regression पर टैग किए गए जवाब

मैं एक द्विपद उपस्कर प्रतिगमन का उपयोग करने के लिए पहचानता हूं कि यदि उपयोगकर्ता किसी वस्तु पर क्लिक करेगा has_xया has_yइसकी संभावना को प्रभावित करेगा या नहीं । मेरा मॉडल निम्नलिखित है: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) मेरे मॉडल से यह …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

मुझे अर्थमिति में फ्रिश वॉ प्रमेय पढ़ाना है, जिसका मैंने अध्ययन नहीं किया है। मैंने इसके पीछे के गणित को समझ लिया है और मुझे आशा है कि यह विचार "एक गुणांक जो आपको एक विशेष गुणांक के लिए कई रैखिक मॉडल से मिलता है, साधारण प्रतिगमन मॉडल के गुणांक …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

मुझे पता है कि यह शायद एक बहुत ही सरल प्रश्न है, लेकिन खोज के बाद मुझे वह उत्तर नहीं मिल रहा है जिसकी मुझे तलाश है। मुझे एक समस्या है जहां मुझे बेटों के रिज अनुमानों की गणना करने के लिए चर (रिज रिग्रेशन) चलाने की आवश्यकता है। फिर …

15 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि कार्य कैसे प्रभावित करते हैं। क्या कोई साधारण OLS प्रतिगमन के संदर्भ में व्याख्या कर सकता है yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} जहाँ मैं लिए प्रभाव कार्य करना चाहता हूँ ।ββ\beta

15 regression  least-squares 

मेरे पास कुछ डेटा है जो लगभग एक रैखिक रेखा के साथ फिट है: जब मैं इन मूल्यों का एक रेखीय प्रतिगमन करता हूं, तो मुझे एक रेखीय समीकरण मिलता है: y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 एक आदर्श दुनिया में, समीकरण y = x होना चाहिए ।y=xy=xy = x स्पष्ट रूप से, …

14 regression  hypothesis-testing  statistical-significance 

मान लीजिए कि हमारे पास इनपुट (प्रेडिक्टर) और आउटपुट (प्रतिक्रिया) डेटा बिंदु A, B, C, D, E हैं और हम बिंदुओं के माध्यम से एक पंक्ति फिट करना चाहते हैं। यह प्रश्न को स्पष्ट करने के लिए एक सरल समस्या है, लेकिन इसे उच्च आयामों तक भी बढ़ाया जा सकता …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

मैं इसे समझने का मतलब है कि मॉडल व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने में खराब है, लेकिन एक दृढ़ प्रवृत्ति स्थापित की है (जैसे कि जब एक्स ऊपर जाता है तो y ऊपर जाता है)।

14 regression  inference  r-squared  linear 

क्यों रैखिक प्रतिगमन और सामान्यीकृत मॉडल में असंगत धारणाएं हैं? रैखिक प्रतिगमन में, हम मानते हैं कि अवशिष्ट गॉसियन के रूप में आता है अन्य रिग्रेशन (लॉजिस्टिक रिग्रेशन, जहर रिग्रेशन) में, हम मानते हैं कि प्रतिक्रिया कुछ वितरण (द्विपद, जहर आदि) का निर्माण करती है। कभी-कभी अवशिष्ट और दूसरी बार …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

यह एक अजीब सवाल हो सकता है, लेकिन इस विषय के लिए एक नौसिखिया के रूप में मैं सोच रहा हूं कि हम समय श्रृंखला को रोकने के लिए प्रतिगमन का उपयोग क्यों करते हैं यदि प्रतिगमन धारणा में से एक डेटा iid होना चाहिए, जबकि डेटा जिस पर प्रतिगमन …

14 regression  time-series  trend  iid 

मैंने अपने कॉलेज में मशीन लर्निंग कोर्स कर लिया है। क्विज़ में से एक में, यह सवाल पूछा गया था। मॉडल 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon मॉडल 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon उपरोक्त मॉडलों में से कौन सा डेटा बेहतर होगा? …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

नोट: SSTSSTSST = वर्गों का योग कुल, SSESSESSE = वर्ग त्रुटियों का योग, और SSRSSRSSR = वर्गों का प्रतिगमन योग। शीर्षक में समीकरण अक्सर इस प्रकार लिखा जाता है: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 बहुत सीधा सवाल है, लेकिन मैं एक सहज व्याख्या की तलाश में हूं। …

14 regression  least-squares  r-squared 

मेरे पास कुछ आंकड़े हैं, जिन्हें मैं चिकना करना चाहूंगा ताकि स्मूद पॉइंट्स मोनोटोनिक रूप से कम हो जाएं। मेरा डेटा तेजी से घटता है और फिर पठार के लिए शुरू होता है। यहाँ R का उपयोग करके एक उदाहरण दिया गया है df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() …

14 regression  smoothing 

सभी उदाहरण जो मैंने गहरे विश्वास या दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पाया, उनका उपयोग छवि वर्गीकरण, बैक्टीरिया का पता लगाने या भाषण पहचान के लिए किया जाता है। क्या शास्त्रीय तंत्रिका संबंधी कार्यों के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क भी उपयोगी हैं, जहां सुविधाओं को संरचित नहीं किया जाता …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

कहो कि हम रुचि रखते हैं कि उन छात्रों द्वारा अध्ययन किए जाने वाले घंटों की संख्या से छात्र परीक्षा ग्रेड कैसे प्रभावित होते हैं। इस संबंध का पता लगाने के लिए, हम निम्नलिखित लीनियर रिग्रेशन को चला सकते हैं: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

मेरे पास एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल है जो एक गाऊसी वितरण और लॉग लिंक फ़ंक्शन को गोद लेता है। मॉडल को फिट करने के बाद, मैं अवशिष्टों की जांच करता हूं: क्यूक्यू प्लॉट, अवशिष्ट बनाम अनुमानित मान, अवशिष्ट के हिस्टोग्राम (यह मानते हुए कि सावधानी बरतने की जरूरत है)। सब …

14 regression  generalized-linear-model  link-function