প্রশ্ন ট্যাগ «residuals»

একটি লাসো রিগ্রেশন দৃশ্যে যেখানে Y= এক্সβ+ + εY=এক্সβ+ +εy= X \beta + \epsilon , এবং লাসো অনুমানগুলি নিম্নলিখিত অপটিমাইজেশন সমস্যা দ্বারা দেওয়া হয় সর্বনিম্নβ|| Y- এক্সβ| | + + τ| |β||1সর্বনিম্নβ||Y-এক্সβ||+ +τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 সম্পর্কিত কোনও বিতরণ অনুমান আছে ?εε\epsilon একটি OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

প্রসঙ্গ এই প্রশ্নটি আর ব্যবহার করে তবে সাধারণ পরিসংখ্যানগত সমস্যা সম্পর্কে। আমি সময়ের সাথে মথ জনসংখ্যা বৃদ্ধির হারের উপর মৃত্যুর কারণগুলির (রোগ ও পরজীবীতার কারণে% মৃত্যুর) প্রভাবগুলি বিশ্লেষণ করছি, যেখানে লার্ভা জনসংখ্যাগুলি 12 টি সাইট থেকে 8 বছরের জন্য একবার একবার নমুনা করা হয়েছিল। জনসংখ্যা বৃদ্ধির হারের ডেটা সময়ের সাথে …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal 

ধরুন আমরা একটি সহজ রৈখিক রিগ্রেশনের দৌড়ে Y= β0+ + β1এক্স + ইউY=β0+ +β1এক্স+ +তোমার দর্শন লগ করাy=\beta_0+\beta_1x+u অবশিষ্টাংশ, সংরক্ষিত তোমার দর্শন লগ করাআমি^তোমার দর্শন লগ করাআমি^\hat{u_i} এবং অবশিষ্টাংশ বিতরণের একটি হিস্টোগ্রাম আঁকা। যদি আমরা এমন কিছু পাই যা একটি পরিচিত বিতরণের মতো দেখায়, তবে আমরা কী ধরে নিতে পারি …

17 r  regression  residuals 

আমি সত্যই হিটারোসিসেস্টাস্টিটি বুঝতে পারি না। আমি জানতে চাই যে আমার এই মডেলটি এই প্লট অনুসারে উপযুক্ত কিনা।

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

আমি জানি যে প্রমিতের পিয়ারসন অবশিষ্টাংশগুলি একটি traditionalতিহ্যগত সম্ভাব্য উপায়ে প্রাপ্ত হয়: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πআমিπআমি(1-πআমি) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} এবং ডিভায়েন্সের অবশিষ্টাংশগুলি আরও পরিসংখ্যানগত উপায়ে প্রাপ্ত হয় (সম্ভাবনার প্রতিটি পয়েন্টের অবদান): ঘআমি= এসআমি- 2 [ yআমিলগπআমি^+ + ( 1 - y)আমি)log( 1 - π)আমি) ]--------------------------√ঘআমি=গুলিআমি-2[Yআমিলগ⁡πআমি^+ +(1-Yআমি)লগ⁡(1-πআমি)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

ফিটের সদ্ব্যবহারের জন্য চি-বর্গ পরীক্ষার প্রসঙ্গে পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশ সম্পর্কে একটি প্রাথমিক প্রশ্ন: পাশাপাশি পরীক্ষার পরিসংখ্যান হিসাবে, আর এর chisq.testফাংশনটি পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশের প্রতিবেদন করে: (obs - exp) / sqrt(exp) আমি বুঝতে পারি কেন পর্যবেক্ষিত এবং প্রত্যাশিত মানগুলির মধ্যে কাঁচা পার্থক্যটি অনুসন্ধান করা তথ্যপূর্ণ নয়, কারণ একটি ছোট নমুনা একটি ছোট পার্থক্যের …

16 chi-squared  goodness-of-fit  residuals 

এটি এমন একটি বিষয় যা আমি অ্যাড-হক পদ্ধতি অনুসারে সম্পন্ন করে দেখছি এবং এটি আমার কাছে খুব মশলাদার মনে হলেও সম্ভবত আমি কিছু মিস করছি। আমি একাধিক প্রতিরোধের মধ্যে এটি দেখেছি কিন্তু আসুন এটি সহজ রাখি: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} এখন লাগানো মডেল থেকে বাকী …

16 regression  residuals 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}} the ক ( ⋅ ) = ∫ d ইউভী 1 / 3 ( μ )A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} the ঘনিষ্ঠ পরিবারে রূপান্তরকরণকে সাধারণকরণ করা হয় উদ্ভূত? আরও সুনির্দিষ্টভাবে : আমি এখানে পৃষ্ঠাগুলি 3 এর টেলর এক্সপেনশন স্কেচটি অনুসরণ করার চেষ্টা করেছি, 1 টি স্লাইড এখানে কিন্তু বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। …

15 data-transformation  residuals  asymptotics  exponential-family 

আমি হেটেরোসেসটেস্টিক ডেটাতে একটি রিগ্রেশন করার চেষ্টা করছি যেখানে আমি একটি লিনিয়ার মডেলের ক্ষেত্রে ত্রুটি বৈকল্পের পাশাপাশি গড় মানগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি । এটার মতো কিছু: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} কথায় কথায়, ডেটাতে x এবং t এর বিভিন্ন মানগুলিতে …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

আমার একটি সময় সিরিজ আমি পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি, যার জন্য আমি মৌসুমী আরিমা (0,0,0) (0,1,0) [12] মডেল (= ফিট 2) ব্যবহার করেছি। আর অটো.রিমা (আর কে গণনা করা আরিমা (0,1,1) (0,1,0) [12] এর চেয়ে ভাল ফিট হতে পারে তার চেয়ে আলাদা), আমি এর নামটি ফিট 1 রেখেছি)। যাইহোক, আমার …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

আমি রিগ্রেশন মডেলগুলির বিষয়ে একটি কোর্স নিচ্ছি এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রদানের জন্য প্রদত্ত একটি বৈশিষ্ট্য হ'ল যখন কোনও ইন্টারসেপ্ট অন্তর্ভুক্ত করা হয় তখন অবশিষ্টগুলি সর্বদা শূন্যের সমষ্টি হয়। কেস কেন এই ঘটনাটির জন্য একটি ভাল ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারে?

14 regression  residuals 

একটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি হ'ল একটি প্যারামিটার জন্য একটি অনুমানকারী আনুমানিক মান বিচ্যুতি । θ θσ^( θ)^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta কেন অবশিষ্টাংশগুলির আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটিকে "রেসিডুয়াল স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" বলা হয় (উদাহরণস্বরূপ, আর এর summary.lmফাংশনের আউটপুটে ) এবং "রেসিডুয়াল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি" নয়? আমরা এখানে কোন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি দিয়ে প্যারামিটার অনুমান করব? আমরা কি প্রতিটি …

14 r  standard-error  residuals  terminology 

স্বাভাবিকতা যাচাই করার জন্য আমি একটি শ্যাপিরো উইলকের ডাব্লু টেস্ট এবং কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষা করতে চাই normal আমি কেবল ভাবছিলাম যে এর জন্য কী কী অবশিষ্টাংশগুলি ব্যবহার করা উচিত - কাঁচা অবশিষ্টাংশ, পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশ, স্টাডিটেড রেসিডুয়াল বা মানকৃত অবশিষ্টাংশ? শাপিরো-উইলকের ডাব্লু পরীক্ষার জন্য এটি কাঁচা ও পিয়ারসনের অবশিষ্টাংশগুলির ফলাফল একইরকম তবে …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

খুব বেসিক প্রশ্ন: লিনিয়ার রিগ্রেশন থেকে অবশিষ্টাংশের সাধারণ বিতরণ বলতে কী বোঝায়? পদগুলির ক্ষেত্রে, এটি রিগ্রেশন থেকে আমার মূল ডেটার উপর কীভাবে প্রতিবিম্বিত করে? আমি সম্পূর্ণ স্টাম্পড, ধন্যবাদ ছেলেরা

13 regression  residuals