regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक द्विआधारी परिणाम चर {0,1} और एक भविष्यवक्ता चर {0,1} है। मेरा विचार है कि जब तक मैं अन्य चर को शामिल नहीं करता हूं और ऑड्स अनुपात की गणना नहीं करता है, तब तक लॉजिस्टिक करने का कोई मतलब नहीं है। एक बाइनरी भविष्यवक्ता के साथ, संभावना …

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

मेरे पास यहां से वाइन डेटा है जिसमें 11 संख्यात्मक स्वतंत्र चर हैं, जिसमें 0 और 10. के बीच के मूल्यों के साथ प्रत्येक प्रविष्टि के साथ जुड़े एक आश्रित रेटिंग है। यह चर और संबंधित के बीच संबंध की जांच करने के लिए प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करने के …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

यदि पूर्ण रैंक है, तो का विलोम मौजूद है और हमें सबसे कम वर्ग का अनुमान मिलता है: औरएक्स टी एक्स β = ( एक्स टी एक्स ) - 1 एक्स वाई वार ( β ) = σ 2 ( एक्स टी एक्स ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} …

18 regression  variance  least-squares 

क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन के प्रतिक्रिया चर पर आईआईडी की धारणा है? उदाहरण के लिए, मान लें कि हमारे पास 100010001000 डेटा पॉइंट हैं। ऐसा लगता है कि प्रतिक्रिया बर्नौली वितरण से । इसलिए, हमारे पास अलग-अलग पैरामीटर साथ बर्नौली वितरण होना चाहिए ।पी मैं = logit ( β 0 + …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

मैं एक शहर के प्रत्येक जिले में समलैंगिकों की संख्या को समझाने के लिए एक प्रतिगमन फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। हालांकि मुझे पता है कि मेरा डेटा एक पॉइसन वितरण के बाद है, मैंने इस तरह एक ओएलएस फिट करने की कोशिश की: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

क्या मुझे ANOVA और REGRESSION समकक्ष पर अपने बीयरिंग प्राप्त करने के लिए इस अस्थायी (प्रगति में) प्रयास को पूरा करने में मदद मिल सकती है? मैं इन दोनों पद्धतियों की अवधारणाओं, नामकरण और वाक्य विन्यास को समेटने की कोशिश कर रहा हूं। इस साइट पर उनकी समानता के बारे …

18 regression  anova  mixed-model 

से सांख्यिकीय लर्निंग के लिए एक परिचय जेम्स द्वारा एट अल।, छुट्टी-एक-बाहर पार सत्यापन (LOOCV) अनुमान से परिभाषित किया गया है जहां ।CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 प्रमाण के बिना, समीकरण (5.2) बताता है कि कम से कम वर्गों या बहुपद प्रतिगमन के लिए (चाहे यह केवल एक चर पर …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

एक गाऊसी रेडियल बेसिस फ़ंक्शन (RBF) के साथ रैखिक प्रतिगमन करने और एक गाऊसी कर्नेल के साथ रैखिक प्रतिगमन करने में क्या अंतर है?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

में एक बहुत ही सरल रैखिक प्रतिगमन करना चाहता हूँ R। सूत्र जितना ही सरल है । हालाँकि, मैं चाहूंगा कि ढलान ( ) एक अंतराल के अंदर हो, मान लें कि, 1.4 और 1.6 के बीच है।ay= एक एक्स + बीy=ax+by = ax + bएaa यह कैसे किया जा …

18 r  regression  constrained-regression 

मेरे पास एक बिंदु (एक्स, वाई) है जिसे मुझे दिए गए डेटा सेट (एक्स, वाई) से गुजरने के लिए एक रैखिक रेजिस्टर की आवश्यकता होती है। मैं इसे आर में कैसे लागू करूं?

18 r  regression 

मेरे पास कुछ डेटा हैं जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। यदि मैं एक रेखीय प्रतिगमन को चलाता हूं तो मुझे एक ढलान के साथ एक प्रतिगमन रेखा मिलती है (= 0.93)। अगर यह ढलान 1.0 से काफी अलग है तो मैं क्या करना चाहूंगा। मेरी अपेक्षा यह है कि यह नहीं …

18 regression  correlation  hypothesis-testing 

प्रसंग: गणित स्टैक एक्सचेंज (क्या मैं एक कार्यक्रम बना सकता हूं) पर एक सवाल से , किसी के पास अंक का एक सेट है , और इसके लिए एक वक्र फिट करना चाहता है, रैखिक, घातीय या लघुगणक। सामान्य विधि यह है कि इनमें से एक (जो मॉडल को निर्दिष्ट …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

चलो निम्नलिखित उदाहरण लेते हैं: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) यह OLS प्रतिगमन का उपयोग करके, X1 और x2 के आधार पर y का एक मॉडल बनाता है। यदि हम किसी दिए गए x_vec के लिए y की …

18 r  regression  predictive-models  prediction-interval 

पियर्सन के सहसंबंध गुणांक का उपयोग करते हुए, मेरे पास कई चर हैं जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं ( 2 मॉडल के जोड़े के लिए और ρ = 0.989 जो मेरे मॉडल में हैं)।ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 कारण चर के कुछ अत्यधिक सहसंबद्ध होते हैं क्योंकि एक चर में इस्तेमाल …

18 regression  correlation  modeling 

यह सर्वविदित है कि दंड के साथ रैखिक प्रतिगमन सह-गुणकों पर पूर्व में गाऊसी द्वारा दिए गए एमएपी अनुमान को खोजने के बराबर है। इसी तरह, एल 1 दंड का उपयोग करना पूर्व के रूप में लाप्लास वितरण का उपयोग करने के बराबर है।l2l2l^2l1l1l^1 और एल 2 नियमितीकरण के कुछ …

18 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net