regression पर टैग किए गए जवाब

क्या कोई मुझे प्रतिगमन विश्लेषण और वक्र फिटिंग (रैखिक और गैर-रेखीय) के बीच वास्तविक अंतर (उदाहरण) समझा सकता है, यदि संभव हो तो एक उदाहरण के साथ? ऐसा लगता है कि दोनों दो चर (स्वतंत्र बनाम निर्भर) के बीच संबंध खोजने की कोशिश करते हैं और फिर प्रस्तावित मॉडल से …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

मेरे पास कुछ डेटा है जो मैंने R में LOESS मॉडल का उपयोग करके फिट किया है, मुझे यह दे रहा है: डेटा में एक भविष्यवक्ता और एक प्रतिक्रिया है, और यह विषमलैंगिक है। मैंने विश्वास अंतराल भी जोड़ा। समस्या यह है कि अंतराल लाइन के लिए विश्वास अंतराल हैं, …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

मेरे पास लॉजिस्टिक और लीनियर रिग्रेशन में छोड़े गए वैरिएबल पूर्वाग्रह के बारे में एक सवाल है। कहो कि मैं एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल से कुछ चर को छोड़ देता हूं। यह बताएं कि जो छोड़े गए चर मेरे मॉडल में शामिल चर के साथ असंबंधित हैं। उन छोड़े गए …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

मैंने इस क्रमिक लॉजिस्टिक रिग्रेशन को R में चलाया: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) मुझे इस मॉडल का सारांश मिला: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

मेरे दो मुख्य प्रभाव हैं, V1 और V2। प्रतिक्रिया चर पर V1 और V2 के प्रभाव नकारात्मक हैं। हालाँकि, किसी कारण से मुझे V1 * V2 के इंटरेक्शन शब्द के लिए सकारात्मक गुणांक मिल रहा है। मैं इसकी व्याख्या कैसे कर सकता हूं? क्या ऐसी स्थिति संभव है?

17 regression  interaction 

मैं प्रभाव केR लिए मदद फ़ाइल में स्पष्टीकरण नहीं समझता () : एक लीनियर मॉडल द्वारा lmया के लिए फिट किया गया aov, प्रभाव फिटिंग प्रक्रिया के दौरान क्यूआर अपघटन द्वारा उत्पन्न क्रमिक ऑर्थोगोनल सबस्पेस पर डेटा प्रोजेक्ट करके प्राप्त किए गए असंबंधित एकल-डिग्री-से-स्वतंत्रता मूल्य हैं। क्या कोई समझा सकता …

17 r  regression 

मेरे पास "गुणवत्ता" नामक एक स्वतंत्र चर है; इस चर में प्रतिक्रिया के 3 तौर-तरीके हैं (खराब गुणवत्ता; मध्यम गुणवत्ता; उच्च गुणवत्ता)। मैं इस स्वतंत्र चर को अपने कई रैखिक प्रतिगमन में पेश करना चाहता हूं। जब मेरे पास एक द्विआधारी स्वतंत्र चर (डमी चर ) होता है , तो …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

मुझे पता है कि β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} और इस कितनी दूर मैं मैं विचरण गणना की जब मिल गया है: Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} …

17 regression  self-study 

एक क्रमिक चर X 1 सहित एक सतत निर्भर चर y और स्वतंत्र चर को देखते हुए , मैं एक रैखिक मॉडल में कैसे फिट हो सकता हूं ? क्या इस प्रकार के मॉडल के बारे में कागजात हैं?R

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

मेरे पास दो टाइम-सीरीज़ हैं: बाजार जोखिम प्रीमियम (ERP; लाल रेखा) के लिए एक प्रॉक्सी जोखिम-मुक्त दर, एक सरकारी बॉन्ड (ब्लू लाइन) द्वारा अनुमानित मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या जोखिम-मुक्त दर ईआरपी की व्याख्या कर सकती है। इसके द्वारा, मैंने मूल रूप से त्से की सलाह का पालन …

17 regression  time-series 

मान लीजिए हम एक सरल रेखीय प्रतीपगमन भाग गया बच, बचाया ^ यू मैं और बच के वितरण की एक हिस्टोग्राम आकर्षित। यदि हमें कुछ ऐसा मिलता है, जो एक परिचित वितरण की तरह दिखता है, तो क्या हम मान सकते हैं कि हमारे त्रुटि शब्द में यह वितरण है? …

17 r  regression  residuals 

अपडेट : एक और अपडेट के लिए क्षमा करें, लेकिन मुझे आंशिक पॉलीओनॉमियल और प्रतिस्पर्धी जोखिम-पैकेज के साथ कुछ संभावित समाधान मिल गए हैं जिनकी मुझे कुछ मदद चाहिए। समस्या मुझे समय पर निर्भर गुणांक विश्लेषण करने का एक आसान तरीका नहीं मिल रहा है। आर में है। मैं अपने …

17 r  regression  survival  cox-model 

हम कुछ लॉजिस्टिक रेजिमेंट्स के साथ काम कर रहे हैं और हमने महसूस किया है कि औसत अनुमानित संभावना हमेशा नमूने में लोगों के अनुपात के बराबर होती है; अर्थात्, सज्जित मूल्यों का औसत नमूने के औसत के बराबर है। क्या कोई मुझे कारण समझा सकता है या मुझे एक …

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

मेरे पास एक मॉडल है (साहित्य से)। मेरे पास पूर्वानुमानित चरों के लिए कच्चा डेटा भी है। संभावनाएं प्राप्त करने के लिए मुझे क्या समीकरण का उपयोग करना चाहिए? मूल रूप से, मैं संभावनाओं को प्राप्त करने के लिए कच्चे डेटा और गुणांक को कैसे संयोजित करूं?

17 regression  logistic 

मैं सरल रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण में एनोवा एफ-टेस्ट के पीछे के तर्क को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास प्रश्न इस प्रकार है। जब F मान, यानी MSR/MSEबड़ा है तो हम मॉडल को महत्वपूर्ण मानते हैं। इसके पीछे क्या तर्क है?

17 regression  anova