প্রশ্ন ট্যাগ «stepwise-regression»

স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশন (প্রায়শই ফরোয়ার্ড বা পশ্চাদপদ রিগ্রেশন নামে পরিচিত) এর মধ্যে একটি রিগ্রেশন মডেল ফিট করা এবং পরিসংখ্যান, বা একটি চূড়ান্ত মডেলটিতে * পদক্ষেপে * পদ্ধতিতে পৌঁছানোর তথ্যের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী যুক্ত করা বা অপসারণ করা হয় । এই ট্যাগটি ফরোয়ার্ড নির্বাচন, পশ্চাৎপদ নির্মূলকরণ এবং সর্বোত্তম উপগ্রহের পরিবর্তনশীল নির্বাচন কৌশলগুলির জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে। tR2

2
আর-তে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন - সমালোচক পি-মান
step()ধাপে ধাপে সংক্ষিপ্তকরণের জন্য আর এ ফাংশন দ্বারা ব্যবহৃত সমালোচক পি-মানটি কী ? আমি ধরে নিলাম এটি 0.15, তবে আমার ধারণাটি কি সঠিক? আমি কীভাবে সমালোচনামূলক পি-মানটি পরিবর্তন করতে পারি?
1
আর-তে এআইসি () এবং এক্সট্র্যাকএইসি () এর মধ্যে পার্থক্য কী?
উভয়ের জন্য আর ডকুমেন্টেশন খুব বেশি আলো দেয় না। এই লিঙ্কটি থেকে আমি যা কিছু পেতে পারি তা হ'ল যে কোনও একটি ব্যবহার করা ভাল। আমি যা পাই না তা কেন তারা সমান নয়। ঘটনা: আরে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ফাংশন step()ব্যবহার করে extractAIC()। মজার বিষয় হল, আর এর 'এম্টকার্স' ডেটা …
2
"পদক্ষেপের প্রতিরোধ" কীভাবে কাজ করে?
আমি একটি প্রোবিট মডেল ফিট করতে নিম্নলিখিত আর কোড ব্যবহার করেছি: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') আমি জানতে চাই stepwiseএবং backward/forwardঠিক কী করে এবং কীভাবে ভেরিয়েবল নির্বাচন করে?
3
পদক্ষেপের প্রতিরোধের সুবিধা কী কী?
সমস্যার দিকে আমার দৃষ্টিভঙ্গির ক্ষেত্রে বৈচিত্রের স্বার্থে আমি ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে পরীক্ষা করছি। সুতরাং, আমার 2 টি প্রশ্ন রয়েছে: পদক্ষেপের প্রতিরোধের সুবিধা কী কী? এর নির্দিষ্ট শক্তিগুলি কী কী? হাইব্রিড পদ্ধতির বিষয়ে আপনি কী ভাবেন, যেখানে আপনি বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করতে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ব্যবহার করেন এবং তারপরে নির্বাচিত সমস্ত …
2
মডেলের ক্রস বৈধকরণের পূর্বাভাস ত্রুটির ক্ষেত্রে ফরওয়ার্ড সিলেকশন / পশ্চাৎপদ নির্মূলকরণের তুলনায় লাসোর উচ্চতা
আমি ব্যবহার করে একটি মূল পূর্ণ মডেল থেকে তিনটি হ্রাসপ্রাপ্ত মডেল পেয়েছি এগিয়ে নির্বাচন পশ্চাদপসরণ এল 1 দণ্ডনীয় কৌশল (লাসো) ফরোয়ার্ড সিলেকশন / পশ্চাদপদ বিলোপ ব্যবহার করে প্রাপ্ত মডেলগুলির জন্য, আমি উপলব্ধ CVlmপ্যাকেজে ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটির ক্রস বৈধতাযুক্ত অনুমান পেয়েছি । লাসোর মাধ্যমে নির্বাচিত মডেলের জন্য, আমি ব্যবহার করেছি …
4
আর-তে ভেরিয়েবল / বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করতে ক্রস বৈধতা ব্যবহার করার কোনও উপায় আছে কি?
আমার প্রায় 70 টি ভেরিয়েবলের সাথে একটি ডেটা সেট রয়েছে যা আমি কাটাতে চাই। আমি যা দেখতে চাইছি তা হল নিম্নলিখিত ফ্যাশনে সবচেয়ে দরকারী ভেরিয়েবলগুলি খুঁজে পেতে সিভি ব্যবহার করা। 1) এলোমেলোভাবে 20 ভেরিয়েবল নির্বাচন করুন। 2) সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল চয়ন করতে stepwise/ LASSO/ lars/ ইত্যাদি ব্যবহার করুন । 3) …
3
সাধারণ রৈখিক মিশ্র মডেল: মডেল নির্বাচন
এই প্রশ্ন / বিষয়টি সহকর্মীর সাথে আলোচনায় উঠে এসেছিল এবং আমি এ সম্পর্কে কিছু মতামত খুঁজছিলাম: আমি একটি এলোমেলো প্রভাব লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে কিছু ডেটা মডেলিং করছি, আরও স্পষ্টভাবে একটি এলোমেলো ইন্টারসেপ্ট লজিস্টিক রিগ্রেশন। স্থির প্রভাবগুলির জন্য আমার কাছে 9 টি ভেরিয়েবল রয়েছে যা আগ্রহী এবং বিবেচনায় আসবে। আমি …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.