«regression» etiketlenmiş sorular

Okuduğum rağmen bu yazı, hala nasıl kendi veri ve birisi bana yardımcı olabilir umuduyla bu uygulamak için hiçbir fikrim yok. Aşağıdaki verilere sahibim: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, 6.981853, 7.197708, 7.035624, 6.785289, 7.134426, 8.338514, 8.723832, 10.276473, 10.602792, 11.031908, 11.364901, …

26 r  regression  fitting 

R'de görüntüleme işlevini kullanırken bir regresyonun katsayılı standart hatalarını nasıl yorumlayacağımı merak ediyorum. Örneğin aşağıdaki çıktıda: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual sd = 0.90, R-Squared = 0.97 …

26 r  regression  interpretation 

Doğrusal regresyonun "tüm noktalara dikey olarak en yakın olan çizgi" olarak düşünülebileceğini biliyorum : Ancak, sütun alanını “katsayı matrisinin sütunlarının kapsadığı alana yansıtma” olarak görerek, onu görmenin başka bir yolu var : Sorum şu: Bu iki yorumda, regüle edilmiş regresyon ve LASSO gibi, penaltılaşmış lineer regresyon kullandığımız zaman ne olur …

26 regression  intuition  geometry 

Test veri setine uyguladığım eğitimli bir lojistik regresyon modelim var. Bağımlı değişken ikilidir (boolean). Test veri setindeki her numune için, bağımlı değişkenlerin gerçek olacağı ihtimalini% oluşturmak için lojistik regresyon modelini uyguluyorum. Sonra acutal değerinin doğru veya yanlış olduğunu kaydederim. Doğrusal bir regresyon modelinde olduğu gibi bir veya Düzeltilmiş figürü hesaplamaya …

26 regression  logistic  r-squared 

Negatif bir binom regresyonla ilgili bir sorum var: Aşağıdaki komutlara sahip olduğunuzu varsayalım: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Arabaların R'de bulunan bir veri kümesi olduğunu ve bu modelin anlam ifade edip etmediğini gerçekten umursamadığımı unutmayın.) Bilmek istediğim şey: Değişkeni nasıl yorumlayabilirim theta(bir çağrının sonunda döndürüldüğü gibi summary). Bu negbin dağılımının …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

R'de LOESS regresyon modelleri kullanıyorum ve 12 farklı modelin çıktılarını değişen örneklem boyutlarıyla karşılaştırmak istiyorum. Soruyu cevaplamaya yardımcı olursa gerçek modelleri daha ayrıntılı olarak anlatabilirim. Örnek büyüklükler: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: 527 Fastballs vs LHH 2010: 449 Changeups vs RHH …

26 r  regression  loess 

Doğrusal regresyonda, tahmin edilen her değerin, olası değerlerin normal bir dağılımından seçildiği varsayılmaktadır. Aşağıya bakınız. Fakat neden her tahmin edilen değerin normal bir dağılımdan geldiği varsayılmaktadır? Doğrusal regresyon bu varsayımı nasıl kullanır? Mümkün olan değerler normal dağılmazsa ne olur?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Anladığım kadarıyla, sadece eğitim verilerinin aralığında kalan bir regresyon işlevi oluşturabiliriz. Örneğin (panellerden sadece biri gerekli): Bir KNN regresör kullanarak geleceği nasıl tahmin edebilirim? Yine, sadece antrenman verileri aralığı dahilinde olan bir fonksiyona yaklaştığı görülmektedir. Sorum şu: KNN regresör kullanmanın avantajları nelerdir? Bunun sınıflandırma için çok güçlü bir araç olduğunu …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

Kement regresyonu için en iyi çözümün (örneğin minimum test hatası) özelliklerini varsayalım. böylece \ hat {\ beta} ^ {lasso} = \ left (\ hat {\ beta} _1 ^ {lasso}, \ hat {\ beta} _2 ^ {lasso}, ..., \ hat {\ beta} _k ^ {lasso}, 0, ... 0 \ sağ) .L …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Regresyon modeline gecikmeli bir bağımlı değişken eklemenin yasal olup olmadığı konusunda kafam çok karıştı. Temel olarak, eğer bu model Y'deki değişim ile diğer bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiye odaklanırsa sağ tarafa gecikmeli bir bağımlı değişken eklemek, diğer IV'lerden önceki katsayıların Y'nin önceki değerlerinden bağımsız olduğunu garanti edebilir. Bazıları LDV'nin dahil edilmesinin …

26 regression  lags  misspecification 

AIC modelinin işe yaraması için yerine getirilmesi gereken ön koşullar nelerdir? Böyle bir karşılaştırma yaptığımda bu soruyu daha yeni çözdüm: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Bu sayede logdeğişken dönüşümünü haklı çıkardım usili. Fakat örneğin bağımlı …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

Birçok durumda 0 ile 1 arasında bir sayı içeren bir logit modelim var, ancak bunu nasıl yorumlayabiliriz? 0.20 logit ile bir dava alalım Bir vakanın B grubuna karşı A grubuna ait olma ihtimalinin% 20 olduğunu iddia edebilir miyiz? logit değerini yorumlamanın doğru yolu bu mu?

26 regression  logistic  logit 

Makine Öğrenimi konusunda yeniyim ve kendi başıma öğrenmeye çalışıyorum. Son zamanlarda bazı ders notlarını okuyordum ve temel bir sorum vardı. 13 no'lu slaytta “En Küçük Kare Tahmini Gauss modelinde Maksimum Olabilirlik Tahmini” ile aynıdır. Basit bir şey gibi görünüyor, ama bunu göremiyorum. Biri lütfen burada neler olduğunu açıklayabilir mi? Matematiği …

26 regression  bayesian  least-squares 

Orada zaten bir oldu mükemmel tartışma destek vektör makineleri sınıflandırmasını nasıl işlediğine fakat çok destek vektör makineleri regresyona genelleme konusunda kafam karıştı. Beni aydınlatmak isteyen var mı?

26 regression  machine-learning  svm 

Çoklu doğrusal regresyonda, artık ve yordayıcılar arasındaki korelasyonun sıfır olduğunu anlayabiliyorum, ancak artık ve ölçüt değişkeninin beklenen korelasyonu nedir? Sıfır olması mı yoksa yüksek derecede korelasyon olması mı beklenmeli? Bunun anlamı nedir?

26 regression  residuals