প্রশ্ন ট্যাগ «stratification»

স্তরিত ক্রস-বৈধকরণ এবং ক্রস-বৈধকরণের মধ্যে পার্থক্য কী ? উইকিপিডিয়া বলেছেন: ইন স্তরীভূত K-ধা ক্রস বৈধতা , ভাঁজ নির্বাচন করা হয়, যাতে গড় প্রতিক্রিয়া মান সব ভাঁজ প্রায় সমান। দ্বিগুণ শ্রেণিবিন্যাসের ক্ষেত্রে, এর অর্থ হ'ল প্রতিটি ভাগে দুটি ধরণের শ্রেণির লেবেলের প্রায় একই অনুপাত থাকে। তবে আমি এখনও বিভ্রান্ত। mean response …

54 cross-validation  stratification 

আমাকে বলা হয়েছে যে স্ট্র্যাটেড ক্রস বৈধকরণ বিশেষত প্রতিক্রিয়া শ্রেণিগুলি ভারসাম্যহীন হলে ব্যবহার করা উপকারী। যদি ক্রস-বৈধকরণের একটি উদ্দেশ্য আমাদের মূল প্রশিক্ষণের ডেটা নমুনার এলোমেলোতার জন্য অ্যাকাউন্টে সহায়তা করা হয় তবে অবশ্যই প্রতিটি ভাঁজ একই শ্রেণীর বন্টন করা এর বিরুদ্ধে কাজ করবে যদি না আপনি নিশ্চিত হন যে আপনার আসল …

29 cross-validation  resampling  stratification 

শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মূল ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণে এবং পরীক্ষার সেটে বিভক্ত করার সময়, এলোমেলো নমুনার পরিবর্তে স্তরিত নমুনা ব্যবহারের কোনও / কিছু সুবিধা রয়েছে কিনা তা আমি জানতে চাই। এছাড়াও, স্তরযুক্ত নমুনা কি এলোমেলো নমুনার চেয়ে শ্রেণিবদ্ধে আরও পক্ষপাত প্রবর্তন করে? অ্যাপ্লিকেশন, যার জন্য আমি ডেটা প্রস্তুতির জন্য স্তরিত নমুনা ব্যবহার করতে …

21 classification  cross-validation  random-forest  train  stratification 

ইন রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলের Harrell (দ্বিতীয় সংস্করণ) দ্বারা একটি অধ্যায় (এস 20.1.7) একটি covariate যার প্রধান প্রভাব বেঁচে থাকা আমরা (নীচে দেওয়া উদাহরণে বয়স) পাশাপাশি অনুমান করতে চান একটা পারস্পরিক আদানপ্রদান সহ কক্সবাজার মডেল নিয়ে আলোচনা এবং আছে যার মূল প্রভাবটি আমরা অনুমান করতে চাই না কোভারিয়েট করুন (নীচের উদাহরণে …

13 survival  cox-model  stratification 

খয়রাত: সম্পূর্ণ অনুগ্রহ এমন কাউকে দেওয়া হবে যিনি নীচে অনুমানকারী uses ব্যবহার করে বা উল্লেখ করেছেন এমন কোনও প্রকাশিত কাগজের একটি রেফারেন্স সরবরাহ করে।F~F~\tilde{F} প্রেরণা: এই বিভাগটি সম্ভবত আপনার পক্ষে গুরুত্বপূর্ণ নয় এবং আমি সন্দেহ করি এটি অনুগ্রহ পেতে আপনাকে সহায়তা করবে না, তবে যেহেতু কেউ অনুপ্রেরণা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছেন, …

13 distributions  bernoulli-distribution  stratification  rejection-sampling  ecdf 

সুতরাং, আমি প্রায় 60 x 1000 এর একটি ম্যাট্রিক্স পেয়েছি I'm আমি এটিকে 1000 বৈশিষ্ট্যযুক্ত 60 টি অবজেক্ট হিসাবে দেখছি; 60 টি বস্তু 3 টি শ্রেণিতে বিভক্ত করা হয়েছে (ক, খ, সি)। প্রতিটি শ্রেণিতে 20 টি জিনিস এবং আমরা প্রকৃত শ্রেণিবিন্যাস জানি। আমি 60 টি প্রশিক্ষণের উদাহরণের এই সেটটিতে তদারকি …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

প্রতিস্থাপনের সাথে নমুনা দেওয়ার সময়ও এলোমেলোভাবে বাস্তবায়ন পর্যবেক্ষণের সংখ্যার বাইরে স্যাম্পলিংয়ের অনুমতি দেয় না। কেন? ঠিকভাবে কাজ করে: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) আমি কি করতে চাই: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, 1, 1), replace=TRUE) …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

বনাম মাল্টিলেভেল মডেলিংয়ের পৃথক মডেল চালানোর সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী? আরও বিশেষত, ধরুন যে কোনও গবেষণায় রোগীরা দেশগুলিতে বাসা বেঁধেছে ডাক্তারদের অনুশীলনগুলির মধ্যে বাসা বেঁধেছে examined তিনটি স্তরের নেস্টেড মডেল বনাম প্রতিটি দেশের জন্য পৃথক মডেল চালানোর সুবিধা / অসুবিধাগুলি কী কী?

10 multilevel-analysis  stratification 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

আমাদের বলি যে একটি শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য আমার কাছে একগুচ্ছ সারি রয়েছে: এক্স1, । । ।এক্সএন, Yএক্স1,।।।এক্সএন,ওয়াইX_1, ... X_N, Y কোথায় এক্স1, । । । ,এক্সএনএক্স1,।।।,এক্সএনX_1, ..., X_N বৈশিষ্ট্য / ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং ওয়াইওয়াইY সারিটির বৈশিষ্ট্য সংমিশ্রণটি শ্রেণীর সাথে সম্পর্কিত। অনেক বৈশিষ্ট্য সমন্বয় এবং তাদের ক্লাসগুলি ডেটাসেটে পুনরাবৃত্তি হয়, যা আমি …

9 machine-learning  classification  data-mining  logistic  stratification