regression पर टैग किए गए जवाब

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 14 घंटे पहले बंद किया गया । क्या एल-इन्फिनिटी मान को न्यूनतम करने …

10 regression 

सादे अंग्रेजी में: मेरे पास एक एकाधिक प्रतिगमन या एनोवा मॉडल है लेकिन प्रत्येक व्यक्ति के लिए प्रतिक्रिया चर समय का वक्र कार्य है। मैं यह कैसे बता सकता हूं कि दाएं-हाथ के कौन-से चर चर के आकार या ऊर्ध्वाधर ऑफसेट में महत्वपूर्ण अंतर के लिए जिम्मेदार हैं? क्या यह …

10 regression  time-series  mixed-model  repeated-measures  panel-data 

मैं एक डेटा सेट में मेरे मूल्यों के 99 वें प्रतिशत का उपयोग करके एक प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए क्वांटग्राम पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । पिछले स्टैकओवरफ़्लो प्रश्न से सलाह के आधार पर मैंने पूछा, मैंने निम्नलिखित कोड संरचना का उपयोग किया है। mod <- rq(y ~ …

10 regression  logarithm 

मैं डेटा के एक बड़े सेट पर कुछ विश्लेषण पूरा कर रहा हूं। मैं काम के पहले हिस्से में इस्तेमाल किए गए रैखिक मॉडल को लेना चाहूंगा और एक रैखिक मिश्रित मॉडल (LME) का उपयोग करके इसे फिर से फिट करूंगा। एलएमई इस अपवाद के समान होगा कि मॉडल में …

10 r  regression  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

क्या एक्सेल में किसी भी एक्स मान के चार्ट से ट्रेंड लाइन फॉर्मूला लागू करने का एक आसान तरीका है? उदाहरण के लिए, मैं किसी दिए गए X = $ 2,006.00 के लिए Y मान प्राप्त करना चाहता हूं। मैंने पहले ही फॉर्मूला ले लिया है और इसे वापस ले …

10 regression  excel 

मुझे दृश्य डेटा विश्लेषण के लिए एक जटिल ग्राफिक्स बनाने की आवश्यकता है। मेरे पास 2 चर हैं और बड़ी संख्या में मामले (> 1000) हैं। उदाहरण के लिए (संख्या 100 है यदि फैलाव को कम "सामान्य" बनाने के लिए): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) …

10 r  data-visualization  regression 

वहाँ एक टुकड़ा मॉडल के प्रतिगमन लाइन की साजिश रचने का एक तरीका है जैसे, linesप्रत्येक खंड को अलग से उपयोग करने के लिए, या उपयोग करने के अलावा geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 …

10 r  data-visualization  regression 

की अंतर्निहित मॉडल PLS है कि किसी दिए गए मैट्रिक्स एक्स और एन वेक्टर y से संबंधित हैं एक्स = टी पी ' + ई , y = टी क्यू ' + च , जहां टी एक अव्यक्त है n × कश्मीर मैट्रिक्स, और ई , f शोर की शर्तें …

10 regression  confidence-interval  latent-variable  partial-least-squares 

मैं R का उपयोग करके एक रैखिक मॉडल फिटिंग कर रहा हूं glmnet। मूल (गैर-नियमित) मॉडल का उपयोग करके फिट lmकिया गया था और इसमें निरंतर शब्द नहीं था (यानी यह फॉर्म में था lm(y~0+x1+x2,data))। glmnetभविष्यवक्ताओं की एक मैट्रिक्स और प्रतिक्रियाओं का एक वेक्टर लेता है। मैं glmnetप्रलेखन पढ़ रहा …

10 r  regression  lasso 

"स्पुरियस रिग्रेशन" (समय श्रृंखला के संदर्भ में) और यूनिट रूट टेस्ट जैसे संबद्ध शब्द कुछ ऐसे हैं, जिनके बारे में मैंने बहुत कुछ सुना है, लेकिन कभी समझ में नहीं आया। क्यों / कब, सहज रूप से, ऐसा होता है? (मेरा मानना ​​है कि जब आपकी दो समय की श्रृंखला …

10 time-series  regression  cointegration 

मैं कुछ सामान्यीकृत वर्गों (जीएलएस) के बारे में पढ़ रहा हूं और इसे मेरी बुनियादी अर्थमितीय पृष्ठभूमि में वापस लाने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे धीरे-धीरे असंबंधित प्रतिगमन (एसयूआर) का उपयोग करके ग्रेड स्कूल में याद आता है जो जीएलएस के समान लगता है। एक कागज जिस पर मैंने …

10 regression  generalized-least-squares 

जब ओएलएस एकाधिक रैखिक प्रतिगमन को बाहर निकालता है, तो फिट किए गए मूल्यों के खिलाफ अवशिष्टों की साजिश रचने के बजाय, मैं आंतरिक (आंतरिक) छात्रों को फिट किए गए मूल्यों (कोवरिएट्स के लिए डिट्टो) के खिलाफ साजिश रचता हूं। इन अवशेषों को इस प्रकार परिभाषित किया गया है: इ*मैं= …

10 regression  residuals  diagnostic 

मान लीजिए कि मैं एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल में रुचि रखता हूं, के लिए Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, क्योंकि मैं यह देखना चाहूंगा कि क्या दोनों कोवरियों के बीच बातचीत का Y पर कोई प्रभाव पड़ता है। प्रोफेसरों के कोर्स नोट्स (जिनके साथ मेरा संपर्क …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

मान लीजिए कि हमारे पास एक मॉडल है Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i। प्रतिगमन में कई तरह की धारणाएँ हैं, जैसे कि त्रुटियाँ ϵiϵi\epsilon_iसामान्य रूप से औसत शून्य और निरंतर विचरण के साथ वितरित किया जाना चाहिए। मुझे अवशिष्टों की सामान्यता के …

10 regression  residuals  error 

मैं स्केलेरन प्रलेखन से गुजर रहा हूं लेकिन मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के संदर्भ में इन कार्यों के उद्देश्य को नहीं समझ पा रहा हूं। इसके लिए decision_functionयह कहता है कि हाइपरप्लेन और परीक्षण उदाहरण के बीच की दूरी। यह विशेष जानकारी कैसे उपयोगी है? और यह कैसे predictऔर predict-probaतरीकों से …

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision