multivariate-analysis पर टैग किए गए जवाब

विश्लेषण जहां एक साथ एक से अधिक चर का विश्लेषण किया गया है, और ये चर या तो निर्भर (प्रतिक्रिया) हैं या विश्लेषण में केवल एक ही हैं। यह "एकाधिक" या "बहुविकल्पी" विश्लेषण के साथ विपरीत हो सकता है, जिसका अर्थ एक से अधिक भविष्यवाणियों (स्वतंत्र) चर से है।

1
GBM पैकेज बनाम Caret GBM का उपयोग कर
मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …
2
कैसे परीक्षण करें कि क्या दो बहुभिन्नरूपी वितरण एक ही अंतर्निहित जनसंख्या से नमूने लिए गए हैं?
मान लें कि आपको दो बहुभिन्नरूपी डेटा सेट दिए गए हैं, एक पुराना और एक नया कहें, और माना जाता है कि वे एक ही प्रक्रिया द्वारा उत्पन्न किए गए हैं (जो आपके लिए कोई मॉडल नहीं है), लेकिन शायद, कहीं इकट्ठा करने / बनाने की रेखा के साथ डेटा, …
3
कैसे परीक्षण करें कि क्या एक सहसंयोजक मैट्रिक्स दो समय बिंदुओं पर बदल गया है?
मेरा काम यह परखना है कि 6 वेरिएबल्स के कोविरियस मैट्रिक्स में कोई बदलाव है या नहीं। 6 चर का मान समान विषयों (माप के बीच 3 वर्ष) से ​​दो बार मापा जाता है। मैं उसे कैसे कर सकता हूँ? मैं अपने अधिकांश काम एसएएस का उपयोग करके कर रहा …
2
जब डेटा में एक गाऊसी वितरण होता है, तो कितने नमूने इसकी विशेषता होगी?
गॉसियन डेटा को एक ही आयाम में वितरित करने के लिए इसे (माध्य, विचरण) को चिह्नित करने के लिए दो मापदंडों की आवश्यकता होती है, और अफवाह यह है कि लगभग 30 यादृच्छिक रूप से चयनित नमूने आमतौर पर इन मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए पर्याप्त रूप से उच्च …
3
पैरामीट्रिजेबल सहसंयोजक मैट्रिक्स के साथ सकारात्मक के-आयामी चतुर्थांश पर वितरण क्या हैं?
नकारात्मक सिमुलेशन के साथ उनकी समस्या पर zzk के सवाल के बाद , मैं सोच रहा हूं कि सकारात्मक के-आयामी क्वाड्रेंट, पर वितरण के पैरामीट्रिक परिवार क्या हैं, जिसके लिए सहसंयोजक मैट्रिक्स का सेट किया जा सकता है।आरक+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma जैसा कि zzk के साथ चर्चा की गई है , पर वितरण …
2
स्प्लिट-प्लॉट एनोवा: मॉडल तुलना परीक्षण आर में
मैं R में Xऔर Mतर्कों के साथ उपयोग के लिए उपयुक्त मॉडल तुलना का उपयोग करके स्प्लिट-प्लॉट एनोवा में प्रभावों का परीक्षण कैसे कर सकता हूं anova.mlm()? मैं ?anova.mlmऔर डेलगार्ड (2007) [1] से परिचित हूं । दुर्भाग्य से यह केवल स्प्लिट-प्लॉट डिज़ाइन्स को ब्रश करता है। दो-विषय कारकों के साथ …
1
जब नमूना covariance मैट्रिक्स उल्टा नहीं है तो क्या करें?
मैं कुछ क्लस्टरिंग तकनीकों पर काम कर रहा हूं, जहां डी-डायमेंशन वैक्टर के दिए गए क्लस्टर के लिए मैं एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण का अनुमान लगाता हूं और नमूना d- आयामी माध्य वेक्टर और नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स की गणना करता हूं। फिर जब एक नया, अनदेखी, घ आयामी वेक्टर इस …
1
बहुभिन्नरूपी श्रृंखला के लिए बूटस्ट्रैप को ब्लॉक करने का विकल्प
मैं वर्तमान में R में एक बहुभिन्नरूपी श्रृंखला को बूटस्ट्रैप करने के लिए निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग करता हूं: ब्लॉक आकार निर्धारित करें - पैकेज b.starमें फ़ंक्शन चलाएं npजो प्रत्येक श्रृंखला के लिए ब्लॉक आकार का उत्पादन करता है अधिकतम ब्लॉक आकार का चयन करें tsbootचयनित ब्लॉक आकार का उपयोग …
1
बहुभिन्नरूपी रेखीय प्रतिगमन बनाम कई अविभाज्य प्रतिगमन मॉडल
यूनीवेट रिग्रेशन सेटिंग्स में, हम मॉडल करने की कोशिश करते हैं y= एक्सβ+ n o i s ey=Xβ+noisey = X\beta +noise जहाँ वेक्टर का वेक्टर और भविष्यवक्ताओं के साथ डिजाइन मैट्रिक्स । समाधान । एन एक्स ∈ आर एन × मीटर मीटर β 0 = ( एक्स टी एक्स ) …
1
2 डी सामान्य वितरण के त्रिज्या का नमूना वितरण
माध्य और सहसंयोजक मैट्रिक्स साथ सामान्य वितरण को त्रिज्या और कोण साथ ध्रुवीय निर्देशांक में फिर से लिखा जा सकता है । मेरा प्रश्न है: का नमूना वितरण क्या है , जो कि एक बिंदु से अनुमानित केंद्र की दूरी का नमूना covariance मैट्रिक्स दिया गया है ?μμ\muआर θ आर …
4
निर्भर चर के बीच MANOVA और सहसंबंध: कितना मजबूत बहुत मजबूत है?
एक MANOVA में आश्रित चर "बहुत दृढ़ता से सहसंबद्ध" नहीं होना चाहिए। लेकिन एक सहसंबंध कितना मजबूत है? इस मुद्दे पर लोगों की राय लेना दिलचस्प होगा। उदाहरण के लिए, क्या आप निम्न स्थितियों में MANOVA के साथ आगे बढ़ेंगे? Y1 और Y2 का संबंध औरपी < 0.005आर = 0.3r=0.3r=0.3पी …
3
बहु-आयामी समय-श्रृंखला के साथ हस्तक्षेप विश्लेषण
मैं समय के साथ शराब की बिक्री पर नीतिगत निर्णय के परिणामों को निर्धारित करने के लिए एक हस्तक्षेप विश्लेषण करना चाहूंगा। हालांकि, श्रृंखला विश्लेषण के लिए मैं काफी नया हूं, इसलिए मेरे कुछ शुरुआती सवाल हैं। साहित्य की एक परीक्षा से पता चलता है कि अन्य शोधकर्ताओं ने एआरआईएमए …
1
आर / एमजीसीवीवी: क्यों टी () और टीआई () टेंसर उत्पाद विभिन्न सतहों का उत्पादन करते हैं?
mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
2
मुलायम-थ्रेसिंग बनाम लासो दंड
मैं संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए क्या मैं अब तक उच्च आयामी डेटा सेट के साथ दंडित मल्टीवेरिएट विश्लेषण में समझा कोशिश कर रहा हूँ, और मैं अभी भी का एक उचित परिभाषा हो रही के माध्यम से संघर्ष नरम थ्रेशोल्डिंग बनाम कमंद (या ) दण्डनीय ठहराए।एल1L1L_1 अधिक सटीक …
3
क्या रेखीय विभेदक विश्लेषण (LDA) में स्केलिंग मान का उपयोग रेखीय विभेदकों पर व्याख्यात्मक चर बनाने के लिए किया जा सकता है?
प्रमुख घटक विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त मूल्यों के एक द्विप्लव का उपयोग करके, व्याख्यात्मक चर का पता लगाना संभव है जो प्रत्येक सिद्धांत घटक को बनाते हैं। क्या यह रैखिक विवेचक विश्लेषण के साथ भी संभव है? उपलब्ध कराए गए उदाहरण द डेटा "एडगर एंडरसन का आइरिस डेटा" ( …
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.