regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास बड़े सर्वेक्षण डेटा, एक बाइनरी परिणाम चर और बाइनरी और निरंतर सहित कई व्याख्यात्मक चर हैं। मैं मॉडल सेट (GLM और मिश्रित GLM दोनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं) और शीर्ष मॉडल का चयन करने के लिए सूचना सिद्धांत का उपयोग कर रहा हूं। मैंने सहसंबंधों के …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

मैं अपने डेटा के लिए अवशिष्ट में अजीब पैटर्न देख रहा हूं: [संपादित करें] यहाँ दो चर के लिए आंशिक प्रतिगमन भूखंड हैं: [EDIT2] पीपी प्लॉट जोड़ा गया ऐसा लगता है कि वितरण ठीक हो रहा है (नीचे देखें) लेकिन मुझे कोई सुराग नहीं है कि यह सीधी रेखा कहां …

11 regression  multiple-regression  residuals  diagnostic 

मैंने अभी हाल ही में जेनस्टैट में कुछ (बहुत) सरल रैखिक प्रतिगमन का प्रदर्शन किया है और अपनी रिपोर्ट में आउटपुट के एक संक्षिप्त और सार्थक सारांश को शामिल करना चाहूंगा। मुझे यकीन नहीं है कि मुझे क्या या कितनी जानकारी शामिल करनी चाहिए। मेरे जेनस्टैट आउटपुट के मुख्य बिट …

11 regression  reporting 

क्या किसी को पता है कि कुक की दूरी का सूत्र क्या है? मूल कुक की दूरी के सूत्र छात्र के अवशेषों का उपयोग करते हैं, लेकिन आरडी का उपयोग क्यों किया जाता है। एक GLM के लिए कुक की दूरी की साजिश की गणना करते समय पियर्सन अवशिष्ट। मुझे …

11 r  regression  generalized-linear-model  residuals  cooks-distance 

मैं विभिन्न प्रतिगमन समस्याओं में splines का उपयोग करने के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूं। कुछ किताबें (उदाहरण के लिए हॉजेस रिचली पैरामैट्रिअज़ लिनियर मॉडल्स ) दंडित विभाजन की सलाह देती हैं। अन्य (उदाहरण के लिए, हार्इल रिग्रेशन मॉडलिंग रणनीतियाँ ) प्रतिबंधित क्यूबिक स्प्लीन के लिए चुनते हैं। …

11 regression  splines 

"स्केल पर पूर्वानुमान" (FBProphet पूर्वानुमान उपकरण ) पेपर को पढ़ते हुए, देखें https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) मैं "विरल पूर्व" शब्द के पार आया था। लेखक स्पष्ट करते हैं कि वे कुछ स्केलर रेट से एक विचलन वेक्टर के मॉडलिंग में इस तरह के "विरल पूर्व" का उपयोग कर रहे थे , जो …

11 regression  bayesian  forecasting 

क्या एक अनुमानित स्कोर प्राप्त करने का एक तरीका है (हम रैंडम फ़ॉरेस्ट या चरम ग्रेड बूस्टिंग (XGBoost) जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करते समय प्रत्येक अनुमानित मूल्य के लिए इसे आत्मविश्वास मूल्य या संभावना भी कह सकते हैं)। मान लें कि यह आत्मविश्वास स्कोर 0 से 1 तक होगा और …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

मैं इस तथ्य से अवगत हूं कि कश्मीर स्तरों के साथ श्रेणीबद्ध चर को डमी एन्कोडिंग में k-1 चर के साथ एन्कोड किया जाना चाहिए (इसी तरह बहु-मूल्यवान श्रेणीबद्ध चर के लिए)। मैं सोच रहा था कि अलग-अलग रिग्रेशन के तरीकों के लिए डमी एन्कोडिंग के ऊपर एक हॉट-इनकोडिंग (यानी …

11 regression  multiple-regression  categorical-data  many-categories 

मैं समस्या के प्रति अपने दृष्टिकोण में विविधता के लिए स्टेप वाइज रिग्रेशन का प्रयोग कर रहा हूं। तो, मेरे 2 सवाल हैं: स्टेप वाइज रिग्रेशन के क्या फायदे हैं? इसकी विशिष्ट ताकत क्या हैं? आप हाइब्रिड दृष्टिकोण के बारे में क्या सोचते हैं, जहां आप सुविधाओं का चयन करने …

11 regression  feature-selection  stepwise-regression 

मैं एक वृद्धिशील गाऊसी प्रक्रिया प्रतिगमन को एक बिंदु के माध्यम से एक-एक करके डेटा बिंदुओं पर स्लाइडिंग विंडो का उपयोग करके लागू करना चाहता हूं। चलो इनपुट अंतरिक्ष के आयामी स्वरूप को दर्शाते हैं। तो, हर डेटा बिंदु में तत्वों की संख्या ।घddएक्समैंxix_iघdd चलो स्लाइडिंग विंडो का आकार हो।nnn …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

मैंने अपने प्रतिगमन मॉडल में DW परीक्षण को R में लागू किया और मुझे 1.78 का DW परीक्षण आँकड़ा और 2.2e-16 = 0 का p-मान मिला। क्या इसका मतलब यह है कि अवशिष्टों के बीच कोई स्वसंबंध नहीं है क्योंकि प्रतिमा एक छोटे पी-मान के साथ 2 के करीब है …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

एक साधारण प्रतिगमन पर विचार करें (सामान्यता ग्रहण नहीं की गई): जहां मीन और मानक विचलन । की कम से कम स्क्वायर अनुमान कर रहे हैं और असहसंबद्ध?Yमैं= ए + बीएक्समैं+इमैं,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i + e_i,इमैंeie_i000σσ\sigmaएaaखbb

11 regression  correlation  estimation 

रैखिक प्रतिगमन की धारणा के रूप में, त्रुटि के वितरण की सामान्यता कभी-कभी गलत तरीके से "विस्तारित" होती है या इसे y या x की सामान्यता की आवश्यकता के रूप में व्याख्या की जाती है। क्या ऐसा परिदृश्य / डेटासेट बनाना संभव है, जहां X और Y गैर-सामान्य हों, लेकिन …

11 regression  linear-model  assumptions 

रिज प्रतिगमन के रूप में व्यक्त किया जा सकता है y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} + a\mathbf{I}_d)^{-1}\mathbf{X}x कहाँ पे y^y^\hat{y} अनुमानित लेबल है, IdId\mathbf{I}_d d×dd×dd \times d मैट्रिक्स की पहचान करें, xx\mathbf{x} वह वस्तु जिसके लिए हम एक लेबल खोजने की कोशिश कर रहे हैं, और XX\mathbf{X} n×dn×dn \times d का मैट्रिक्स …

11 regression  ridge-regression  kernel-trick 

मैं उच्च-आयामी समूहीकृत डेटा (50 संख्यात्मक इनपुट चर) पर यादृच्छिक वन का उपयोग कर रहा हूं, जिसमें एक श्रेणीबद्ध संरचना है। डेटा 70 अलग-अलग वस्तुओं के 30 पदों पर 6 प्रतिकृति के साथ एकत्र किए गए थे जिसके परिणामस्वरूप 12600 डेटा पॉइंट थे, जो स्वतंत्र नहीं हैं। ऐसा लगता है …

11 regression  random-forest