regression पर टैग किए गए जवाब

मैं अपने डेटा में एक रेखीय मॉडल लागू कर रहा हूं: yमैं= β0+ β1एक्समैं+ ϵमैं,εमैं∼ एन( 0 , σ2) का है ।yमैं=β0+β1एक्समैं+εमैं,εमैं~एन(0,σ2)। y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). मैं बूटस्ट्रैप विधि का उपयोग करके गुणांकों के विश्वास अंतराल (CI) ( , ) का । दो तरीके हैं जिनसे मैं बूटस्ट्रैप विधि लागू …

21 regression  bootstrap 

मेरे पास glm फ़ंक्शन चलाने के निम्नलिखित परिणाम हैं। मैं निम्नलिखित मूल्यों की व्याख्या कैसे कर सकता हूं: अशक्त विचलन अवशिष्ट अवतरण AIC क्या उनके पास फिट होने की भलाई के लिए कुछ करना है? क्या मैं इन परिणामों से फिट माप की कुछ अच्छाई की गणना कर सकता हूं …

21 r  regression  generalized-linear-model 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मेरे पास दो चर हैं जो एक दूसरे के खिलाफ साजिश रचने के दौरान बहुत सहसंबंध नहीं दिखाते हैं, लेकिन एक बहुत स्पष्ट रैखिक संबंध है जब मैं प्रत्येक चर के लॉग को फिर से दूसरे को साजिश करता हूं। तो मैं टाइप के एक मॉडल के साथ समाप्त होगा: …

20 regression  correlation  log 

मुझे बस एहसास हुआ कि मैंने हमेशा प्रतिगमन समस्या का काम किया है जहां स्वतंत्र चर हमेशा संख्यात्मक होते थे। क्या मैं उस मामले में रैखिक प्रतिगमन का उपयोग कर सकता हूं जहां सभी स्वतंत्र चर श्रेणीगत हैं?

20 regression  categorical-data 

मैं एक बायेसियन श्रेणीबद्ध रैखिक मॉडल के साथ काम कर रहा हूं , यहां नेटवर्क इसका वर्णन कर रहा है। YYY सुपरमार्केट में किसी उत्पाद की दैनिक बिक्री का प्रतिनिधित्व करता है (देखा गया)। एक्सXX कीमतों, प्रचार, सप्ताह के दिन, मौसम, छुट्टियों सहित रजिस्टरों का एक ज्ञात मैट्रिक्स है। एसSS …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

मैं आर में LASSO प्रतिगमन के साथ एक छोटा सा प्रयोग कर रहा हूं ताकि यह जांचा जा सके कि क्या वह एक सटीक भविष्यवक्ता जोड़ी खोजने में सक्षम है। जोड़ी को इस तरह परिभाषित किया गया है: f1 + f2 = परिणाम यहाँ परिणाम एक पूर्वनिर्धारित वेक्टर है जिसे …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

इस सवाल के प्रकाश में: सबूत है कि एक OLS मॉडल में गुणांक स्वतंत्रता के डिग्री (nk) के साथ एक टी-वितरण का पालन करते हैं मुझे समझना अच्छा लगेगा कि क्यों F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p),F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, जहाँ ppp मॉडल मापदंडों की संख्या है और nnn टिप्पणियों की संख्या और TSSTSSTSS कुल …

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

मैंने पढ़ा कि ये कई प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करने की शर्तें हैं: मॉडल के अवशेष लगभग सामान्य हैं, अवशिष्टों की परिवर्तनशीलता लगभग स्थिर है अवशिष्ट स्वतंत्र हैं, और प्रत्येक चर रैखिक रूप से परिणाम से संबंधित होता है। 1 और 2 कैसे अलग हैं? आप यहाँ एक देख सकते …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

मैं प्रतिगमन मॉडल में स्टेप वाइज / आगे / पिछड़े चयन की समस्याओं से अच्छी तरह परिचित हूं। शोधकर्ताओं के कई मामले हैं जो तरीकों का खंडन करते हैं और बेहतर विकल्पों की ओर इशारा करते हैं। मैं उत्सुक था कि क्या कोई कहानी है जो एक सांख्यिकीय विश्लेषण मौजूद …

20 regression  stepwise-regression  history 

मैंने समझा है कि रिज रिग्रेशन गुणांक को शून्य ज्यामितीय रूप से कैसे सिकोड़ता है। इसके अलावा मुझे पता है कि विशेष "ऑर्थोनॉमिक केस" में यह कैसे साबित किया जाए, लेकिन मैं भ्रमित हूं कि यह सामान्य मामले में "स्पेक्ट्रल अपघटन" के माध्यम से कैसे काम करता है।

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

मेरे पास सांख्यिकीय सीखने के एल्गोरिथ्म को चलाने से पहले सुविधा चयन विधियों (रैंडम फ़ॉरेस्ट्स फ़ीचर महत्व मान या Univariate सुविधा चयन विधियों आदि) का उपयोग करने की आवश्यकता के संबंध में एक प्रश्न है। हम जानते हैं कि ओवरफिटिंग से बचने के लिए हम वेट वैक्टर पर रेगुलराइजेशन पेनल्टी …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

मैं एक प्रतिगमन मॉडल के औसत सीमांत प्रभावों की मानक त्रुटियों को समझने के लिए डेल्टा विधि को बेहतर ढंग से समझने में दिलचस्पी रखता हूं जिसमें एक बातचीत शब्द शामिल है। मैंने डेल्टा-विधि के अंतर्गत संबंधित प्रश्नों को देखा है, लेकिन किसी ने भी मुझे जो खोजा है वह …

20 r  regression  standard-error  effect-size  delta-method 

आर में, जब मैं एक (सामान्यीकृत) रेखीय मॉडल है ( lm, glm, gls, glmm, ...), मैं कैसे गुणांक (प्रतिगमन ढलान) 0 के अलावा कोई अन्य मूल्य के खिलाफ परीक्षण कर सकते हैं? मॉडल के सारांश में, गुणांक के टी-परीक्षण के परिणाम स्वचालित रूप से रिपोर्ट किए जाते हैं, लेकिन केवल …

20 r  regression  t-test 

R फ़ंक्शन lm द्वारा प्राप्त एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल को यह जानना चाहेंगे कि क्या मीन स्क्वेर्ड एरर कमांड द्वारा इसे प्राप्त करना संभव है। मेरे पास एक उदाहरण का FOLLOWING आउटपुट था > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) …

20 r  regression  error