«regression» etiketlenmiş sorular

Herhangi biri log-lineer regresyon ve lojistik regresyon arasındaki net bir farklar listesi sunabilir mi? Eski olanın basit bir doğrusal regresyon modeli olduğunu anlıyorum, ancak ne zaman kullanılması gerektiği konusunda net değilim.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Doğrusal bir model için , büzülme terimi her zaman .P ( β )y= β0+ x β+ εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP( β)P(β)P(\beta) Önyargı (engelleme) terimini küçültmememizin nedeni nedir ? Yapay sinir ağ modellerinde yanlılık terimini küçültmeli miyiz?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

5 bağımsız değişken içeren veri setinde bir OLS regresyon modeli kullandım. Bağımsız değişkenler ve bağımlı değişken hem süreklidir hem de doğrusal olarak ilişkilidir. R Meydanı yaklaşık% 99,3'dür. Fakat aynı şeyi R'de rastgele orman kullanarak çalıştırdığımda sonucum '% Var açıklanan: 88.42'. Rastgele orman sonucu neden regresyondan daha düşük olur? Benim varsayım, …

21 r  regression  random-forest 

Bu soru Matematiksel Yığın Değişim Borsası'ndan taşınmıştır , çünkü Çapraz Doğrulamada yanıtlanabilmiştir. 7 yıl önce göç etti . Şu an regresyon analizi ve varyans analizi hakkında öğreniyorum. Regresyon analizinde sabit bir değişkeniniz vardır ve değişkenin diğer değişkenle nasıl gittiğini bilmek istersiniz. Varyans analizinde örneğin bilmek istersiniz: Bu belirli hayvan yemi …

21 regression 

Kısmi ile katsayılar arasındaki doğrusal ilişkinin tam ilişkisinin ne olduğunu ve faktörlerin önemini ve etkisini göstermek için yalnızca birini mi yoksa ikisini mi kullanmam gerektiğini merak ediyorum .R,2R,2R^2 Bildiğim kadarıyla summary, katsayıların tahminlerini alıyorum ve anovaher faktör için karelerin toplamı ile - bir faktörün karelerinin toplamının karelerin toplamı artı kalıntıların …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

Her zaman regresyonun ANOVA'nın daha genel bir formu olduğu ve sonuçların aynı olacağı izlenimindeydim. Ancak son zamanlarda, aynı veriler üzerinde hem regresyon hem de ANOVA kullandım ve sonuçlar önemli ölçüde farklılık gösteriyor. Yani, regresyon modelinde hem ana etkiler hem de etkileşim önemlidir, ANOVA'da ise bir ana etki anlamlı değildir. Bunun …

21 r  regression  anova 

Önyargı kavramını doğrusal regresyon analizi bağlamında kavramak için mücadele ediyorum. Önyargının matematiksel tanımı nedir? Önyargı tam olarak nedir ve neden / nasıl? Açıklayıcı örnek?

21 regression  terminology  bias  definition 

Poisson regresyonu, log-link işlevine sahip bir GLM'dir . Normal olmayan dağılmış sayım verilerini modellemenin alternatif bir yolu, kütüğü (veya daha doğrusu kütüğü (1 + sayımı) 0'ları işlemek için alarak) önişlemektir. Log-count yanıtlarına en küçük kareler regresyonu yaparsanız, bunun Poisson regresyonuyla ilgisi var mı? Benzer olayları kaldırabilir mi?

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitli çünkü soru konu dışı, ancak tarihsel öneme sahip. Şu anda yeni cevaplar veya etkileşimler kabul etmiyor. Herhangi biri weightsR'nin lmfonksiyonundaki argümanı nasıl kullanacağına dair bazı önerilerde bulunabilir mi? Örneğin, trafik verileri üzerinde bir modele uymaya çalışıyordunuz ve her biri bir şehri (farklı bir …

21 r  regression 

In İstatistiksel Modelleme: İki Kültürün Leo Breiman yazıyor Mevcut uygulamalı uygulama, uygunluk testleri ve artık analiz kullanarak uygun veri modelini kontrol etmektir. Bir noktada, birkaç yıl önce, kontrollü bir miktarda doğrusal olmayanlık ile yedi boyutta benzetilmiş bir regresyon problemi kurdum. Standart uygunluk testleri, doğrusal olmayan aşırı olmadıkça doğrusallığı reddetmedi. Breiman, …

21 regression  goodness-of-fit 

Değişkenler arasındaki varyasyon miktarını tanımlayan kavramını tam olarak kavramak istiyorum . Her ağ açıklaması biraz mekanik ve geniş. Kavramı "almak" istiyorum, sadece sayıları mekanik olarak kullanmakla değil.r2r2r^2 Örn: Çalışılan saat vs. test puanı rrr = .8 r2r2r^2 = .64 Peki, bu ne anlama geliyor? Test puanlarının değişkenliğinin% 64'ü saatlerce açıklanabilir …

21 regression  correlation  variance 

İşte bir göz atın: Egzersiz verilerinin nerede bittiğini tam olarak görebilirsiniz. Egzersiz verileri −1−1-1 için .111 Keras ve tanh aktivasyonlu 1-100-100-2 yoğun bir ağ kullandım. Sonucu p ve q olmak üzere iki değerden p / q olarak hesaplarım. Bu şekilde, sadece 1 değerden küçük herhangi bir sayı boyutu elde edebilirim. …

21 regression  neural-networks  python  keras 

Çoklu regresyon için standart modeli düşünün burada ε ∼ N ( 0 , σ 2 I n ) , böylece normallik, homoscedasticity ve hataların ilişkisizliği geçerlidir.Y=Xβ+εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε∼N(0,σ2In)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) köşegeninin tüm elemanlarına aynı küçük miktarda ekleyerek bir sırt regresyonu gerçekleştirdiğimizi varsayalım :XXX βridge=[X′X+kI]−1X′Yβridge=[X′X+kI]−1X′Y\beta_\mathrm{ridge}=[X'X+kI]^{-1}X'Y Bazı değerler vardır , ancak sırt …

21 regression  assumptions  ridge-regression 

Kullandığım bir metne göre, kalıntısının varyans formülü şu şekilde verilir:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) kalıntı gözlenen değer ile takılan değer arasındaki fark olduğundan inanmak zor buluyorum ; biri farkın varyansını hesaplayacak olsaydı, en azından ortaya çıkan ifadede bazı "artılar" beklerdim. Türetmenin anlaşılmasında herhangi bir yardım takdir edilecektir.ithithi^{th}ithithi^{th}ithithi^{th}

21 regression  variance  residuals 

Ben 3 girdi parametreleri çift, verilerime çoklu doğrusal regresyon modeli sığdırmaya çalışıyorum. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ Cx3+ dveya= ( A B C )T( x1 x2 x3) + d(ben)(İi)(ben)F(x)=birx1+Bx2+Cx3+dveya(İi)F(x)=(bir B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d \tag{i} \\ &\text{or} \\ …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication