interpretation पर टैग किए गए जवाब

क्या नियमितीकरण मददगार हो सकता है यदि हम मॉडल के मापदंडों का केवल अनुमान लगाने (और व्याख्या) में रुचि रखते हैं, पूर्वानुमान या भविष्यवाणी में नहीं? मैं देखता हूं कि यदि आपका लक्ष्य नए डेटा पर अच्छे पूर्वानुमान लगाना है, तो नियमितीकरण / क्रॉस-वैरिफिकेशन कितना उपयोगी है। लेकिन क्या होगा …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

मेरे पास ARIMA मॉडल के बारे में एक प्रश्न है। मान लीजिए कि मेरे पास एक समय श्रृंखला जिसे मैं पूर्वानुमान करना चाहूंगा और एक पूर्वानुमान मॉडल पूर्वानुमान अभ्यास का संचालन करने के लिए एक अच्छा तरीका है। अब लैग्ड का तात्पर्य है कि मेरी श्रृंखला आज पूर्व की घटनाओं …

19 regression  time-series  interpretation 

मैं दूर-दूर तक इंटरनेट खोज रहा हूं ... मुझे अभी तक 2 डी पत्राचार विश्लेषण भूखंडों की व्याख्या करने का एक बहुत अच्छा अवलोकन मिल गया है। किसी को अंक के बीच की दूरी की व्याख्या पर कुछ सलाह दे सकता है? शायद एक उदाहरण से मदद मिलेगी, यहाँ एक …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

मेरे पास एक अध्यादेश पर निर्भर चर, सहजता है, जो 1 (आसान नहीं) से लेकर 5 (बहुत आसान) तक है। स्वतंत्र कारकों के मूल्यों में वृद्धि एक बढ़ी हुई सुगमता रेटिंग के साथ जुड़ी हुई है। मेरे दो स्वतंत्र चर ( condAऔर condB) श्रेणीबद्ध हैं, प्रत्येक में 2 स्तर हैं, …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

मैं यह नोट पढ़ रहा हूं । पृष्ठ 2 पर, यह बताता है: "किसी दिए गए प्रतिगमन मॉडल द्वारा डेटा में कितने विचरण को समझाया गया है?" "प्रतिगमन व्याख्या गुणांक के माध्य के बारे में है; उनका विचलन उनके बारे में है।" मैंने कई बार इस तरह के बयानों के …

19 regression  variance  interpretation 

मैं इस अवधारणा को समझता हूं कि जब चर 0 (या संदर्भ समूह) के बराबर है, तो इसका मतलब यह है कि अंतिम व्याख्या यह है कि प्रतिगमन गुणांक दो श्रेणियों के बीच का अंतर है। यहां तक ​​कि> 2 श्रेणियों के साथ, मुझे लगता है कि प्रत्येक उस श्रेणी …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

यह अक्सर, तर्क दिया जाता है बायेसियन ढांचे व्याख्या में एक बड़ा लाभ यह है कि (frequentist से अधिक) है क्योंकि यह डेटा दिया एक पैरामीटर की संभावना की गणना करता है - p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x) के बजाय p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) frequentist ढांचे में के रूप में । अब तक सब ठीक है। लेकिन, …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

आइए हम निम्नलिखित दो संभाव्यता वितरणों पर विचार करें P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 मैंने कुल्बैक-लीब्लर विचलन की गणना की है जो कि बराबर है , मैं सामान्य रूप से जानना चाहता हूं कि यह …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे मैं एक श्रेणीबद्ध चर के फीचर महत्व को प्राप्त कर सकता हूं जिसे डमी चर में तोड़ दिया गया है। मैं scikit-learn का उपयोग कर रहा हूं, जो आपके लिए R या h2o करने के लिए श्रेणीबद्ध चर को नहीं …

18 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

यदि मेरा एक तरफा टी-परीक्षण परिणाम महत्वपूर्ण है, लेकिन नमूना आकार छोटा है (उदाहरण के लिए 20 या उससे नीचे), तो क्या मैं अभी भी इस परिणाम पर भरोसा कर सकता हूं? यदि नहीं, तो मुझे इस परिणाम का सौदा और / या व्याख्या कैसे करनी चाहिए?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

मैंने इस क्रमिक लॉजिस्टिक रिग्रेशन को R में चलाया: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) मुझे इस मॉडल का सारांश मिला: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

प्रश्न के लिए उत्तर फी, मैथ्यू और पियर्सन सहसंबंध गुणांक के बीच संबंध? दिखाता है कि तीन गुणांक विधियां सभी समकक्ष हैं। मैं आँकड़ों से नहीं हूँ, इसलिए यह एक आसान प्रश्न होना चाहिए। मैथ्यू पेपर (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) निम्नलिखित का वर्णन करता है: "A correlation of: C = 1 indicates perfect …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

मैं glmnetपैकेज के लिए नया हूं , और मैं अभी भी अनिश्चित हूं कि परिणामों की व्याख्या कैसे करें। क्या कोई मुझे निम्नलिखित ट्रेस प्लॉट पढ़ने में मदद कर सकता है? निम्नलिखित को चलाकर ग्राफ प्राप्त कर रहा था: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

मेरे पास कुछ डेटा है जो 0 और 1 के बीच बाउंड है। मैंने betaregआर में पैकेज का उपयोग एक प्रतिगमन मॉडल को निर्भर चर के साथ एक प्रतिगमन मॉडल के रूप में फिट करने के लिए किया है। मेरा सवाल है: मैं प्रतिगमन से गुणांक की व्याख्या कैसे करूं?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

मैं एक मानक GARCH मॉडल का उपयोग करता हूं: start rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} मेरे पास गुणांक के अलग-अलग अनुमान हैं और मुझे उनकी व्याख्या करने की आवश्यकता है। इसलिए मैं एक अच्छी व्याख्या के बारे में सोच रहा हूं, इसलिए , और दर्शाता …

15 interpretation  garch