IV के रूप में दिशात्मक डेटा के साथ लॉजिस्टिक प्रतिगमन

Question

मैं प्रतिगमन में एक स्वतंत्र चर के रूप में दिशात्मक डेटा (डिग्री में दिशा का माप) का उपयोग करने पर अच्छे संदर्भों की तलाश कर रहा हूं; आदर्श रूप से, यह पदानुक्रमित गैरलाइन मॉडल (डेटा नेस्टेड हैं) के लिए भी उपयोगी होगा। मुझे दिशात्मक डेटा में भी दिलचस्पी है।

मुझे मर्डिया का एक पाठ मिला है, जिसे मैं प्राप्त करने जा रहा हूं, लेकिन अगर अच्छा लेख हो तो आश्चर्य होता है।

मैं व्यावहारिक लेखों में अधिक रुचि रखता हूं कि इस प्रकार के डेटा से कैसे प्रमेयों और प्रमाणों की तुलना में, या वितरण और इस तरह के औपचारिक बयानों के बारे में सोचा जाए। धन्यवाद

अद्यतन मुझे मार्डिया पाठ मिला है, जो काफी व्यापक है। कुछ और पढ़ने के बाद, मैं और अधिक प्रश्नों के साथ वापस आ सकता हूं।

Comments

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— kjetil b halvorsen

धन्यवाद! मैं जिज्ञासु हूं - आपको 8 साल पहले से मेरा सवाल कैसे लगा और यह याद रखना चाहिए? मेरा मतलब है, मैं इसकी सराहना करता हूं, लेकिन मैं आश्चर्यचकित हूं!

— पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

समय-समय पर (अक्सर) मैं बस से गुजरता हूं, कुछ उपयोगकर्ता से कुछ पुराने प्रश्न कहता हूं, और upvotes, संपादन, झंडे, टिप्पणियों को आवश्यकतानुसार, या शायद जवाब भी दे सकता हूं ... और मुझे लगता है कि यह साइट क्रॉसरेफरेंसिंग के साथ अधिक उपयोगी हो सकती है, और इस तरह की टिप्पणियों को क्रॉसरेफरेंस के रूप में संग्रहीत किया जाता है।

— kjetil b halvorsen

Answer 1

मैं एक परिवर्तन लागू करने का सुझाव दूंगा जो आवधिकता से संबंधित है। यानी । एक आसान विकल्प पाप और कोस लेना है, और उन दोनों को मॉडल में सहसंयोजक के रूप में डालना है।$\lim_{x \to 360} f(x) = f(0)$