«regression» etiketlenmiş sorular

Aynı işi yapan farklı kütüphanelerden iki farklı yöntem hakkında bir sorum var. Doğrusal regresyon modeli yapmaya çalışıyorum. OLS ile istatistik modeli kitaplığını kullandığım kod: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = sm.OLS(y_train, x_train) results = model.fit() print "GFT + Wiki / GT R-squared", …

16 regression  python  scikit-learn  statsmodels 

http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ Bu yazının üst kısmına bakarsanız, yazar L2 normunun benzersiz bir çözüme sahip olduğunu ve L1 normunun muhtemelen birçok çözüme sahip olduğunu belirtir. Bunu normalleştirme açısından anlıyorum, ancak kayıp fonksiyonunda L1 normunu veya L2 normunu kullanma açısından değil. Skaler x (x ^ 2 ve | x |) işlevlerinin grafiklerine bakarsanız, …

16 regression  lasso  regularization 

Doğrusal regresyon modeli varsayımları bir demet yapar dilim regresyon doğrusal regresyon varsayımları yerine getirilmesi halinde ve, sonra benim sezgi (ve bazı çok sınırlı deneyimi) medyan regresyon doğrusal regresyon olarak hemen hemen aynı sonuçları vereceğini olduğunu gelmez. Peki, lineer regresyonun ne gibi avantajları vardır? Kesinlikle daha tanıdık, ama bundan başka?

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

Viral kopyalar ve genom kapsama alanı (GCC) arasındaki ilişkiyi gösteren bir figür oluşturmaya çalışıyorum. Verilerim şöyle görünüyor: İlk başta, doğrusal bir gerileme planladım, ancak amirlerim bunun yanlış olduğunu ve sigmoidal bir eğri denememi söylediler. Bu yüzden geom_smooth kullanarak bunu yaptım: library(scales) ggplot(scatter_plot_new, aes(x = Copies_per_uL, y = Genome_cov, colour = …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

İki regresyon ağaçları (ağaç A ve ağaç B) bu harita giriş olduğunu varsayalım çıkışına . Let ağaç A ve için ağaç B için her bir ağaç ayırma işlevleri gibi hiperdüzlemleri ile, ikili böler kullanır.x ∈ Rdx∈R,dx \in \mathbb{R}^dy^∈ Ry^∈R,\hat{y} \in \mathbb{R}y^= fbir( x )y^=fbir(x)\hat{y} = f_A(x)fB( x )fB(x)f_B(x) Şimdi, ağaç …

15 regression  machine-learning  cart 

Aşağıdaki kutu grafikte gördüğünüz gibi dört yöntemle test edilmiş bir tahmin modelim var. Modelin öngördüğü özellik 0-8 aralığındadır. Orada olduğunu fark edebilirsiniz biri üst sınır aykırı ve üç alt sınır aykırı tüm yöntemlerle gösterdi. Bu örnekleri verilerden kaldırmanın uygun olup olmadığını merak ediyorum. Yoksa bu tahmin modelini geliştirmek için bir …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

Eğer uygun varsayalım doğrusal / lojistik regresyon , tarafsız bir tahmin amacı ile bir 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 . Hem çok eminizbir1vebir2Onların tahminlerine gürültü çok olumlu göredir.a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Eğer ortak kovaryansını varsa , sen hesaplamak ya da en azından bir cevap etkisi yaratabilir. Daha iyi yollar …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

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 

Doğrusal bir model için OLS çözümü, parametreler için en iyi doğrusal tarafsız tahmin ediciyi sağlar. Tabii ki daha düşük varyans için bir önyargıda işlem yapabiliriz, örneğin sırt regresyonu. Ama sorum önyargısız olmakla ilgili. Biraz yaygın olarak kullanılan, tarafsız ancak OLS tahmini parametrelerinden daha yüksek bir varyansa sahip başka tahminciler var …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

Önyargı-varyans dengesini, kestiricinin önyargısı ile modelin önyargısı arasındaki ilişkiyi ve kestiricinin varyansı ile modelin varyansı arasındaki ilişkiyi anlamaya çalışıyorum. Bu sonuçlara geldim: Tahmincinin önyargısını ihmal ettiğimizde verileri tersine çevirme eğilimindeyiz, yani sadece modelin varyansını ihmal eden modelin yanlılığını en aza indirmeyi amaçladığımızda tahmin edicinin önyargısı da) Tam tersine, tahmin edicinin …

15 regression  variance  bias  bias-variance-tradeoff 

Ben gitmek için olup olmadığını görmek çalışıyorum sırt regresyon , kement , temel bileşenler regresyon (PCR) veya Kısmi En Küçük Kareler değişkenler / özellikler (çok sayıda olduğu yerde bir durumda (PLS) ppp ) ve numunelerin daha az sayıda ( ) ve hedefim tahmin.n<pn<pn n , çoğu zaman p>10np>10np>10n ; Değişkenler …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares 

Ben hata değişkenleri yanı sıra doğrusal model açısından ortalama değerleri tahmin etmeye çalışıyorum heteroscedastic veriler üzerinde bir gerileme yapmaya çalışıyorum . Bunun gibi bir şey: y( x , t )ξ( x , t )y¯( x , t )σ( x , t )= y¯( x , t ) + ξ( x …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

Yanıtı iki kez dönüştürdükten sonra XXX ve YYY değişkenim arasında güçlü bir doğrusal ilişki elde ettim . Model Y∼XY∼XY\sim X ama bunu dönüştürülmüş iyileştirilmesi .19 den .76 için. R2YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Açıkçası bu ilişki üzerinde iyi bir ameliyat yaptım. Aşırı dönüşüm tehlikeleri veya istatistiksel ilkelerin olası ihlalleri gibi bunu yapmanın tuzaklarını …

15 regression  data-transformation  r-squared 

21 ankete Likert ölçeği cevabından elde edilen bazı verilerim (158 vaka) var. Anketteki hangi öğelerin genel bir maddeye (memnuniyet) yanıt verdiğini görmek için gerçekten bir regresyon analizi yapmak istiyorum / ihtiyacım var. Yanıtlar normal olarak dağıtılmaz (KS testlerine göre) ve düşünebildiğim her şekilde (ters, log, log10, sqrt, squared) dönüştürdüm ve …

15 regression  distributions  nonparametric