linear-model पर टैग किए गए जवाब

क्या मल्टीवेरियेट लीनियर रिग्रेशन मॉडल को मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन के रूप में पूरी तरह से समकक्ष बनाया जा रहा है? मैं बस चल रहा की बात नहीं कर रहा हूँ अलग प्रतिगमन।टीटीt मैंने इसे कुछ स्थानों पर पढ़ा है (बायेसियन डेटा एनालिसिस - गेलमैन एट अल।, और मल्टीवीरेट ओल्ड स्कूल …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

मुझे अपने शोध में दो मुख्य दुविधाओं के बारे में कुछ सलाह की आवश्यकता है, जो 3 बड़े फार्मास्यूटिकल्स और नवाचार का एक केस अध्ययन है। प्रति वर्ष पेटेंट की संख्या निर्भर चर है। मेरे सवाल हैं एक अच्छे मॉडल के लिए सबसे महत्वपूर्ण मानदंड क्या हैं? अधिक / कम …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

सरल रैखिक मॉडल पर विचार करें: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon जहां ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) और X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,औरस्थिरांक की एक कॉलम होता है।p≥2p≥2p\geq2XXX मेरा प्रश्न दिया जाता है, E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta और σσ\sigma , वहाँ एक गैर तुच्छ ऊपरी पर बाध्य करने का फार्मूला है E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (मान लिया गया कि मॉडल OLS द्वारा अनुमानित …

18 linear-model  expected-value 

मैंने एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल को प्रशिक्षित किया है, जिसमें चर / सुविधाओं का एक सेट है। और मॉडल का अच्छा प्रदर्शन है। हालांकि, मैंने महसूस किया है कि अनुमानित चर के साथ एक अच्छा संबंध नहीं है। यह कैसे संभव है?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

व्यवहार में, एक रेखीय प्रतिगमन गुणांक के महत्व की जांच करने के लिए एक मानक टी-परीक्षण का उपयोग करना आम बात है। गणना के यांत्रिकी मुझे समझ में आते हैं। ऐसा क्यों है कि टी-वितरण का उपयोग रैखिक प्रतिगमन परिकल्पना परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले मानक परीक्षण सांख्यिकीय को …

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

जैसा कि इस कोर्स हैंडआउट (पेज 1) में बताया गया है , एक रेखीय मॉडल को फॉर्म में लिखा जा सकता है: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, जहाँ yyy प्रतिक्रिया चर है और xixix_{i} , ithithi^{th} व्याख्यात्मक चर है। अक्सर परीक्षण मान्यताओं को …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

मेरे पास एक क्लासिक रैखिक मॉडल है, जिसमें 5 संभव रजिस्ट्रार हैं। वे एक दूसरे के साथ असंबंधित हैं, और प्रतिक्रिया के साथ काफी कम संबंध हैं। मैं एक ऐसे मॉडल पर पहुंचा हूं, जहां रजिस्टरों में से 3 के पास उनके टी स्टेटिस्टिक (पी <0.05) के लिए महत्वपूर्ण गुणांक …

16 r  regression  self-study  linear-model 

रैखिक प्रतिगमन (चुकता नुकसान) में, मैट्रिक्स का उपयोग करके हमारे पास उद्देश्य के लिए एक बहुत संक्षिप्त संकेतन है minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 जहाँ AAA डेटा मैट्रिक्स है, xxx गुणांक है, और bbb प्रतिक्रिया है। क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन उद्देश्य के लिए मैट्रिक्स नोटेशन समान है? मैंने जितने भी नोटिस देखे …

16 regression  logistic  linear-model  notation 

रैखिक मॉडल में हमें यह जांचने की आवश्यकता है कि क्या व्याख्यात्मक चर के बीच एक संबंध मौजूद है। यदि वे बहुत अधिक सहसंबंधित होते हैं तो कोलिनैरिटी (यानी, चर एक दूसरे को आंशिक रूप से समझाते हैं)। मैं वर्तमान में केवल व्याख्यात्मक चर के बीच युग्म के सहसंबंध को …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

मुझे एक उदाहरण दिया गया है (R में), जिसे मैं आगे समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं एक रैखिक मॉडल बनाने के लिए लिम्मा का उपयोग कर रहा हूं और मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि गुना परिवर्तन की गणना में कदम से कदम क्या हो …

15 r  regression  linear-model 

यहाँ पर रैखिक मॉडल गुणांक के बारे में स्पष्टीकरण मांगने के बाद, मेरे पास फ़ैक्टर स्तरों के गुणांकों के लिए गैर-साइनफ़िकेंट (उच्च पी मान) से संबंधित प्रश्न है। उदाहरण: यदि मेरे रैखिक मॉडल में 10 स्तरों वाला कारक शामिल है, और उन स्तरों में से केवल 3 में महत्वपूर्ण p …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

मैं वर्तमान में अपने डेटासेट में बहुस्तरीयता का आकलन कर रहा हूं। VIF और हालत सूचकांक के दहलीज मूल्य नीचे / ऊपर एक समस्या का सुझाव देते हैं? वीआईएफ: मैंने सुना है कि वीआईएफ एक समस्या है।≥ १०≥10\geq 10 दो समस्या चर हटाने के बाद, वीआईएफ है प्रत्येक चर के …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ जो मशीन लर्निंग पर काम कर रहा है। मेरी समझ से, लीनियर रिग्रेशन (जैसे ओएलएस) और लीनियर क्लासिफिकेशन (जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और एसवीएम) प्रशिक्षित गुणांकों के बीच एक आंतरिक उत्पाद के आधार पर एक भविष्यवाणी करते हैं और फीचर वैरिएबल → x :w⃗ w→\vec{w}एक्स⃗ एक्स→\vec{x} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

इसलिए मैं एसवीएम के साथ खेल रहा हूं और मुझे आश्चर्य है कि क्या यह करना अच्छी बात है: मेरे पास निरंतर सुविधाओं का एक सेट (0 से 1) है और श्रेणीबद्ध विशेषताओं का एक सेट है जिसे मैंने डमी चर में परिवर्तित किया है। इस विशेष मामले में, मैं …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

मान लें कि मेरे पास एन अवलोकन हैं, संभवतः कई कारक हैं और मैं प्रत्येक अवलोकन को दो बार (या एम बार) दोहराता हूं कि एनएम के इस नए सेट पर प्रतिगमन केवल मूल टिप्पणियों पर एक प्रतिगमन की तुलना कैसे होगी?

15 regression  linear-model  multiple-regression