প্রশ্ন ট্যাগ «splines»

প্রসঙ্গ : আমি তাই আমি ব্যবহার করছি একটি scatterplot যে স্থিতিমাপ বলে মনে হচ্ছে না একটি রেখা আঁকা করতে চাই, geom_smooth()এ ggplotমধ্যে R। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রত্যাবর্তন করে geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে যা বলি, অবস্থান, গতি এবং ত্বরণের জন্য কিছু পরিমাপ। সবাই একই "রান" থেকে আসে। আমি একটি রৈখিক সিস্টেম তৈরি করতে পারি এবং এই সমস্ত পরিমাপের সাথে একটি বহুবচন ফিট করতে পারি। কিন্তু আমি কি স্প্লিংসের সাহায্যে একই কাজ করতে পারি? এটি করার একটি 'আর' উপায় কী? …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ধারাবাহিক প্রেডিকটার ভেরিয়েবলের জন্য লগিতে লিনিয়ারিটি ধরে নিয়ে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। অবিভাজ্য লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণীদের স্ক্রীন করার সময় কি আমাদের লিনিয়ার সম্পর্কের জন্য চেক করা দরকার? আমার ক্ষেত্রে, আমি অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে পুষ্টির স্থিতি (দ্বিধাত্বিক ফলাফল) এর সাথে যুক্ত কারণগুলি সনাক্ত করতে একাধিক …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

এটি কি ভুল যে স্প্লাইংগুলি কেবল গ্যাম-মডেলগুলিতে পাওয়া যায়, এবং জিএলএম-মডেলগুলিতে নয়? আমি এটি কিছুক্ষণ আগে শুনেছিলাম এবং অবাক করে দেখি যে এটি কেবল একটি ভুল ধারণা, বা এর কিছু সত্যতা আছে কিনা। এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হল:

12 generalized-linear-model  splines 

প্রাকৃতিক (অর্থাত্ সীমাবদ্ধ) কিউবিক স্প্লাইস ব্যবহার করার সময় তৈরি করা বেস ফাংশনগুলি অত্যন্ত কোলাইনারি এবং যখন কোনও রিগ্রেশন ব্যবহার করা হয় তখন মনে হয় বহু উচ্চতর ভিআইএফ (ভেরিয়েন্স মুদ্রাস্ফীতি ফ্যাক্টর) পরিসংখ্যান তৈরি হয়, যা বহুবিধ লাইন সংকেত দেয়। পূর্বাভাসের উদ্দেশ্যে যখন কোনও মডেলটির বিষয়টি বিবেচনা করা হচ্ছে, এটি কি কোনও …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

আমার কিছু কোড এবং আউটপুট রয়েছে এবং আমি একটি মডেল তৈরি করতে চাই। এই আউটপুটটি ব্যবহার করে কীভাবে কোনও মডেল তৈরি করবেন তা আমি জানি না: require("splines") x <- c(0.2, 0.23, 0.26, 0.29, 0.33, 0.46, 0.53 ) y <- c(0.211, 0.2026, 0.2034, 0.2167, 0.2177, 0.19225, 0.182) fit <- lm(y ~ …

12 r  splines 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলটির জন্য মসৃণতা / স্প্লিং ব্যবহার করার সময় কীভাবে নতুন ডেটা-র জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় তার একটি ধারণামূলক ব্যাখ্যা দিতে সহায়তা করতে পারে? উদাহরণস্বরূপ, পি-স্প্লিনস সহ আর- gamboostএ mboostপ্যাকেজটি ব্যবহার করে তৈরি করা একটি মডেল দেওয়া হলে কীভাবে নতুন ডেটার পূর্বাভাস দেওয়া হয়? প্রশিক্ষণ তথ্য থেকে কি ব্যবহার করা …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

বিভিন্ন রিগ্রেশন সমস্যায় স্প্লাইজ ব্যবহার করার বিষয়ে আমি প্রচুর পড়ছি। কিছু বই (যেমন হজস রিচলি প্যারামিটারাইজাইজড লিনিয়ার মডেল ) দন্ডিত স্প্লাইনের প্রস্তাব দেয়। অন্যান্য (যেমন হ্যারেল রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি ) সীমাবদ্ধ ঘন স্প্লাইসগুলির পক্ষে নির্বাচন করে। বাস্তবে এগুলি কতটা আলাদা? আপনি প্রায়শই একটি বা অন্য ব্যবহার থেকে যথেষ্ট আলাদা ফলাফল …

11 regression  splines 

সুতরাং কেন বিনাশকে সর্বদা এড়ানো উচিত সে সম্পর্কে কয়েকটি পোস্ট পড়েছি । এই লিঙ্কটি হ'ল দাবিটির জন্য একটি জনপ্রিয় রেফারেন্স । মূল পটকাটি হ'ল বেনিং পয়েন্টগুলি (বা কাটপয়েন্টস) বরং স্বেচ্ছাচারী এবং ফলস্বরূপ তথ্যের ক্ষতির কারণ এবং সেই স্প্লাইনগুলি অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। যাইহোক, আমি বর্তমানে স্পটিফাই এপিআইয়ের সাথে কাজ করছি, যা …

10 classification  categorical-data  continuous-data  splines  binning 

আমার মনে একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ বা কাজ নেই। আমি বি-স্প্লাইনগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে কেবল নতুন এবং আমি রিগ্রেশন প্রসঙ্গে এই ফাংশনটির আরও ভাল ধারণা পেতে চাই। ধরা যাক আমরা প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবল এবং কিছু ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে সম্পর্কটি মূল্যায়ন করতে চাই । ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে কয়েকটি সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের পাশাপাশি কিছু শ্রেণীবদ্ধগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে।yyyx1,x2,...,xpx1,x2,...,xpx_1, x_2,...,x_p …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

এই প্রশ্নের একটি মন্তব্যে ব্যবহারকারী @ হুবহু পর্যায়ক্রমিক ডেটা ফিট করার জন্য স্প্লাইজের একটি পর্যায়ক্রমিক সংস্করণ ব্যবহারের সম্ভাবনার উল্লেখ করেছেন। আমি এই পদ্ধতিটি সম্পর্কে আরও জানতে চাই, বিশেষত স্প্লাইনগুলি সংজ্ঞায়িত সমীকরণগুলি এবং কীভাবে সেগুলি বাস্তবে প্রয়োগ করা যায় (আমি বেশিরভাগই একজন Rব্যবহারকারী, তবে যদি প্রয়োজন হয় তবে আমি ম্যাটল্যাব বা …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

আমার কিছু পরিবর্তনশীল রয়েছে এবং আমি তাদের মধ্যে অ-লিনিয়ার সম্পর্কগুলি খুঁজে পেতে আগ্রহী। সুতরাং আমি কিছু স্প্লাইন বা লোস ফিট করব এবং দুর্দান্ত প্লটগুলি মুদ্রণ করব (নীচের কোডটি দেখুন)। তবে, আমি এমন কিছু পরিসংখ্যানও রাখতে চাই যা আমাকে ধারণা দেয় যে সম্পর্কটি এলোমেলো বিষয় ... সম্ভবত, আমার কিছু সামগ্রিক পি-মান …

10 r  regression  splines  loess 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

যদি আমি ভালো কিছু সঙ্গে আমার ডেটা মাপসই lm(y~a*b), আর বাক্য গঠন, যেখানে aএকটি বাইনারি পরিবর্তনশীল এবং bএকটি সাংখ্যিক পরিবর্তনশীল হয়, তাহলে a:bমিথষ্ক্রিয়া মেয়াদের ঢাল মধ্যে পার্থক্য y~bএ a= 0 এবং a= 1। এখন, যাক yএবং bকার্ভিলাইনারের মধ্যে সম্পর্কটি বলি । যদি আমি এখন মাপসই lm(y~a*poly(b,2)), তারপর a:poly(b,2)1পরিবর্তন পরিবর্তন হয় …

10 r  multiple-regression  splines 

প্রশ্ন: কোন উপাত্তের জন্য মসৃণ স্প্লাইজ এবং তদ্বিপরীত এর পরিবর্তে রাজ্য-স্থান মডেলিং এবং কালমন ফিল্টারিং ব্যবহার করা উপযুক্ত? দুজনের মধ্যে কিছু সমতা সম্পর্ক আছে কি? এই পদ্ধতিগুলি একসাথে কীভাবে খাপ খায় সে সম্পর্কে আমি কিছু উচ্চ-স্তরের বোঝার চেষ্টা করছি। আমি জনস্টনের নতুন গাউসিয়ান অনুমান: সিকোয়েন্স এবং মাল্টিরেসোলিউশন মডেলগুলির মাধ্যমে ব্রাউজ …

10 kalman-filter  splines  state-space-models