«regression» etiketlenmiş sorular

Özür (içinde bölüm 13 "Kovaryans Adventures in" okuma süper ) kitabında İstatistiksel Yeniden Düşünmek Richard McElreath tarafından o aşağıdaki hiyerarşik modeli sunar: ( Rbir korelasyon matrisidir) Yazar, LKJcorrkorelasyon matrisi için düzenli hale getirme önceliği olarak işe yaramadan önce bunun zayıf bilgilendirici olduğunu açıklar . Ama neden böyle? Hangi özelliklere LKJcorrdağıtımı …

12 regression  self-study  correlation  prior  hierarchical-bayesian 

Zaman serisi için R-kare kullanmanın uygun olmadığını okudum çünkü bir zaman serisi bağlamında (başka bağlamlar olduğunu biliyorum) R-kare artık benzersiz değil. Bu neden? Bunu aramaya çalıştım ama hiçbir şey bulamadım. Modellerimi değerlendirdiğimde tipik olarak R-kare (veya Düzeltilmiş R-Kare) 'ye fazla değer vermem, ancak bir çok meslektaşım (yani Business Majors) kesinlikle …

12 regression  time-series  r-squared 

Çoklu doğrusal regresyon yapıyorum. 21 gözlemim ve 5 değişkenim var. Amacım sadece değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak Verilerim birden fazla gerileme yapacak şekilde ayarlandı mı? T-test sonucu 3 değişkenimin anlamlı olmadığını ortaya koydu. Regresyonumu önemli değişkenlerle tekrar yapmam gerekiyor mu (ya da ilk regresyonum sonuç almak için yeterli mi)? Korelasyon matrisim …

12 regression  t-test  multiple-regression 

İki çizginin (az ya da çok) paralel olup olmadığını anlamak için bir yöntem var mı? Doğrusal regresyonlardan üretilen iki çizgim var ve bunların paralel olup olmadığını anlamak istiyorum. Başka bir deyişle, bu iki çizginin eğimlerinden farklı olmak istiyorum. Bunu hesaplamak için bir R işlevi var mı? EDIT: ... ve doğrusal …

12 r  regression  interaction  linear-model 

Her ikisinin de R belgeleri çok fazla ışık tutmuyor. Bu bağlantıdan alabileceğim tek şey, ikisinden birini kullanmanın iyi olması. Elimde olmayan şey neden eşit olmadıkları. Gerçek: R'deki kademeli regresyon fonksiyonu step()kullanır extractAIC(). İlginç bir şekilde, çalışan bir lm()model ve glm()R 'mtcars' veri kümesi üzerinde 'boş' bir model (yalnızca kesişme) için …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Bir regresyon katsayısının standart hatasını hesapladığımızda, XXX tasarım matrisindeki rastgeleliği hesaba katmıyoruz . Örneğin OLS olarak, hesaplama var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) olarak var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Eğer XXX rasgele kabul edildi, toplam varyansın kanunu, bir anlamda, varyansı ek katkı talep edeceğini XXX de. yani var(β^)=var(E(β^|X))+E(var(β^|X)).var(β^)=var(E(β^|X))+E(var(β^|X)).\text{var}(\hat{\beta}) = \text{var}(E(\hat{\beta}|X)) + E(\text{var}(\hat{\beta}|X)). Hangi, OLS tahmincisi gerçekten tarafsızsa, …

11 regression  probability  variance  inference 

Önemli bir sonuçla ortaya çıkan doğrusal bir regresyon gerçekleştirdim, ancak dağılım grafiğini doğrusallık açısından kontrol ettiğimde verilerin doğrusal olduğundan emin değildim. Dağılım grafiğini incelemeden doğrusallığı test etmenin başka yolları var mı? Doğrusal regresyon, doğrusal olmasa önemli olabilir mi? [Dağılım grafiklerini içerecek şekilde düzenlendi]

11 regression 

Polinom regresyonunun güven aralığının şeklini kavramakta güçlük çekiyorum. Yapay bir örnek, . Soldaki şekil UPV'yi (ölçeklendirilmemiş tahmin varyansı) gösterir ve sağdaki grafik güven aralığını ve X = 1.5, X = 2 ve X = 3'teki (yapay) ölçülen noktaları gösterir.Y^= a + b ⋅ X+ c ⋅ X2Y^=bir+b⋅X+c⋅X2\hat{Y}=a+b\cdot X+c\cdot X^2 Temel …

11 regression  confidence-interval 

Bu soru Martijn'ın buradaki cevabından ilham alıyor . Bir binom veya Poisson modeli gibi bir parametre ailesi için bir GLM taktığımızı ve bunun tam bir olasılık prosedürü olduğunu varsayalım (aksine, quasipoisson). Sonra, varyans ortalamanın bir fonksiyonudur. Binom ile: ve Poisson ile var [ X ] = E [ X ] …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

Tek değişkenli regresyon ayarlarında, y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise burada bir vektör gözlem ve tasarım matris belirleyicileri. Çözüm .y∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times m}mmmβ0=(XTX)−1Xyβ0=(XTX)−1Xy\beta_0 = (X^TX)^{-1}Xy Çok değişkenli regresyon ayarlarında, Y=Xβ+noiseY=Xβ+noiseY = X\beta +noise burada gözlem matrisidir ve farklı gizli değişkenler. Çözüm .y∈Rn×py∈Rn×py \in \mathbb{R}^{n \times p}nnnpppβ0=(XTX)−1XYβ0=(XTX)−1XY\beta_0 = (X^TX)^{-1}XY Sorum …

11 regression  multivariate-analysis  multivariate-regression 

Aynı Y ve üç seviyeli X'te iki regresyonum var. Genel olarak n = 15, her grupta veya X seviyesinde n = 5'tir. İlk regresyon X'i kategorik olarak ele alır, seviye değişkenlerini seviye 2 ve 3'e seviye olarak atar. biri referanstır. Göstergeler / mankenler şöyle: X1 = 1 seviye = 2, …

11 regression  anova 

Diğer makine öğrenimi algoritmalarına kıyasla sinir ağları ve yararları hakkındaki anlayışımı geliştirmek istiyorum. Anlayışım aşağıdaki ve sorum şu: Lütfen anlayışımı düzeltebilir ve tamamlayabilir misiniz? :) Benim anlayışım: (1) Yapay sinir ağları = Giriş değerlerinden çıkış değerlerini tahmin eden bir işlev. Evrensel Yaklaşım Teoremine ( https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem ) göre, yeterli nöron verildiğinde …

11 regression  machine-learning 

Ben makine öğrenimi / veri bilimi okuyan bir fizik öğrencisiyim, bu yüzden bu sorunun herhangi bir çatışmaya başlamasını istemiyorum :) Ancak, herhangi bir fizik lisans programının büyük bir kısmı laboratuvarlar / deneyler yapmaktır, bu da çok fazla veri anlamına gelir. işleme ve istatistiksel analiz. Ancak, fizikçilerin verilerle ilgilenme şekli ile …

11 regression  machine-learning  cross-validation  dataset  experiment-design 

Hem Kement hem de Ridge ile bir regresyon modeli kullanıyorum (0-5 arasında değişen ayrı bir sonuç değişkenini tahmin etmek için). Modeli çalıştırmadan önce, kullandığım SelectKBestyöntemi scikit-learngelen özellik kümesi azaltmak için 250 ile 25 . İlk özellik seçimi olmadan, hem Kement hem de Ridge daha düşük doğruluk puanlarına neden olur [bu, …

11 regression  predictive-models  feature-selection  lasso  ridge-regression 

için polinom regresyonu yaparken , insanlar bazen ham polinomları, bazen de ortogonal polinomları kullanırlar. Ama kullandıklarında tamamen keyfi görünüyor.XYYYXXX Burada ve burada ham polinomlar kullanılır. Fakat burada ve burada , dik polinomlar doğru sonuçları veriyor gibi görünüyor. Ne, nasıl, neden ?! Bunun aksine, bir ders kitabından (örneğin ISLR ) polinom …

11 regression  polynomial