residuals पर टैग किए गए जवाब

यह सवाल मेरे वास्तविक भ्रम से उत्पन्न होता है कि कैसे तय किया जाए कि लॉजिस्टिक मॉडल काफी अच्छा है या नहीं। मेरे पास ऐसे मॉडल हैं जो दो साल के बाद वैयक्तिक चर के रूप में बनने के बाद व्यक्तिगत-प्रोजेक्ट जोड़े का उपयोग करते हैं। परिणाम सफल है (1) …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

मैं इस बारे में कई प्रयोगशाला सदस्यों के साथ चर्चा कर रहा हूं, और हम कई स्रोतों से गए हैं, लेकिन अभी भी इसका जवाब नहीं है: जब हम कहते हैं कि एक जीएलएम के पास पोइसोन का एक परिवार है तो मान लें कि हम अवशिष्टों के वितरण या …

13 generalized-linear-model  residuals  assumptions 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

जब मॉडलिंग समय श्रृंखला एक की संभावना है (1) त्रुटि शर्तों के सहसंबंधीय ढांचे को मॉडल करें जैसे कि एक एआर (1) प्रक्रिया (2) में एक व्याख्यात्मक चर (दाहिने हाथ की ओर) के रूप में लैग्ड आश्रित चर शामिल हैं। मैं समझता हूं कि कभी-कभी उनके (2) जाने के पर्याप्त …

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

यहाँ रैखिक प्रतिगमन में सामान्यता की धारणा की गलत व्याख्या की गई है (कि 'सामान्यता' अवशिष्ट के बजाय X और / या Y को संदर्भित करता है), और पोस्टर पूछता है कि क्या गैर-सामान्य रूप से X और Y का होना संभव है और अभी भी सामान्य रूप से अवशिष्ट …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

त्रुटियों पर वितरणात्मक धारणा को स्थान देना क्यों आवश्यक है, अर्थात yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , ।ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) लिखा क्यों नहीं yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , ,yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) जहां या तो मामले में । मैंने देखा है कि यह माना जाता है कि वितरण संबंधी मान्यताओं …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

मैं प्रयोगात्मक मनोविज्ञान में एक पीएचडी छात्र हूं और मैं अपने कौशल और ज्ञान को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत करता हूं कि मुझे अपने डेटा का विश्लेषण कैसे करना है। मनोविज्ञान में मेरे 5 वें वर्ष तक, मैंने सोचा कि प्रतिगमन-जैसे मॉडल (जैसे, एनोवा) निम्नलिखित बातों को मानते …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

मैं एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का प्रदर्शन कर रहा हूं, जहां मुझे सामान्य से अलग एक परिवार को निर्दिष्ट करना होगा। अवशिष्टों का अपेक्षित वितरण क्या है? उदाहरण के लिए, क्या अवशेषों को सामान्य रूप से वितरित किया जाना चाहिए?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

यह प्रश्न सामान्य और लंबे समय से घुमावदार है, लेकिन कृपया मेरे साथ रहें। मेरे आवेदन में, मेरे पास कई डेटासेट हैं, जिनमें से प्रत्येक में ~ 50 सुविधाओं के साथ ~ 20,000 डेटापॉइंट और एक एकल निर्भर बाइनरी चर शामिल हैं। मैं नियमित लॉजिस्टिक प्रतिगमन (R पैकेज glmnet ) …

12 logistic  residuals 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

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सरल रेखीय प्रतिगमन में अक्सर एक व्यक्ति यह सत्यापित करना चाहता है कि क्या कुछ धारणाएँ अनुमान लगाने में सक्षम हैं (जैसे अवशिष्ट सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं)। क्या यह जांच कर मान्यताओं की जाँच करना उचित है कि क्या फिटेड वैल्यू आम तौर पर वितरित की जाती …

12 regression  residuals  diagnostic 

मेरे पास एक रेखीय प्रतिगमन है जो काफी अच्छा है, मुझे लगता है (यह एक विश्वविद्यालय परियोजना के लिए है इसलिए मुझे वास्तव में सुपर सटीक होने की आवश्यकता नहीं है)। बिंदु है, अगर मैं अवशिष्ट बनाम अनुमानित मूल्यों की साजिश करता हूं, तो (मेरे शिक्षक के अनुसार) विषमलैंगिकता का …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

जब आप एक OLS प्रतिगमन करते हैं और परिणामी अवशिष्टों को प्लॉट करते हैं, तो आप कैसे बता सकते हैं कि अवशिष्ट स्वतःसंबंधित हैं? मुझे पता है कि इस के लिए परीक्षण (डर्बिन, ब्यूश-गॉडफ्रे) हैं, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या आप बस एक साजिश को देख सकते हैं …

12 regression  autocorrelation  residuals 

मैं इस तरह से एक समीकरण के साथ आर में एक से अधिक रैखिक प्रतिगमन का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) पूछे जाने वाले प्रश्न और प्रश्न त्रैमासिक डेटा टाइम-सीरीज़ हैं, जिनके साथ निर्माण किया गया है …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals