sas पर टैग किए गए जवाब

मैं आर में लगातार प्रतिक्रिया चर के लिए शून्य-फुलाया हुआ प्रतिगमन चलाने की कोशिश कर रहा हूं। मैं एक गेम कार्यान्वयन के बारे में जानता हूं, लेकिन मैं वास्तव में डेल मैक्लेरन द्वारा इस एल्गोरिदम को आज़माना चाहूंगा जो कि वैचारिक रूप से थोड़ा अधिक सीधा है। दुर्भाग्य से, कोड …

11 r  sas  gamlss 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

विकिपीडिया पेज का कहना है कि बॉक्स जेनकींस एक समय श्रृंखला के लिए एक ARIMA मॉडल फिटिंग की एक विधि है। अब, अगर मैं एक ARIMA मॉडल को टाइम सीरीज़ में फिट करना चाहता हूं, तो मैं एसएएस को खोलूंगा, कॉल करूंगा, proc ARIMAपैरामीटर आपूर्ति करूंगा और एसएएस मुझे एआर …

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मैं एप्लाइड रैखिक सांख्यिकीय मॉडल , 5 वें एड अध्याय 11 में रिज रिग्रेशन का वर्णन पढ़ रहा हूं । रिज रिग्रेशन यहां उपलब्ध शरीर के वसा डेटा पर किया जाता है । पाठ्यपुस्तक एसएएस में आउटपुट से मेल खाती है, जहां पीछे के रूपांतरित गुणांक फिट किए गए मॉडल …

10 r  sas  ridge-regression 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

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यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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बायेसियन स्टेटिस्टिशियन का कहना है कि "बायेसियन स्टैटिस्टिक्स उन मापदंडों का अनुमान लगा सकते हैं जो लगातारवादी तरीकों से अनुमान लगाने में बहुत चुनौतीपूर्ण हैं"। एसएएस प्रलेखन से ली गई निम्नलिखित बोली क्या यही बात कहती है? यह उन अनुमानों को प्रदान करता है जो डेटा पर सशर्त हैं और …

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बंद हो गया । यह प्रश्न राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 5 साल पहले बंद हुआ …

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मैं एसएएस में PROC GLM का उपयोग कर रहा हूं ताकि निम्नलिखित फॉर्म का एक प्रतिगमन समीकरण फिट किया जा सके Y=ख0+ख1एक्स1+ख2एक्स2+ख3एक्स3+ख4टीY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t परिणामस्वरूप redsiduals की QQ साजिश सामान्यता से विचलन का संकेत देती है। अवशेषों को सामान्य बनाने में …

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मैं एसएएस का उपयोग करके कुछ समय श्रृंखला डेटा पोइसन सामान्य एडिटिव मॉडल का उपयोग कर रहा हूं PROC GAM। आम तौर पर बोलते हुए, मुझे लगता है कि यह बिलकुल सामान्यीकृत क्रॉस-वैलिडेशन प्रक्रिया है, जो मेरी एकल पंक्ति के लिए कम से कम एक सभ्य "शुरुआती बिंदु" उत्पन्न करता …

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