«regression» etiketlenmiş sorular

Tek bir cevap değişkeni (sürekli / normal olarak dağılmış) ve 4 açıklayıcı değişkeni (3'ü faktör, dördüncüsü bir tamsayı) olan genelleştirilmiş doğrusal bir model yaptım. Kimlik bağlantısı işleviyle Gauss hata dağıtımı kullandım. Şu anda modelin genelleştirilmiş doğrusal modelin varsayımlarını karşıladığını kontrol ediyorum: Y'nin bağımsızlığı doğru bağlantı fonksiyonu Açıklayıcı değişkenlerin doğru ölçüm …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

R'de bir Poisson regresyon denkleminden nasıl veri üreteceğinizi merak ediyordum. Soruna nasıl yaklaşacağım konusunda kafam karıştı. Ben varsayarsak yüzden iki yordayıcılarını var ve X 2 dağıtılır N ( 0 , 1 ) . Ve kesme noktası 0'dır ve her iki katsayı 1'e eşittir. Sonra tahminim basitçe:X1X1X_1X2X2X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1) log(Y)=0+1⋅X1+1⋅X2log⁡(Y)=0+1⋅X1+1⋅X2\log(Y) = 0+ 1\cdot …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Sinir ağlarının şimdiye kadar gördüğüm örneklerinin çoğunda, ağ sınıflandırma için kullanılır ve düğümler sigmoid işleviyle dönüştürülür. Ancak, sürekli bir gerçek değer üretmek için bir sinir ağı kullanmak istiyorum (gerçekçi olarak çıktı genellikle -5 ila +5 aralığında olacaktır). Sorularım: 1. Should I still scale the input features using feature scaling? What …

14 regression  neural-networks 

Andrew Ng'in Stanford'daki ücretsiz çevrimiçi makine öğrenimi kursundaki videolardan geçiyorum . Degrade İnişi, bunu yapmak için Octave'de lineer regresyon ve yazma fonksiyonlarını çözmek için bir algoritma olarak tartışır. Muhtemelen R'de bu işlevleri yeniden yazabilirim, ama sorum şu ki, lm () işlevi zaten doğrusal regresyonun çıktısını vermiyor mu? Neden kendi degrade …

14 r  regression  machine-learning  gradient-descent 

Çoklu düğümleri otomatik olarak algılayabilen parçalı doğrusal regresyon yapmak için herhangi bir paket var mı? Teşekkürler. Yapısal paketini kullandığımda. Değişim noktalarını tespit edemedim. Değişim noktalarını nasıl tespit ettiği hakkında hiçbir fikrim yok. Parsellerden, onları seçmeme yardımcı olabileceğim birkaç nokta olduğunu görebiliyordum. Burada bir örnek verilebilir mi?

14 regression  change-point 

R öğrenmeye dalmak üzereyim ve öğrenme projem, tahmini bir denklem geliştirmek için bir veri kümesine karışık veya rastgele etkiler regresyonunun uygulanmasını gerektirecektir. Bu yazıda yazarın endişesini paylaşıyorum Karışık efekt modelleri için nlme veya lme4 R kütüphanesi nasıl seçilir? NLME veya LME4'ün kendimi tanımak için daha iyi bir paket olup olmadığını …

14 r  regression  random-effects-model 

İstatistiksel analiz yöntemlerini ve sonuçlarını, özellikle epidemiyolojide okurken , modellerin ayarlanması veya kontrol edilmesi hakkında çok sık duyuyorum . İstatistikçi olmayan birine bunun amacını nasıl açıklarsınız? Belirli bir değişkeni kontrol ettikten sonra sonuçlarınızı nasıl yorumluyorsunuz? Stata veya R'de küçük bir gezinti veya çevrimiçi bir gösterici, gerçek bir mücevher olurdu.

14 regression  modeling  epidemiology 

Bu konu örneğin önce birkaç kez gelip vardır fark burada , ama yine de benim regresyon çıkışını nasıl yorumlanacağı iyi emin değilim. Ben yere (loc) göre iki gruba bölünmüş bir x değerleri sütunu ve y değerleri sütunu içeren çok basit bir veri kümesi var . Puanlar şöyle görünür Bir meslektaşım, …

14 regression  p-value  least-squares  aic 

Regresyon modelleri üzerine bir ders alıyorum ve doğrusal regresyon için sağlanan özelliklerden biri, bir kesişim dahil edildiğinde artıkların her zaman sıfıra toplanmasıdır. Birisi bunun neden böyle olduğuna dair iyi bir açıklama yapabilir mi?

14 regression  residuals 

Bu, bazı meslektaşlarım tarafından takip edilen bir uygulama veya yöntemle ilgili bir sorudur. Lojistik regresyon modeli yaparken, insanların kategorik değişkenleri (veya ikili değişkenleri) kendi Kanıt Ağırlıkları (WoE) ile değiştirdiklerini gördüm. Bu, regresör ve bağımlı değişken arasında monotonik bir ilişki kurmak için yapılır . Şimdi anladığım kadarıyla, model yapıldıktan sonra, denklemdeki …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Şu anda veri mühendisliği alanında yüksek lisans eğitimi almak isteyen işletme ve ekonomi mezunuyum. Doğrusal regresyon (LR) ve sonra zaman serisi analizi (TS) üzerinde çalışırken aklıma bir soru geldi. Neden çoklu lineer regresyon kullanmak ve ona gecikmeli değişkenler eklemek yerine yepyeni bir yöntem, yani zaman serisi (ARIMA) yaratalım (gecikmeler sırası …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

SAS'daki verilerime lojistik regresyon uyguladım ve işte ROC eğrisi ve sınıflandırma tablosu. Sınıflandırma tablosundaki rakamlarla rahatım, ancak roc eğrisinin ve altındaki alanın tam olarak ne olduğundan emin değilim. Herhangi bir açıklama büyük mutluluk duyacağız.

14 regression  logistic  classification  roc 

Burada bir regresyon katsayısının önemi için t testi yaparken kullanmam gereken serbestlik derecesi olduğunu okudum , ama nedenini anlamıyorum. Anladığım kadarıyla, t-testlerinin genellikle serbestlik derecesi vardı .n−p−1n−p−1n-p-1n−1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Bir dizi nokta üzerinde doğrusal regresyonun nasıl yapılacağını biliyorum. Yani, seçtiğim bir polinomun belirli bir veri kümesine (LSE anlamında) nasıl sığacağını biliyorum. Bununla birlikte, bilmediğim, çözümümü seçtiğim bazı belirli noktalardan geçmeye nasıl zorlayacağım. Bunun daha önce yapıldığını gördüm, ama nasıl yapıldığını bir kenara bırakarak prosedürün ne olduğunu hatırlayamıyorum. Çok basit …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

Gauss-Markov teoremi bize OLS tahmincisinin lineer regresyon modeli için en iyi doğrusal yansız tahmin edici olduğunu söyler. Ama diyelim ki doğrusallık ve tarafsızlık umurumda değil. Öyleyse, doğrusal regresyon modeli için Gauss-Markov varsayımları veya diğer bazı genel varsayımlar kümesi içinde en verimli olan başka (olası doğrusal olmayan / önyargılı) bir tahminci …

14 regression  unbiased-estimator