«regression» etiketlenmiş sorular

Bunun potansiyel olarak geniş bir soru olabileceğini fark ettim, ama bir GLM (Genelleştirilmiş doğrusal model) üzerinde bir GAM (Genelleştirilmiş katkı modeli) kullanımını gösteren genelleştirilebilir varsayımlar olup olmadığını merak ediyordum. Birisi kısa süre önce bana GAM'ların yalnızca veri yapısının "katkı maddesi" olduğunu düşündüğümde kullanılması gerektiğini söyledi, yani x eklemelerinin y'yi tahmin …

15 regression  generalized-linear-model  gam 

Ben maruz kalma has_xveya has_ybir kullanıcının bir şey tıklama olasılığını etkiler belirlemek için bir binom lojistik regresyon kullanıyorum . Modelim şu şekildedir: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Bu benim modelden çıktı: Call: glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, family = binomial(), …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

İncelemediğim ekonometride Frish Waugh teoremini öğretmem gerekiyor. Arkasındaki matematiği anladım ve umarım bu fikir de "çok doğrusal bir modelden belirli bir katsayı için elde ettiğiniz katsayı, diğer regresörlerin etkisini" ortadan kaldırırsanız "basit regresyon modelinin katsayısına eşittir. Yani teorik fikir biraz havalı. (Tamamen yanlış anladıysam bir düzeltmeyi memnuniyetle karşılarım) Ancak bazı …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

Bunun çok basit bir soru olduğunun farkındayım ama aradıktan sonra aradığım cevabı bulamıyorum. Ben betaların sırt tahminlerini hesaplamak için (sırt regresyonu) çalıştırmak değişkenleri standartlaştırmak gerekir bir sorun var. Daha sonra bunları orijinal değişkenler ölçeğine geri dönüştürmem gerekiyor. Ama bunu nasıl yaparım? İki değişkenli dava için bir formül buldum. β∗=β^SxSy.β∗=β^SxSy. \beta^* …

15 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

Etki işlevlerinin nasıl çalıştığını anlamaya çalışıyorum. Birisi basit bir OLS regresyonu bağlamında açıklayabilir mi? yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} Burada için etki fonksiyonunu istiyorum .ββ\beta

15 regression  least-squares 

Kabaca doğrusal bir çizgi boyunca uygun bazı veriler var: Bu değerlerin doğrusal bir regresyonunu yaptığımda doğrusal bir denklem alıyorum: y= 0.997 x - 0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 İdeal bir dünyada, denklem gerektiğini olmak y= xy=xy = x . Açıkçası, doğrusal değerlerim bu ideale yakın , ama tam olarak değil. Sorum şu: …

14 regression  hypothesis-testing  statistical-significance 

Diyelim ki A, B, C, D, E giriş (tahminci) ve çıkış (yanıt) veri noktalarına sahibiz ve noktalardan bir çizgi sığdırmak istiyoruz. Bu, sorunu göstermek için basit bir sorundur, ancak daha yüksek boyutlara da genişletilebilir. Sorun bildirimi Mevcut en iyi uyum veya hipotez yukarıdaki siyah çizgi ile temsil edilir . Mavi …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

Modelin tek tek veri noktalarını tahmin etmede kötü olduğu, ancak kesin bir eğilim oluşturduğu anlamına geldiğini anlıyorum (örn. X yükseldiğinde y yükselir).

14 regression  inference  r-squared  linear 

Neden doğrusal regresyon ve Genelleştirilmiş Model tutarsız varsayımlara sahiptir? Doğrusal regresyonda artık Gauss'tan gelir Diğer regresyonlarda (lojistik regresyon, zehir regresyonu), bazı dağılımlardan (binom, zehir vb.) Yanıt geldiğini varsayıyoruz . Neden bazen kalan ve diğer zamanın yanıt aldığını varsayıyoruz? Farklı özellikler elde etmek istediğimiz için mi? EDIT: mark999's iki form eşit …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

Bu garip bir soru olabilir ama konuya bir acemi olarak, regresyonun varsayımlarından biri verilerin regresyonun uygulandığı veriler bir arada olması durumunda neden bir zaman serisini düşürmek için regresyonu neden kullandığımızı merak ediyorum. değil mi?

14 regression  time-series  trend  iid 

Üniversitemde bir makine öğrenimi kursu aldım. Sınavlardan birinde bu soru soruldu. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Yukarıdaki modellerden hangisi verilere daha uygun? (verilerin doğrusal regresyon kullanılarak modellenebileceğini varsayın) Doğru cevap (profesöre göre) her iki …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

Not: SSTSSTSST = Toplam Kareler Toplamı, SSESSESSE = Kareli Hataların Toplamı ve SSRSSRSSR = Kareler Regresyon Toplamı. Başlıktaki denklem genellikle şu şekilde yazılır: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 Oldukça basit bir soru, ama sezgisel bir açıklama arıyorum. Sezgisel olarak, bana öyle geliyor ki daha anlamlı olurdu. Örnek …

14 regression  least-squares  r-squared 

Düzeltmek istediğim bazı verilerim var, böylece düzeltilmiş noktalar monoton olarak azalıyor. Verilerim keskin bir şekilde azalıyor ve daha sonra platoya başlıyor. İşte R'yi kullanan bir örnek df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() Kullanabileceğim iyi bir yumuşatma tekniği nedir? Ayrıca, 1. yumuşatılmış noktayı gözlemlenen noktama yakın olmaya zorlayabilirsem iyi olur.

14 regression  smoothing 

Derin inanç veya evrişimli sinir ağları kullanarak bulduğum tüm örnekler, bunları görüntü sınıflandırma, chatacter algılama veya konuşma tanıma için kullanır. Derin sinir ağları, özelliklerin yapılandırılmadığı (örneğin, bir sıra veya tablo halinde düzenlenmemiş) klasik regresyon görevleri için de yararlı mıdır? Evetse, bir örnek verebilir misiniz?

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Öğrenci sınav notlarının, öğrencilerin çalıştığı saat sayısından nasıl etkilendiğini merak ettiğimizi varsayalım. Bu ilişkiyi keşfetmek için aşağıdaki doğrusal regresyonu yürütebiliriz : exam.gradesben= a + β1× saat okudu.ben+ ebenexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Ancak, birkaç farklı okuldan öğrencileri örneklersek, aynı okuldaki öğrencilerin farklı okullardaki öğrencilerden daha …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent