প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

নিম্নলিখিত পরীক্ষামূলক সেটআপ দেওয়া: একাধিক নমুনা একটি বিষয় থেকে নেওয়া হয় এবং প্রতিটি নমুনা একাধিক উপায়ে (একটি নিয়ন্ত্রণ চিকিত্সা সহ) চিকিত্সা করা হয়। মূলত আকর্ষণীয় বিষয় হ'ল নিয়ন্ত্রণ এবং প্রতিটি চিকিত্সার মধ্যে পার্থক্য। আমি এই ডেটার জন্য দুটি সহজ মডেল ভাবতে পারি। নমুনা , চিকিত্সা , চিকিত্সা 0 নিয়ন্ত্রণ হিসাবে, …

9 regression  anova  linear-model  ancova 

ধরুন আমি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ভেক্টর observe এবং এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবল পর্যবেক্ষণ করি । আমি ফর্মের একটি মডেল ফিট করতে চাই: যেখানে কিছু ইতিবাচক-মূল্যবান দুইবার-differentiable ফাংশন, একটি অজানা স্কেলিং পরামিতি, এবং এর একটি শূন্য-গড়, ইউনিট-ভ্যারিয়েন্স গসিয়ান দৈব চলক (স্বাধীন অবস্থায় গণ্য করা হয় এবং )। এটি মূলত কোয়েঙ্করের হিটারোস্কেস্টাস্টিটির পরীক্ষার সেটআপ …

9 regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares 

আরও কিছু তথ্য; হটাত যদি আপনি কতগুলি ভেরিয়েবল নির্বাচন করবেন তা আগে জানতেন এবং আপনি LARS পদ্ধতিতে জটিলতা জরিমানা নির্ধারণ করেছিলেন যেমন অ 0 0 সহগের সাথে অনেকগুলি ভেরিয়েবল থাকতে পারে, গণনা ব্যয় কোনও সমস্যা নয় (ভেরিয়েবলের মোট সংখ্যা ছোট, 50 বলুন), সমস্ত ভেরিয়েবল (y, x) অবিচ্ছিন্ন that কোন সেটিংয়ে …

9 regression  model-selection 

আমি একটি সংযোজনশীল ভেরিয়েবলের (লিঙ্গ বলুন) এর উপর ভিত্তি করে নমুনার দুটি গোষ্ঠীতে একটি রিগ্রেশন করেছি। আমি অন্য সেট থাকা অবস্থায় এক সেটে রিগ্রেশনটির তাত্পর্য হারিয়ে গেছে কিনা তা যাচাই করে মডারেশন এফেক্টের জন্য একটি সহজ পরীক্ষা করছি। প্রশ্ন 1: উপরের পদ্ধতিটি বৈধ, তাই না? প্রশ্ন 2: আমার গবেষণার আত্মবিশ্বাসের …

9 regression  type-i-and-ii-errors  interaction 

আর qqplot(linear model)-তে, y- অক্ষে মানকৃত অবশিষ্টাংশগুলি কেন ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহার করবেন? আর কেন "নিয়মিত" অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করবেন না?

9 r  regression  linear-model  residuals  qq-plot 

প্রশ্নটি অনুপ্রেরণার মাধ্যম হিসাবে, এমন একটি রেজিসিসন সমস্যা বিবেচনা করুন যেখানে আমরা পর্যবেক্ষিত ভেরিয়েবলগুলি using ব্যবহার করে অনুমান করার চেষ্টা করিওয়াইওয়াইY{ একটি , খ }{একটি,খ}\{ a, b \} মাল্টিভারিয়েট পলিনোমিয়াল রিগ্রিসন করার সময়, আমি ফাংশনের অনুকূল প্যারামিটাইজেশনটি সন্ধান করার চেষ্টা করি চ( y)) =গ1ক +গ2খ +গ3একটি2+ +গ4একটি খ +গ5খ2+ + …

9 regression 

যদি কন্টিনজেন্সি টেবিলের মধ্যে 0 থাকে এবং আমরা glmসম্ভাবনা অনুপাত পরীক্ষার জন্য নেস্টেড পোইসন / লগলাইনার মডেলগুলি (আর এর ফাংশন ব্যবহার করে) ফিটিং করছি তবে গ্ল্যাম মডেলগুলি ফিটিং করার আগে আমাদের কী ডেটা সামঞ্জস্য করতে হবে (উদাহরণস্বরূপ সকলের সাথে 1/2 যোগ করা উচিত? গণনা)? স্পষ্টতই কিছু সমন্বয় ব্যতীত কিছু প্যারামিটারগুলি …

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

আমি দুটি ভেরিয়েবল ( এবং ) এর মধ্যে ইন্টারপ্লে তদন্ত করছি । সাথে এই ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে । সমস্যার প্রকৃতি থেকে আমি কার্যকারণ সম্পর্কে কিছুই বলতে পারি না ( কারণ বা অন্যভাবে হয়)। বিদেশী সনাক্তকারীদের সনাক্ত করতে আমি রিগ্রেশন লাইন থেকে বিচ্যুতি অধ্যয়ন করতে চাই। এটি করার …

9 regression  outliers  linear-model 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রসঙ্গে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য ক্রমায়ন বিশ্লেষণ সম্পর্কে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আপনি কি এলোমেলোভাবে পারমিটেশন পরীক্ষার একটি পরিষ্কার ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারেন এবং এটি কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য? সম্ভবত সঠিক অ্যালগরিদম এবং উদাহরণ সহ। অবশেষে, এটি অন্যান্য সংকোচন পদ্ধতির সাথে লাসো বা এলএআর এর সাথে কীভাবে …

9 regression  logistic  feature-selection  permutation-test  shrinkage 

আমি ম্যাট্রিক্স স্বরলিপিটি বোঝার চেষ্টা করছি এবং ভেক্টর এবং ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করছি। এই মুহুর্তে আমি বুঝতে চাইছি কীভাবে একাধিক রিগ্রেশনের সহগের অনুমান the এর ভেক্টর গণনা করা হয়।β^β^\hat{\beta} প্রাথমিক সমীকরণটি মনে হয় ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0.ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0. \frac{d}{d\boldsymbol{\beta}} (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta})'(\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}) = 0 \>. এখন আমি কীভাবে এখানে কোনও ভেক্টর- বিটা সমাধান করব ββ\beta? সম্পাদনা …

9 regression 

কারও কি এমন পরামর্শ বা প্যাকেজ রয়েছে যা আংশিক সংকল্পের সহগকে গণনা করবে? আংশিক সংকল্পের গুণাগুণকে হ'ল পরিবর্তনের শতাংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যা হ্রাসিত মডেলটিতে ব্যাখ্যা করা যায় না, তবে পূর্ণ (এআর) মডেলটিতে বর্ণিত ভবিষ্যদ্বাণীদের দ্বারা ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। এক বা একাধিক অতিরিক্ত পূর্বাভাসক আরও সম্পূর্ণরূপে নির্দিষ্ট …

9 r  regression  anova 

আমার কাছে পি রেজিস্ট্রারগুলির একটি ডিজাইনের ম্যাট্রিক্স রয়েছে, এন পর্যবেক্ষণগুলি রয়েছে এবং আমি পরামিতিগুলির নমুনা ভেরিয়েন্স-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স গণনা করার চেষ্টা করছি। আমি এসভিডি ব্যবহার করে এটি সরাসরি গণনা করার চেষ্টা করছি। আমি আর ব্যবহার করছি, যখন আমি ডিজাইনের ম্যাট্রিক্সের এসভিডি নেব, তখন আমি তিনটি উপাদান পেয়েছি: একটি ম্যাট্রিক্স যা , …

9 r  regression 

আমি কমপক্ষে অ্যাঙ্গেল রিগ্রেশন (এলএআর) এর জন্য কোনও সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছি। এই একটা সমস্যা 3.23 পৃষ্ঠাতে 97 এর Hastie এট আল।, পরিসংখ্যানগত শিক্ষণ উপাদানসমূহ, 2nd। ইডি। (5 ম মুদ্রণ) । সমস্ত ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়া সহ শূন্য এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি একের সাথে একটি রিগ্রেশন সমস্যা বিবেচনা করুন। মনে করুন …

9 regression  machine-learning  correlation  self-study 

আমার (খুব প্রাথমিক) টোবিট রিগ্রেশন মডেল সম্পর্কে আমার জ্ঞান কোনও শ্রেণীর নয়, যেমনটি আমি পছন্দ করি। পরিবর্তে, আমি বেশ কয়েকটি ইন্টারনেট অনুসন্ধানের মাধ্যমে এখানে এবং সেখানকার তথ্যের টুকরোগুলি তুলেছি। সংক্ষিপ্ত সঙ্কটের জন্য অনুমান সম্পর্কে আমার সেরা ধারণাটি হ'ল এগুলি সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ারগুলির (ওএলএস) অনুমানের সাথে খুব মিল। যদিও এটি সঠিক …

9 regression  assumptions 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction