প্রশ্ন ট্যাগ «survey»

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

আমি জানতে চাই কিভাবে ওজন চিকিত্সার মধ্যে পার্থক্য svyglmএবংglm আমি twangআর-তে প্যাকেজটি প্রপেনসিটি স্কোর তৈরি করতে ব্যবহার করছি যা নীচে ওজন হিসাবে ব্যবহার করা হয় (এই কোডটি twangডকুমেন্টেশন থেকে আসে ): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + nodegree + married …

18 r  survey 

একটি এলোমেলো জনসংখ্যার নমুনা জরিপ করা হয়েছিল। তাদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা নিরামিষ ডায়েট খান কিনা? যদি তারা হ্যাঁ উত্তর দেয় তবে তাদেরকেও নির্দিষ্ট সময় জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা বিনা বাধা ছাড়াই নিরামিষ ডায়েট করছেন। আমি নিরামিষাশীদের আনুগত্যের গড় দৈর্ঘ্য গণনা করতে এই তথ্যটি ব্যবহার করতে চাই। অন্য …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

আমি শিল্পীদের একটি নমুনায় জরিপ জমা দিয়েছি। প্রশ্নগুলির মধ্যে একটি হ'ল আয়ের শতাংশের দ্বারা চিহ্নিত হওয়া: শৈল্পিক কার্যকলাপ, সরকারী সহায়তা, বেসরকারী পেনশন, কলা সম্পর্কিত নয় এমন ক্রিয়াকলাপ। শতকরা প্রায় 65৫% ব্যক্তি এরূপ জবাব দিয়েছেন যে শতাংশের যোগফল ১০০। অন্যরা তা করেন না: উদাহরণস্বরূপ, এমন কেউ আছেন যারা উত্তর দেন যে …

13 survey  bias 

আমার নিয়োগকর্তা বর্তমানে অফিসের প্রতি মনোভাব বা সেন্টিমেন্টের বিষয়ে একটি সংস্থা বিস্তৃত সমীক্ষা চালাচ্ছেন। অতীতে, তারা ব্যবসায়ের সমস্ত ক্ষেত্রে জরিপটি খোলে (আসুন 10 খুব আলাদা বিভাগ বিবেচনা করুন) এবং তাদের মধ্যে থাকা সমস্ত কর্মচারী (পুরো সংস্থায় মোট 1000 কর্মচারী ধরুন) প্রতিটি বিভাগের কর্মীদের পরিমাণ সমান নয় এবং এক বিশেষ বিভাগ …

13 survey  survey-sampling 

স্যাম্পলিংয়ের কোর্স শিখার সময় আমি নিম্নলিখিত দুটি বিবৃতি পূরণ করি: 1) স্যাম্পলিং ত্রুটি বেশিরভাগ পরিবর্তনের দিকে নিয়ে যায়, ননস্যাম্পলিং ত্রুটি পক্ষপাতিত্বের দিকে পরিচালিত করে। 2) ননসম্পলিং ত্রুটির কারণে, একটি নমুনা প্রায়শই সেনসাসের চেয়ে বেশি সঠিক accurate এই দুটি বিবৃতি কীভাবে বুঝতে হবে তা আমি জানি না। এই দুটি বিবৃতি পেতে …

13 estimation  sampling  survey  bias 

আমি একটি প্রশ্নপত্র বিকাশ করছি। এর নির্ভরযোগ্যতা এবং বৈধতা উন্নত করতে আমি পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করতে চাই। আমি এমন প্রশ্নগুলি দূর করতে চাই যার উত্তর সর্বদা একই থাকে। এর অর্থ হ'ল প্রায় সমস্ত অংশগ্রহণকারীরা এই প্রশ্নগুলিতে একই উত্তর দিয়েছেন। এখন আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: ব্যবহারের প্রেক্ষাপট থেকে স্বতন্ত্রভাবে এই ধরনের অকেজো …

12 survey  reliability  psychometrics  validity 

আমি আমার গবেষণামূলক প্রবন্ধের জন্য একটি প্রশ্নপত্র ডিজাইন করছি। আমি প্রশ্নাবলীর বৈধতা দেওয়ার প্রক্রিয়াধীন আমি প্রাথমিক নমুনা গোষ্ঠীতে ক্রোনবাচের আলফা পরীক্ষা প্রয়োগ করেছি। প্রশ্নাবলীর প্রতিক্রিয়াগুলি লিকার্ট স্কেলে রয়েছে; এর বৈধতা পরীক্ষা করতে সহায়তা করতে যে কেউ আবেদন করতে আরও কোনও পরীক্ষার পরামর্শ দিতে পারে আমি পরিসংখ্যানের বিশেষজ্ঞ নই তাই কোনও …

12 survey  scales  psychometrics  scale-construction 

আমি ধারাবাহিক ফলাফলের সাথে লাসো ব্যবহার করে কিছু প্রার্থী ভবিষ্যদ্বাণীদের মডেল নির্বাচন করার চেষ্টা করছি। লক্ষ্যটি হল সেরা পূর্বাভাসের পারফরম্যান্স সহ অনুকূল মডেল নির্বাচন করা, যা সাধারণত ল্যাসো থেকে টিউনিং পরামিতিগুলির সমাধানের পথ অর্জনের পরে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণের মাধ্যমে করা যেতে পারে। এখানে সমস্যাটি হ'ল ডেটাটি একটি জটিল মাল্টি-স্টেজ জরিপ …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

জনমত জরিপের তথ্য ব্যবহার করে প্রার্থীর ভোটের মূল ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের সম্পর্কে আমার তথ্য উপস্থাপন করতে হবে। আমি যত্নশীল সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন চালিয়েছি, তবে এই তথ্য উপস্থাপনের জন্য আমি কোনও ভাল উপায় খুঁজে পাচ্ছি না। আমার ক্লায়েন্ট কেবল প্রভাবের আকারের বিষয়ে চিন্তা করে না, তবে এফেক্টের আকার এবং …

11 logistic  data-visualization  survey 

কেউ কি আমাকে ত্রুটির মার্জিন এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য বলতে পারে? ইন্টারনেটে আমি দেখতে পাচ্ছি যে এই দুটি অর্থ অন্য মত বিনিময়যোগ্য হয়ে উঠছে। এটা কি ঠিক বলা যায়, "আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি 1.96 হিসাবে দেখানো হয় এবং গ্রাফগুলিতে ত্রুটি মার্জিন হিসাবে প্রদর্শিত হয়"?

11 confidence-interval  survey  polling 

এটি কেবলমাত্র আমার উচ্চ বিদ্যালয়ের সিনিয়র প্রকল্পের জন্য, সুতরাং এটি নিখুঁত হতে হবে না। আমি গ্লোবাল ওয়ার্মিংয়ের উপর একটি প্রকল্প করছি, এবং আমি লোকদের মতামতের জন্য জরিপ করতে চাই। আমি জানি যে আমি যদি আমার সহপাঠীদের সুবিধার নমুনা ব্যবহার করি তবে আমার প্রচুর পক্ষপাত হবে। আমি ভাবছিলাম যে ইন্টারনেটে এমন …

11 survey  internet