«linear-model» etiketlenmiş sorular

Çok değişkenli bir doğrusal regresyon modelini, çoklu doğrusal regresyon olarak tamamen eşdeğer mi? Ben sadece çalışan kastetmiyorum ttt farklı gerilemenin. Bunu birkaç yerde okudum (Bayesian Veri Analizi - Gelman ve ark. Ve Çok Değişkenli Eski Okul - Marden), çok değişkenli doğrusal bir modelin kolayca çoklu regresyon olarak yeniden parametrelendirilebildiğini okudum …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Araştırmamda iki büyük ikilemle ilgili bazı tavsiyelere ihtiyacım var, bu da 3 büyük ilaç ve yenilik örneği. Yıllık patent sayısı bağımlı değişkendir. Sorularım İyi bir model için en önemli kriterler nelerdir? Daha fazla / daha az önemli olan nedir? Değişkenlerin çoğunun veya tamamının anlamlı olması mı? "F İSTATİSTİK" in sorunu …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Basit doğrusal modeli düşünün: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon nerede ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) ve X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 veXXX bir sabit sütun içerir. Sorum verilir E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta ve σσ\sigma , önemsiz olmayan üst üzerine bağlanmış bir formül olduğu E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (modelin OLS tarafından tahmin edildiği varsayılarak). * Ben, bu yazma, farz olduğunu alma E(R2)E(R2)E(R^2) kendisi mümkün …

18 linear-model  expected-value 

Değişkenler / özellikler kümesi kullanarak doğrusal bir regresyon modeli geliştirdim. Ve modelin iyi bir performansı var. Ancak, tahmin edilen değişkenle iyi bir korelasyonu olan bir değişkenin olmadığını fark ettim. Bu nasıl mümkün olaiblir?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

Uygulamada, lineer regresyon katsayısının önemini kontrol etmek için standart bir T testi kullanmak yaygın bir uygulamadır. Hesaplamanın mekaniği bana mantıklı geliyor. T-dağılımı neden doğrusal regresyon hipotez testinde kullanılan standart test istatistiğini modellemek için kullanılabilir? Standart test istatistiği Burada atıfta bulunuyorum: T0=βˆ−β0SE(βˆ)T0=β^−β0SE(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

Bu ders notunda açıklandığı gibi (sayfa 1) , lineer bir model şu şekilde yazılabilir: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, burada cevap değişkendir ve bir x_ {i} olan i ^ {inci} açıklayıcı değişken.yyyxixix_{i}ithithi^{th} Genellikle test varsayımlarını karşılamak amacıyla, yanıt değişkeni dönüştürülebilir. Örneğin, günlük işlevini …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

5 olası regresörlü klasik bir doğrusal modelim var. Birbirleriyle ilişkisizdirler ve cevapla oldukça düşük korelasyona sahiptirler. Regresörlerin 3'ünün t istatistiği için önemli katsayıları olan bir modele geldim (p <0.05). Kalan 2 değişkenin birini veya her ikisini eklemek, eklenen değişkenler için t istatistiği için p> 0.05 verir. Bu beni 3 değişken …

16 r  regression  self-study  linear-model 

Doğrusal regresyonda (kare kaybı), matris kullanarak hedef için çok özlü bir gösterime sahibiz minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 AAA veri matrisi olduğu durumlarda , xxx katsayılardır ve bbb yanıttır. Lojistik regresyon hedefi için benzer bir matris gösterimi var mı? Gördüğüm tüm gösterimler, tüm veri noktalarındaki toplamdan ( \ sum _ {\ …

16 regression  logistic  linear-model  notation 

Doğrusal modellerde, açıklayıcı değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını kontrol etmeliyiz. Eğer çok fazla korelasyon gösterirlerse, o zaman eşbiçimlilik vardır (yani, değişkenler kısmen birbirlerini açıklar). Şu anda sadece açıklayıcı değişkenlerin her biri arasındaki ikili korelasyona bakıyorum. Soru 1: Çok fazla korelasyon olarak ne sınıflandırır? Örneğin, 0.5 arası bir Pearson korelasyonu …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

Daha fazla anlamaya çalıştığım, çalışmış bir örneğim var (R'de). Doğrusal bir model oluşturmak için Limma kullanıyorum ve katlama değişikliği hesaplamalarında adım adım neler olduğunu anlamaya çalışıyorum. Çoğunlukla katsayıları hesaplamak için neler olduğunu anlamaya çalışıyorum. Anlayabildiğim kadarıyla, QR ayrışması katsayıları almak için kullanılır, bu yüzden aslında bir açıklama ya da adım …

15 r  regression  linear-model 

Buradaki doğrusal model katsayıları hakkında açıklama yaptıktan sonra , faktör seviyesi katsayıları için önemsiz (yüksek p değeri) ile ilgili bir takip sorum var. Örnek: Doğrusal modelim 10 seviyeli bir faktör içeriyorsa ve bu düzeylerden sadece 3'ünde kendileriyle ilişkili önemli p değerleri varsa, modeli Y'yi tahmin etmek için kullanırken, özne önemsiz …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

Şu anda veri kümelerimdeki çoklu bağlantıyı değerlendiriyorum. Hangi VIF eşik değerleri ve altındaki / yukarıdaki koşul indeksi bir sorun olduğunu gösteriyor? VIF: VIF bir sorun olduğunu duydum .≥10≥10\geq 10 İki problem değişkeni kaldırıldıktan sonra her değişken için VIF . Değişkenlerin daha fazla tedaviye ihtiyacı var mı veya bu VIF iyi …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

Makine öğrenimi üzerinde çalışan bir yazılım mühendisiyim. Anladığım kadarıyla, doğrusal regresyon (OLS gibi) ve doğrusal sınıflandırma (lojistik regresyon ve SVM gibi), eğitimli katsayılar ve özellik değişkenleri arasındaki iç ürüne dayalı bir tahmin yapar :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ x⃗ ) = f( ∑benwbenxben)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Bu yüzden SVM'lerle oynuyorum ve bunun iyi bir şey olup olmadığını merak ediyorum: Ben sürekli özellikleri (0-1) bir dizi ve ben kukla değişkenlere dönüştürdü kategorik özellikleri bir dizi var. Bu özel durumda, kukla değişkente ölçüm tarihini kodlarım: Veri aldığım 3 dönem var ve onlar için 3 özellik numarası ayırdım: 20: …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

N gözlemim var, muhtemelen birden fazla faktör var ve her bir gözlemi iki kez (veya M kez) tekrarlıyorum.

15 regression  linear-model  multiple-regression