশনটি বলে যে এটি "ক্রস" এর …

9 r  regression 

আমি একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল শিখতে চেষ্টা করছি। যাইহোক, আমি তথ্য সাধারণীকরণ সম্পর্কিত কিছু বিভ্রান্তি আছে। আমি বৈশিষ্ট্যগুলি / ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের শূন্য গড় এবং এককের বৈকল্পিকতায় স্বাভাবিক করেছি। আমি লক্ষ্য জন্য একই কাজ করা প্রয়োজন। যদি তাই হয় কেন?

9 regression  multiple-regression  normalization 

আমি উইকিপিডিয়ায় গুয়াস-মার্কভ উপপাদ্যটি পড়ছি এবং আমি আশা করছিলাম যে কেউ আমাকে উপপাদ্যের মূল বিষয়টি বের করতে সহায়তা করতে পারে। আমরা ম্যাট্রিক্স আকারে একটি রৈখিক মডেল ধরে নিয়েছি: Y= এক্সβ+ + ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta এবং আমরা নীল খুঁজছি, βˆβ^ \widehat\beta । অনুযায়ী এই , আমি হবে শুধুমাত্রη= y- …

9 regression  least-squares  mse  blue 

আমার কাছে একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল (পুরুষ ও মহিলা) এবং একটি ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল সহ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে ।একজনএকজনAবিবিB আমি আর এর সাথে বিপরীতে কোডগুলি সেট আপ করেছি options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly"))। এবং এখন আমার কাছে , , এবং তাদের মিথস্ক্রিয়া (A: B) ব্যবহারের জন্য বর্গক্ষেত্রের ধরণের ধরণের পরিমাণ রয়েছে ।একজনএকজনAবিবিBdrop1(model, .~., test="F") আমি …

9 regression  anova  sums-of-squares 

সুতরাং আমি আর-তে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল নিয়ে কাজ করছি statistics যদিও আমি এখনও পরিসংখ্যানগুলিতে নতুন I তবে মনে হচ্ছে আমি এখন পর্যন্ত রিগ্রেশন মডেলগুলির জন্য কিছুটা বোঝাপড়া পেয়েছি, তবে এখনও কিছু আছে যা আমাকে বিরক্ত করছে: লিঙ্কযুক্ত ছবিটি দেখে আপনি আমার তৈরি মডেলটির জন্য সারাংশ আর্ট প্রিন্ট দেখতে পাবেন। মডেলটি …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation