intercept पर टैग किए गए जवाब

मैं रैखिक प्रतिगमन मॉडल चला रहा हूं और सोच रहा हूं कि अवरोधन शब्द को हटाने के लिए क्या स्थितियां हैं। दो अलग-अलग रजिस्टरों से परिणामों की तुलना करने में जहां एक में इंटरसेप्ट होता है और दूसरे में नहीं, मैं देखता हूं कि इंटरसेप्ट के बिना फ़ंक्शन का बहुत …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

एकल व्याख्यात्मक चर के साथ एक सरल रैखिक मॉडल में, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i मुझे लगता है कि अवरोधन शब्द को हटाने से फिट में काफी सुधार होता है ( का मान 0.3 से 0.9 तक जाता है)। हालाँकि, अवरोधन शब्द सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रतीत …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

एक रेखीय मॉडल के लिए y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon , संकोचन अवधि हमेशा होता है P(β)P(β)P(\beta) । क्या कारण है कि हम पूर्वाग्रह (इंटरसेप्ट) शब्द को ? क्या हमें तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में पूर्वाग्रह शब्द को सिकोड़ना चाहिए?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

मैं एक LASSO चला रहा हूं जिसमें कुछ श्रेणीबद्ध चर भविष्यवाणियां हैं और कुछ निरंतर हैं। मेरे पास श्रेणीबद्ध चर के बारे में एक प्रश्न है। पहला चरण जो मैं समझता हूं कि उनमें से प्रत्येक को डमी में तोड़ना है, उन्हें उचित दंड के लिए मानकीकृत करना है, और …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

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 

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन में इंटरसेप्ट मॉडल के साथ या उसके बीच के अंतर को समझना अच्छा लगता है क्या उनके बीच कोई अंतर है सिवाय इसके कि अंतरविरोधी बेसलाइन समूह के सापेक्ष लॉग (ऑड्स अनुपात) के संबंध में और इंटरसेप्ट के बिना वे लॉग (ऑड्स) के संबंध में हैं? मैंने …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल है: logit ( पी ) = β0+ β1एक्स1+ β2एक्स2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} है घटना जब की संभावना और ? दूसरे शब्दों में, यह घटना का अंतर है जब और निम्नतम स्तर पर होते हैं (भले ही यह 0 न हो)? …

14 logistic  interpretation  intercept 

आर के बजाय formulaसेट के साथ आर में एक रैखिक प्रतिगमन करने के बीच सांख्यिकीय अंतर क्या है ? मैं उन दो अलग-अलग परिणामों की व्याख्या कैसे करूं?y ~ x + 0y ~ x

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept