regression पर टैग किए गए जवाब

निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

मान लीजिए कि हमें फॉर्म के डेटा का एक सेट दिया गया है (y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n}) तथा (y,x1,एक्स2, ⋯,एक्सएन - 1)(y,एक्स1,एक्स2,⋯,एक्सn-1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})। हमें भविष्यवाणी करने का काम दिया जाता हैyyy के मूल्यों पर आधारित है एक्सएक्सx। हम दो अनुमानों का अनुमान लगाते हैं: yy=च1(एक्स1, ⋯ ,एक्सएन - 1,एक्सn)=च2(एक्स1, ⋯,एक्सएन - 1)(1)(2)(1)y=च1(एक्स1,⋯,एक्सn-1,एक्सn)(2)y=च2(एक्स1,⋯,एक्सn-1) …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

मैं रिग्रेशन के लिए R (R संस्करण 2.13.1, randomForest संस्करण 4.6-2) में randomForest पैकेज का उपयोग कर रहा हूं और मेरे परिणामों में एक महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह देखा है: भविष्यवाणी त्रुटि प्रतिक्रिया चर के मूल्य पर निर्भर है। उच्च मूल्यों की भविष्यवाणी की जाती है और कम मूल्यों की भविष्यवाणी की …

9 r  regression  random-forest 

मैंने पूर्वानुमान बनाने के लिए अपने प्रयोग के उपायों से एक सरल रैखिक प्रतिगमन मॉडल की गणना की। मैंने पढ़ा है कि आपको उन बिंदुओं के लिए भविष्यवाणियों की गणना नहीं करनी चाहिए जो उपलब्ध आंकड़ों से बहुत दूर हैं। हालांकि, मुझे यह जानने में कोई मार्गदर्शन नहीं मिला कि …

9 regression  prediction 

मेरा डेटा नियोजित जनसंख्या, L और समय अवधि, वर्ष की एक समय श्रृंखला है। n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 …

9 r  regression  arima 

उदाहरण के अनुसार प्रतिगमन विश्लेषण के अनुसार , अवशिष्ट प्रतिक्रिया और अनुमानित मूल्य के बीच का अंतर है, फिर यह कहा जाता है कि प्रत्येक अवशिष्ट का अलग-अलग विचरण होता है, इसलिए हमें मानकीकृत अवशिष्टों पर विचार करने की आवश्यकता है। लेकिन विचरण मानों के समूह के लिए है, किसी …

9 regression  residuals 

मेरे पास सर्वर प्रतिक्रिया देरी के कई परीक्षण परिणाम हैं। हमारे सिद्धांत विश्लेषण के अनुसार, देरी वितरण (प्रतिक्रिया देरी की संभावना वितरण समारोह) में भारी पूंछ वाला व्यवहार होना चाहिए। लेकिन मैं कैसे साबित कर सकता था कि परीक्षा परिणाम भारी पूंछ वितरण का पालन करता है?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

क्या पदानुक्रमित रैखिक प्रतिगमन करने के लिए मानक एल्गोरिदम (कार्यक्रमों के विपरीत) हैं? क्या लोग आमतौर पर सिर्फ MCMC करते हैं या फिर अधिक विशिष्ट, शायद आंशिक रूप से बंद किए गए, एल्गोरिदम हैं?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

क्या कोई सामान्य सिद्धांत है कि किसी को अपने लॉग ट्रांसफ़ॉर्म लेने से पहले या बाद में दो यादृच्छिक चर एक्स और वाई के लिए पीयरसन सहसंबंध की गणना करनी चाहिए या नहीं? क्या परीक्षण करने के लिए एक प्रक्रिया है जो अधिक उपयुक्त है? वे समान लेकिन विभिन्न मूल्यों …

9 regression  correlation  logarithm  pearson-r 

मेरे पास एक बड़ा डेटा सेट है जिसमें कई सौ वित्तीय वैरिएबल्स के मूल्य शामिल हैं जिन्हें समय के साथ इंडेक्स फंड के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए कई रिग्रेशन में इस्तेमाल किया जा सकता है। मैं चर की संख्या को घटाकर दस या उससे कम करना चाहूंगा जबकि …

9 regression  multivariate-analysis  model-selection  multiple-regression 

मेरे पास कुछ समय श्रृंखला डेटा है जहां मापा चर असतत सकारात्मक पूर्णांक (गणना) है। मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या समय के साथ ऊपर की ओर प्रवृत्ति है (या नहीं)। स्वतंत्र चर (x) रेंज 0-500 में है और निर्भर चर (y) 0-8 की रेंज में है। मुझे लगा …

9 r  regression  python 

अगर मेरे पास 4 स्तरों वाला एक चर है, तो सिद्धांत रूप में मुझे 3 डमी चर का उपयोग करने की आवश्यकता है। व्यवहार में, यह वास्तव में कैसे किया जाता है? क्या मैं 0-3 का उपयोग करता हूं, क्या मैं 1-3 का उपयोग करता हूं और 4 के खाली …

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

मान लीजिए कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल जो सभी मानक प्रतिगमन (गॉस-मार्कोव) मान्यताओं को पूरा करता है। हम में रुचि रखते हैं ।yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ=1/β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1 प्रश्न 1: अच्छी तरह से परिभाषित होने के लिए के वितरण के लिए कौन सी धारणाएं आवश्यक …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

दोनों चर (आश्रित और स्वतंत्र) स्वतःसंबंधी प्रभाव दिखाते हैं। डेटा समय-श्रृंखला और स्थिर है जब मैं प्रतिगमन अवशेषों को चलाता हूं तो सहसंबंधित नहीं दिखाई देता है। मेरा डर्बिन-वाटसन स्टेटिस्टिक अपर क्रिटिकल वैल्यू से अधिक है, इसलिए इस बात के प्रमाण हैं कि त्रुटि शब्द सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध नहीं …

9 regression  time-series  autocorrelation 

मुझे यकीन नहीं है कि दो चर के बीच संबंध बनाने के लिए किस विधि का उपयोग करना है (xxx तथा yyy) प्रयोग में वर्णित है: 3 चर हैं: xaimxaimx_{aim}, xxx तथा yyy। का मूल्य xaimxaimx_{aim}प्रयोग संचालित करते समय सेट किया जाता है। तथापि,xxx तथा xaimxaimx_{aim} हमेशा बराबर नहीं होते। …

9 regression  correlation