fitting पर टैग किए गए जवाब

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

हालाँकि मैं इस पोस्ट को पढ़ता हूं , फिर भी मुझे नहीं पता कि इसे अपने डेटा पर कैसे लागू किया जाए और मुझे उम्मीद है कि कोई मेरी मदद कर सकता है। मेरे पास निम्न डेटा है: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, …

26 r  regression  fitting 

मेरे पास वही है जो मैंने भली-भांति समझा था कि यह एक सीधे आगे की समस्या है जिसमें गणना डेटा के कई अलग-अलग सेटों के लिए एकमुश्त पता लगाना शामिल है। विशेष रूप से, मैं यह निर्धारित करना चाहता हूं कि क्या गणना डेटा की एक श्रृंखला में एक या …

21 outliers  count-data  fitting 

मान लीजिए कि मैं कुछ मॉडल मापदंडों की गणना कर रहा हूं, जो मेरे योग को कम कर रहे हैं, और मुझे लगता है कि मेरी त्रुटियां गौसियन हैं। मेरा मॉडल विश्लेषणात्मक व्युत्पन्न पैदा करता है, इसलिए ऑप्टिमाइज़र को परिमित अंतर का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है। एक बार …

19 standard-error  fitting 

कई पेपरों, पुस्तकों और मेरे द्वारा पढ़े गए लेखों के आधार पर मुझे जो धारणा मिली, वह यह है कि डेटा के एक सेट पर प्रायिकता वितरण को फिट करने का अनुशंसित तरीका अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) का उपयोग करके है। हालांकि, एक भौतिक विज्ञानी के रूप में, एक अधिक …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

क्या कोई मुझे प्रतिगमन विश्लेषण और वक्र फिटिंग (रैखिक और गैर-रेखीय) के बीच वास्तविक अंतर (उदाहरण) समझा सकता है, यदि संभव हो तो एक उदाहरण के साथ? ऐसा लगता है कि दोनों दो चर (स्वतंत्र बनाम निर्भर) के बीच संबंध खोजने की कोशिश करते हैं और फिर प्रस्तावित मॉडल से …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

मैं एक टी-वितरण के मापदंडों को कैसे फिट कर सकता हूं, अर्थात सामान्य वितरण के 'औसत' और 'मानक विचलन' के अनुरूप पैरामीटर। मुझे लगता है कि उन्हें टी-वितरण के लिए 'माध्य' और 'स्केलिंग / डिग्री ऑफ फ्रीडम' कहा जाता है? निम्न कोड में अक्सर 'अनुकूलन विफल' त्रुटियों का परिणाम होता …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

मान लीजिए कि हमारे पास इनपुट (प्रेडिक्टर) और आउटपुट (प्रतिक्रिया) डेटा बिंदु A, B, C, D, E हैं और हम बिंदुओं के माध्यम से एक पंक्ति फिट करना चाहते हैं। यह प्रश्न को स्पष्ट करने के लिए एक सरल समस्या है, लेकिन इसे उच्च आयामों तक भी बढ़ाया जा सकता …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

क्या किसी भी दिए गए डेटासेट के अलग-अलग वर्गों को सर्वश्रेष्ठ फिट के अलग-अलग घटता में अलग-अलग दस्तावेज हैं? उदाहरण के लिए, डेटा के इस चार्ट को देखने वाले अधिकांश मनुष्य इसे आसानी से 3 भागों में विभाजित करेंगे: एक साइनसोइडल सेगमेंट, एक रैखिक खंड और व्युत्क्रम घातीय खंड। वास्तव …

14 fitting  curve-fitting  segmentation 

मैंने पढ़ा है कि कोलमोगोरोव-स्मिर्नोव परीक्षण का उपयोग किसी वितरण के फिट होने के परीक्षण के लिए नहीं किया जाना चाहिए, जिसके मापदंडों का अनुमान नमूने से लगाया गया है। क्या मेरे नमूने को दो में विभाजित करने और पैरामीटर अनुमान के लिए पहले छमाही का उपयोग करने और केएस-परीक्षण …

14 estimation  fitting  kolmogorov-smirnov 

मेरे पास निम्न डेटा है और इसके लिए एक नकारात्मक घातीय वृद्धि मॉडल फिट करना चाहता हूं: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)), start = list(a = 2000, b = 0.55)) curve((y = …

14 r  nonlinear-regression  fitting  nls 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें मान लें, स्थिति, गति और त्वरण के लिए कुछ माप हैं। सभी एक ही "रन" से आते हैं। मैं एक रैखिक प्रणाली का निर्माण कर सकता था और उन सभी मापों में एक बहुपद को फिट कर सकता था। लेकिन क्या मैं स्प्लिन के …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

तो, मेरे पास एक यादृच्छिक प्रक्रिया है जो लॉग-सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक चर उत्पन्न करता है । यहाँ इसी संभावना घनत्व समारोह है:XXX मैं उस मूल वितरण के कुछ क्षणों के वितरण का अनुमान लगाना चाहता था , चलो कहते हैं कि पहला क्षण: अंकगणितीय माध्य। ऐसा करने के …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

आर (2.15.2) में मैं एक बार श्रृंखला में एक बार एआरएमए (3,1,3) और एक बार अंतरित समय पर एक एआरएमए (3,3) फिट हुआ। फिट किए गए पैरामीटर अलग हैं, जिन्हें मैंने ARIMA में फिटिंग विधि के लिए जिम्मेदार ठहराया। इसके अलावा, ARMA (3,3) के समान डेटा पर ARIMA (3,0,3) को …

13 r  time-series  arima  fitting  arma