প্রশ্ন ট্যাগ «residuals»

উইকিপিডিয়া সংজ্ঞা তাকান: গড় স্কোয়ার ত্রুটি (এমএসই) স্কয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল (আরএসএস) এটা আমার মনে হচ্ছে এমএসই = 1এনআরএসএস = 1এন∑ ( চআমি- yআমি)2MSE=1এনআরএসএস=1এনΣ(চআমি-Yআমি)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 যেখানে তিনি নমুনার সংখ্যা এবং আমাদের অনুমান ।এনএনNচআমিচআমিf_iYআমিYআমিy_i তবে উইকিপিডিয়ায় নিবন্ধগুলির কোনওটিতেই এই সম্পর্কের কথা বলা হয়নি। কেন? আমি …

31 residuals  mse 

এটি দেখতে অনুরূপ প্রশ্নের মতো এবং অনেক প্রতিক্রিয়া পাইনি। কুকের ডি এর মতো পরীক্ষাগুলি বাদ দেওয়া এবং একটি গোষ্ঠী হিসাবে অবশিষ্টাংশের দিকে তাকানো, আমি মঙ্গলভাবের সাথে মূল্যায়ন করার সময় অন্যরা কীভাবে অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করে সে সম্পর্কে আগ্রহী। আমি কাঁচা অবশিষ্টাংশ ব্যবহার: একটি কিউকিউ প্লটে, স্বাভাবিকতা নির্ধারণের জন্য ( বনাম) hetereoscedasticity …

31 goodness-of-fit  residuals 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি শিখেছি যে স্বাভাবিকের জন্য আমার অবশ্যই কাঁচা ডেটা নয় বরং তাদের অবশিষ্টাংশের জন্য পরীক্ষা করতে হবে। আমার কি অবশিষ্টাংশ গণনা করা উচিত এবং তারপরে শাপিরো – উইলকের ডাব্লু পরীক্ষা করা উচিত? অবশিষ্টাংশগুলি কি হিসাবে গণনা করা হয়: ?Xi−meanXi−meanX_i - \text{mean} আমার ডেটা এবং ডিজাইনের জন্য দয়া করে এই পূর্ববর্তী …

27 normality-assumption  residuals  assumptions 

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনে, আমি বুঝতে পারি যে অবশিষ্ট এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি শূন্য, তবে অবশিষ্ট এবং মানদণ্ডের ভেরিয়েবলের মধ্যে প্রত্যাশিত পারস্পরিক সম্পর্ক কী? এটি কি শূন্য বা উচ্চ সম্পর্কের প্রত্যাশা করা উচিত? এর অর্থ কী?

26 regression  residuals 

আমি বর্তমানে কঠিন গণনা ডেটার (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) সঠিক মডেল সন্ধানের সাথে লড়াই করছি। আমি বিভিন্ন ধরণের মডেল (মিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেলগুলি আমার ধরণের ডেটার জন্য প্রয়োজনীয়) যেমন lmerএবং lme4(লগ রূপান্তর সহ) পাশাপাশি গৌসিয়ান বা নেতিবাচক দ্বিপদী হিসাবে বিভিন্ন পরিবারের সাথে রৈখিক মিশ্রিত প্রভাব মডেলগুলি চেষ্টা করেছি tried তবে ফলস্বরূপ ফিটগুলি কীভাবে …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

রৈখিক প্রতিরোধের অনুমানগুলি কী তা নিয়ে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। এখনও পর্যন্ত আমি যাচাই করেছি কিনা: সমস্ত ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের সাথে রৈখিকভাবে সম্পর্কযুক্ত। (এটি ছিল) ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কোনও মিল ছিল। (সামান্য তাত্পর্য ছিল)। আমার মডেলের ডেটাপয়েন্টগুলির কুকের দূরত্ব 1 এর নীচে (এটি হ'ল, সমস্ত দূরত্ব 0.4 এর নীচে, সুতরাং …

22 linear-model  residuals  assumptions  normality-assumption 

জেলম্যান এবং হিল (2006) পি 46 তে লিখুন যে: সাধারণত কমপক্ষে গুরুত্বপূর্ণ এমন রিগ্রেশন অনুমানটি হ'ল ত্রুটিগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয়। প্রকৃতপক্ষে, রিগ্রেশন লাইনটি অনুমান করার উদ্দেশ্যে (পৃথক ডেটা পয়েন্টগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার তুলনায়) স্বাভাবিকতা অনুমান করা মোটেই সবে গুরুত্বপূর্ণ। সুতরাং, অনেকগুলি রিগ্রেশন পাঠ্যপুস্তকের বিপরীতে, আমরা রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশগুলির স্বাভাবিকতা নির্ধারণের প্রস্তাব …

21 regression  residuals  assumptions 

আমি সম্প্রতি এমসিএমসি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বায়েশিয়ান কাঠামোয় ফিটিং রিগ্রেশন মিশ্রিত মডেলগুলি শুরু করেছি (আসলে আর সি তে এমসিএমসিজিএমএম ফাংশন)। আমি বিশ্বাস করি যে আমি কীভাবে প্রাক্কলন প্রক্রিয়া (ট্রেস, গিউকে প্লট, স্বতঃসংশোধন, উত্তর বিতরণ ...) রূপান্তরটি সনাক্ত করতে পারি তা বুঝতে পেরেছি। বায়সিয়ান কাঠামোর মধ্যে যে জিনিসটি আমাকে আঘাত করে …

21 r  bayesian  mixed-model  mcmc  residuals 

আমি যে পাঠ্যটি ব্যবহার করছি তার মতে, অবশিষ্টগুলির পরিবর্তনের সূত্রটি দেওয়া হয়েছে:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) আমি বিশ্বাস করতে পারছি না যেহেতু id অবশিষ্টগুলি পর্যবেক্ষণকৃত মান এবং i ^ {th ; মানযুক্ত মানের মধ্যে পার্থক্য ; যদি কেউ পার্থক্যের বৈচিত্র্য গণনা করে থাকে তবে খুব কমপক্ষে আমি ফলাফল প্রকাশের …

21 regression  variance  residuals 

আমরা রেসনেট পেপারে পাওয়া টাইপ হিসাবে একটি বাধা-স্থিত স্থাপত্যটিকে সংজ্ঞায়িত করি যেখানে [দুটি 3x3 কনভ লেয়ার] প্রতিস্থাপন করা হয়েছে [এক 1x1 ক্যানুয়াম, একটি 3x3 ক্যানুয়র এবং অন্য 1x1 ক্যানুয়াল স্তর]। আমি বুঝতে পেরেছি যে 1x1 কনভের স্তরগুলি মাত্রা হ্রাস (এবং পুনরুদ্ধার) এর ফর্ম হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা অন্য পোস্টে ব্যাখ্যা …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network 

উইকিপিডিয়া এবং R স্যান্ডউইচ প্যাকেজ চিত্র OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে সমর্থনকারী অনুমানের সম্পর্কে ভাল তথ্য সহগ মান ত্রুটি এবং স্যান্ডউইচ estimators গাণিতিক পটভূমি দিতে। আমি এখনও স্পষ্ট নই যে কীভাবে অবশিষ্টাংশগুলির সমস্যাটির সমাধান করা হয় যদিও সম্ভবত আমি প্রথম স্থানে স্ট্যান্ডার্ড ওএলএস সহগের ভেরিয়েন্স অনুমানটি পুরোপুরি বুঝতে পারি না। স্যান্ডউইচ অনুমানকারী …

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

ওএলএস-এর প্রতিরোধের প্রসঙ্গে আমি বুঝতে পারি যে একটি ধরণের প্লট (বনাম লাগানো মান) প্রচলিতভাবে ধ্রুবক পরিবর্তনের জন্য পরীক্ষা করার জন্য এবং মডেল স্পেসিফিকেশন মূল্যায়নের জন্য দেখা হয়। কেন অবশিষ্টাংশগুলি ফিটগুলির বিরুদ্ধে চক্রান্ত করা হচ্ছে, এবং মানগুলি নয়? এই দুটি প্লট থেকে কীভাবে তথ্য আলাদা?ওয়াইওয়াইY আমি এমন একটি মডেল নিয়ে কাজ …

20 regression  residuals 

যদিও এই দুটি সর্বব্যাপী পদটি প্রায়শই প্রতিশব্দ হিসাবে ব্যবহৃত হয়, তবে কখনও কখনও এটি একটি পার্থক্য বলে মনে হয়। আসলেই কোনও পার্থক্য রয়েছে, না এগুলি কি ঠিক সমার্থক?

20 residuals  error  terminology 

আমার একটি দ্বিপদী বিতরণ এবং লগইট লিঙ্ক ফাংশন সহ একটি জিএলএমএম রয়েছে এবং আমার অনুভূতি রয়েছে যে তথ্যটির একটি গুরুত্বপূর্ণ দিকটি মডেলটিতে ভালভাবে উপস্থাপন করা হয়নি। এটি পরীক্ষা করতে, আমি লগিট স্কেলে লিনিয়ার ফাংশন দ্বারা ডেটাটি ভালভাবে বর্ণিত কিনা তা জানতে চাই। সুতরাং, আমি জানতে চাই যে অবশিষ্টাংশগুলি ভাল আচরণ …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme