regression पर टैग किए गए जवाब

परिवर्तनशील चर बनाते समय, क्या आपको एक ही परिवर्तन का उपयोग करना होगा? उदाहरण के लिए, क्या मैं अलग-अलग रूपांतरित चर चुन सकता हूं, जैसे: आज्ञा देना, आयु, रोजगार की लंबाई, निवास की लंबाई और आय।x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) या, क्या आपको अपने परिवर्तनों के अनुरूप …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

मैं मानता हूं कि मैं प्रवृत्ति स्कोर और कारण विश्लेषण के लिए अपेक्षाकृत नया हूं। एक बात यह है कि एक नवागंतुक के रूप में मेरे लिए यह स्पष्ट नहीं है कि प्रवृत्ति स्कोर का उपयोग करते हुए "संतुलन" गणितीय रूप से भिन्न कैसे होता है जब हम एक प्रतिगमन …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

मैं रिज प्रतिगमन के समाधान के व्युत्पन्न के साथ कुछ मुद्दे रख रहा हूं। मैं नियमितीकरण शब्द के बिना प्रतिगमन समाधान जानता हूं: β=(XTX)−1XTy.β=(XTX)−1XTy.\beta = (X^TX)^{-1}X^Ty. λ∥β∥22λ‖β‖22\lambda\|\beta\|_2^2 β=(XTX+λI)−1XTy.β=(XTX+λI)−1XTy.\beta = (X^TX + \lambda I)^{-1}X^Ty.

40 regression  least-squares  regularization  ridge-regression 

क्या किसी को पता है कि कैसे अंक 7, 16 और 29 प्रभावशाली अंक हैं या नहीं? मैंने कहीं पढ़ा है कि क्योंकि कुक की दूरी 1 से कम है, वे नहीं हैं। क्या मैं सही हू?

40 r  regression  residuals  diagnostic  cooks-distance 

मेरे पास एक मॉडल के लिए मेरी गणना में कई covariates हैं, और उनमें से सभी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं। क्या मुझे वो हटा देना चाहिए जो नहीं हैं? यह प्रश्न घटना पर चर्चा करता है, लेकिन मेरे प्रश्न का उत्तर नहीं देता है: ANCOVA में एक कोवरिएट …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

कम-से-कम रेगुलराइजेशन पाथ (जब एक कोरिसेन्ट क्रॉस जीरो को छोड़कर) समान हो, तो लिस्ट-एंगल रिग्रेशन और लैस्सो बहुत समान रेग्युलराइजेशन पाथ उत्पन्न करते हैं। वे दोनों लगभग समान एल्गोरिदम द्वारा कुशलतापूर्वक फिट हो सकते हैं। क्या कभी कोई व्यावहारिक कारण है कि एक विधि को दूसरे पर पसंद किया जाए?

39 regression  lasso 

मेरा सवाल यह है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन को फिट करने से पहले हमें यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा सेट को मानकीकृत करने की ज़रूरत है कि सभी वेरिएबल्स के बीच एक ही पैमाना हो, [0,1]। सूत्र है: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} मेरे डेटा सेट में 2 चर हैं, वे दो चैनलों के …

39 regression  logistic  standardization 

मैं ऐसे उदाहरणों के बारे में पढ़ता रहता हूं जहां हम डेटा को केंद्र में रखते हैं (उदाहरण के लिए, नियमितीकरण या पीसीए के साथ) ताकि इंटरसेप्ट को हटा दिया जाए (जैसा कि इस प्रश्न में वर्णित है )। मुझे पता है कि यह सरल है, लेकिन मुझे यह समझने …

39 regression  pca  centering 

यदि बहुपद प्रतिगमन गैर-संबंध संबंध मॉडल करता है, तो इसे एकाधिक रैखिक प्रतिगमन का एक विशेष मामला कैसे माना जा सकता है? विकिपीडिया नोट करता है कि "हालांकि बहुपद प्रतिगमन डेटा के लिए एक अरेखीय मॉडल फिट बैठता है, एक सांख्यिकीय अनुमान समस्या के रूप में यह रैखिक है, इस …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

मैंने देखा है कि आर, पॉइसन और नकारात्मक द्विपद (एनबी) के प्रतिगमन हमेशा स्पष्ट के लिए समान गुणांक वाले लगते हैं, लेकिन निरंतर नहीं, भविष्यवक्ता। उदाहरण के लिए, यहाँ एक श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ता के साथ एक प्रतिगमन है: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

मैं एक बहुभिन्नरूपी कॉक्स प्रतिगमन कर रहा हूं, मेरे पास मेरे महत्वपूर्ण स्वतंत्र चर और बीटा मान हैं। मॉडल मेरे डेटा के लिए बहुत अच्छी तरह से फिट बैठता है। अब, मैं अपने मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं और एक नए अवलोकन के अस्तित्व की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। …

38 regression  survival  prediction  cox-model 

मैं एक OLS प्रतिगमन चलाने का प्रयास कर रहा हूं: DV: एक वर्ष में वजन में परिवर्तन (प्रारंभिक वजन - अंत वजन) IV: आप व्यायाम करते हैं या नहीं। हालांकि, यह उचित प्रतीत होता है कि भारी लोग पतले लोगों की तुलना में व्यायाम के प्रति यूनिट अधिक वजन कम …

38 regression  repeated-measures  least-squares  change-scores 

मैं द्विपद डेटा परीक्षणों के साथ इस पर काफी नया हूं, लेकिन एक करने की जरूरत है और अब मुझे यकीन नहीं है कि परिणाम की व्याख्या कैसे करें। वाई-चर, प्रतिक्रिया चर, द्विपद है और व्याख्यात्मक कारक निरंतर हैं। परिणाम का सारांश देते समय मुझे यही मिला है: glm(formula = …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

TL, DR: ऐसा प्रतीत होता है कि, बार-बार की गई सलाह के विपरीत, लीव-वन-आउट क्रॉस वैरिडेशन (LOO-CV) - यानीकश्मीरकश्मीरK साथ Fold CVकश्मीरकश्मीरK(एनएनN की संख्या केबराबर)प्रशिक्षण टिप्पणियों का) - सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाता है जोकिसी भी K के लिएसबसे कम परिवर्तनशील है, न कि सबसे अधिक चर,मॉडल / एल्गोरिथ्म, डेटासेट, …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

क्या कोई कृपया मुझे कुछ अंतर्ज्ञान दे सकता है जब एसवीएम या एलआर को चुनना है? मैं दो के हाइपरप्लेन को सीखने के अनुकूलन मानदंड में अंतर के पीछे अंतरंगता को समझना चाहता हूं, जहां संबंधित उद्देश्य निम्नानुसार हैं: एसवीएम: निकटतम समर्थन वैक्टर के बीच के मार्जिन को अधिकतम करने …

37 regression  logistic  svm  optimization