«linear-model» etiketlenmiş sorular

Değişken üzerindeki bir katsayı ne kadar büyükse, modelin bu boyutta "sallanma" yeteneğinin o kadar fazla olması ve gürültüye uyması için daha fazla fırsat sağlanması gerektiğini hayal ediyorum. Modeldeki varyans ve büyük katsayılar arasındaki ilişki konusunda makul bir anlayışa sahip olduğumu düşünmeme rağmen , kıyafet modellerinde neden ortaya çıktıkları konusunda hiçbir …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

Bir B vektörünü bir matris A'daki her bir sütuna karşı germek istiyorum. Bu, eksik veri yoksa önemsizdir, ancak A matrisi eksik değerler içeriyorsa, A'ya karşı regresyonum yalnızca tüm satırları içerecek şekilde sınırlandırılmıştır. değerler var (varsayılan na.omit davranışı). Bu, eksik veri içermeyen sütunlar için hatalı sonuçlar üretir. B matrisi sütununu, A …

32 r  missing-data  linear-model 

Coursera materyalini kullanarak makine öğrenmeyi öğrenmeye çalışıyordum . Bu derste Andrew Ng, hata fonksiyonunu (maliyet fonksiyonu) en aza indirecek doğrusal regresyon modelinin katsayılarını bulmak için gradyan iniş algoritması kullanır. Doğrusal regresyon için degrade inişe ihtiyacımız var mı? Görünüşe göre hata fonksiyonunu analitik olarak farklılaştırabilir ve katsayıları çözmek için sıfıra ayarlayabilirim; …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Basit doğrusal regresyon durumunda y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x , en küçük kareler tahmincisini türetebilirsiniz , değerini tahmin için bilmek zorundaβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 olduğunu varsayalım , tahmin etmeden nasıl ? veya bu mümkün değil mi?β 1 β 2y=β1x1+β2x2y=β1x1+β2x2y=\beta_1x_1+\beta_2x_2β^1β^1\hat\beta_1β^2β^2\hat\beta_2

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Arka fon Regresyon modelimizde katsayılarının olduğu Sıradan En Küçük Kareler modelimiz olduğunu varsayalım , kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} burada bir olan katsayılarının vektörü, olan tasarım matrisi ile tanımlananββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 & x_{21} & \dots & & \vdots \\ \vdots …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Belirleyicisi sıfır olan bir güvenlik getirisi korelasyon matrisine sahibim. (Örnek korelasyon matrisi ve karşılık gelen kovaryans matrisi teorik olarak pozitif olarak kesin olmalıdır, çünkü bu biraz şaşırtıcıdır.) Hipotezim, en az bir güvenliğin doğrusal olarak diğer menkul kıymetlere bağlı olduğudur. R'de, her bir sütunu sıralı olarak doğrusal bağımlılık için bir matris …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

Bu benim ilk gönderim, bu yüzden bazı standartlara uymuyorsam, lütfen beni rahatlat! Sorumu araştırdım ve hiçbir şey çıkmadı. Benim sorum çoğunlukla genel doğrusal modelleme (GLM) ve genelleştirilmiş doğrusal modelleme (GZLM) arasındaki pratik farklar ile ilgilidir. Benim durumumda değişkenler olarak birkaç sürekli değişken ve GZLM'ye karşı ANCOVA'da birkaç faktör olacaktır. Her …

25 modeling  linear-model 

Kement için farklı uygulama yazılımları mevcuttur . Bayes yaklaşımı ve farklı forumlarda sıkça yaklaşan yaklaşım hakkında çok şey biliyorum. Benim sorum kemente çok özgü - Baysian kementinin normal kemente göre farklılıkları ve avantajları nelerdir ? Paketteki iki uygulama örneği: # just example data set.seed(1233) X <- scale(matrix(rnorm(30),ncol=3))[,] set.seed(12333) Y <- …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

R'deki lineer karışık modeller hakkında bir soruya ön hazırlık olarak ve yeni başlayan / orta düzey istatistik meraklıları için referans olarak paylaşırken, bağımsız bir “Soru ve Cevap Stili” olarak göndermeye karar verdim. Basit doğrusal regresyonun katsayıları ve öngörülen değerleri. Örnek, R dahili veri mtcarsseti ile ilgilidir ve bağımsız değişken olarak …

22 r  regression  linear-model  lm 

Artıkların varyansının açıklayıcı değişkene açıkça bağlı olduğu bir lineer modele (lm) uymak istiyorum. Bunu yapmayı bildiğim yol, varyansı modellemek için Gamma ailesiyle birlikte glm kullanmak ve sonra tersini lm işlevindeki ağırlıklara koymaktır (örnek: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31) .pdf ) Merak ediyordum: Tek teknik bu mu? Başka hangi yaklaşımlar önemlidir? Bu modelleme ile ilgili …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

(GÜNCELLEME: Daha derine daldım ve sonuçları buraya gönderdim ) İsimli istatistiksel testlerin listesi çok büyük. Ortak testlerin pek çok basit doğrusal modeller çıkarımlar güvenmek, örneğin, bir tek numune t-testi sadece bir y = β + ε boş modeli karşı test edildiği y = μ + ε , yani bu β …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

Doğrusal regresyon varsayımlarının ne olduğu konusunda biraz kafam karıştı. Şimdiye kadar: açıklayıcı değişkenlerin tümü yanıt değişkeni ile doğrusal olarak ilişkilidir. (Durum böyleydi) açıklayıcı değişkenler arasında herhangi bir eşzamanlılık vardı. (çok az eşzamanlılık vardı). Cook'un modelimin veri noktalarındaki mesafeleri 1'in altındadır (bu durumda, tüm mesafeler 0,4'ün altındadır, bu nedenle etki noktası …

22 linear-model  residuals  assumptions  normality-assumption 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitli çünkü soru konu dışı, ancak tarihsel öneme sahip. Şu anda yeni cevaplar veya etkileşimler kabul etmiyor. R: 'de doğrusal bir model yarattım mod = lm(train_y ~ train_x). X'in bir listesini iletmek ve öngörülen / tahmin edilen / tahmin edilen Y'yi almak istiyorum. Baktım …

21 r  forecasting  linear-model