regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास मूवी डेटासेट का एक मॉडल है और मैंने प्रतिगमन का उपयोग किया है: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) जिसने आउटपुट दिया: अब मैंने पहली बार Add Variable …

18 regression  data-visualization  multiple-regression  scatterplot 

मैंने एक बार सुना था रेखीय प्रतिगमन या क्वांटाइल प्रतिगमन में दाएं तिरछी वितरण के लिए लॉग ट्रांसफॉर्मेशन सबसे लोकप्रिय है मैं जानना चाहूंगा कि क्या इस कथन का कोई कारण है? लॉग-रूपांतरण सही-तिरछा वितरण के लिए उपयुक्त क्यों है? बाएं-तिरछे वितरण के बारे में कैसे?

18 regression  distributions  data-transformation  skewness 

यदि एक रेखीय प्रतिगमन में मेरे पास श्रेणीगत चर है ... तो मैं कैसे श्रेणीगत चर के स्थिर संकेत को जान सकता हूं? मान लीजिए कि कारक के 10 स्तर हैं ... एक कारक चर की छतरी के नीचे 10 विभिन्न परिणामी टी-मान ...X1X1X_1X1X1X_1 ऐसा लगता है कि सांख्यिकीय चर …

18 regression  statistical-significance  categorical-data 

चलो कुछ रैखिक मॉडल हैं, उदाहरण के लिए सिर्फ सरल एनोवा: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) परिणाम इस प्रकार है: Call: lm(formula …

18 r  regression  confidence-interval 

यह बॉक्स-जेनकिंस एमए मॉडल पर एक बुनियादी सवाल है। मैं समझता हूँ के रूप में, एमए मॉडल मूल रूप से समय श्रृंखला की एक रेखीय प्रतिगमन है महत्व देता YYY पिछले त्रुटि शर्तों के खिलाफ et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} । अर्थात्, अवलोकन YYY को पहले इसके पिछले मूल्यों विरुद्ध पुन: प्राप्त किया …

18 regression  time-series  arima  box-jenkins 

मैं एक अंधकार से पीड़ित हूं। मुझे रेखीय प्रतिगमन के संदर्भ में पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार का प्रदर्शन करने के लिए निम्नलिखित चित्र प्रस्तुत किया गया था: मैं देख सकता हूं कि दोनों में से कोई भी मॉडल एक अच्छा फिट नहीं है - "सरल" एक्सवाई संबंध की जटिलता की सराहना नहीं …

18 regression  variance  bias 

मुझे उम्मीद है कि कोई मेरे लिए भ्रम की स्थिति को सीधा करने में मदद कर सकता है। कहो मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या प्रतिगमन गुणांक के 2 सेट एक दूसरे से काफी अलग हैं, निम्नलिखित सेट के साथ: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , …

18 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

मेरे पास 5 चर हैं और मैं अपने लक्ष्य चर की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि 0 से 70 की सीमा के भीतर होना चाहिए। मैं अपने लक्ष्य को बेहतर ढंग से मॉडल करने के लिए इस जानकारी के टुकड़े का उपयोग कैसे करूं?

18 regression  bounds 

मुझे कुछ सांख्यिकीविदों का सामना करना पड़ा जो कभी भी भविष्यवाणी के लिए रैखिक प्रतिगमन के अलावा अन्य मॉडलों का उपयोग नहीं करते हैं क्योंकि उनका मानना ​​है कि "एमएल मॉडल" जैसे कि यादृच्छिक वन या ढाल बढ़ाने के लिए व्याख्या करना कठिन है या "व्याख्या करने योग्य नहीं"। रैखिक …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

मैं 4 चर के साथ एक प्रतिगमन भाग गया, और सभी बहुत सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, टी मूल्यों के साथ कर रहे हैं ≈7,9,26≈7,9,26\approx 7,9,26 और 313131 (मैं कहता हूँ ≈≈\approx क्योंकि यह दशमलव के शामिल करने के लिए अप्रासंगिक लगती है), जो बहुत ही उच्च और स्पष्ट रूप …

18 regression  hypothesis-testing  econometrics 

एक LASSO प्रतिगमन परिदृश्य में जहां y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy= X \beta + \epsilon , और LASSO का अनुमान निम्नलिखित अनुकूलन समस्या द्वारा दिया जाता है minβ||y−Xβ||+τ||β||1minβ||y−Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 क्या \ epsilon के संबंध में कोई वितरण संबंधी धारणाएं हैं ϵϵ\epsilon? एक OLS परिदृश्य में, कोई अपेक्षा करेगा …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

मेरे पास एक संख्यात्मक चर है जो एक बहुभिन्नरूपी लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल में महत्वपूर्ण नहीं है। हालाँकि, जब मैं इसे समूहों में वर्गीकृत करता हूं, तो अचानक यह महत्वपूर्ण हो जाता है। यह मेरे लिए बहुत ही सहज ज्ञान युक्त है: एक चर को वर्गीकृत करते समय, हम कुछ जानकारी …

17 regression  logistic  statistical-significance  multivariate-analysis 

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 

मैंने इस सूची को यहाँ देखा और विश्वास नहीं कर सकता था कि कम से कम वर्गों को हल करने के बहुत सारे तरीके थे। "सामान्य समीकरण" पर विकिपीडिया एक काफी सीधे आगे रास्ता लग रहा α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar …

17 regression  least-squares  scikit-learn 

बीटा प्रतिगमन (यानी बीटा वितरण के साथ GLM और आमतौर पर लॉगिट लिंक फ़ंक्शन) को अक्सर 0 और 1 के बीच मान लेने वाले प्रतिक्रिया उर्फ ​​आश्रित चर से निपटने के लिए अनुशंसित किया जाता है, जैसे अंश, अनुपात, या संभावनाएं: परिणाम के लिए प्रतिगमन (अनुपात या अंश) 0 और …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression