«regression» etiketlenmiş sorular

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Pekala, birkaç şeye biraz puslu, herhangi bir yardım çok takdir edilecektir. Anladığım kadarıyla, doğrusal regresyon modelinin koşullu bir beklenti ile tahmin edildiği E( Y|X) = b + Xb + eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e Biz de farz mı ve bilinmeyen olasılık dağılımıyla rasgele değişkenlerdir? sadece artıkların ve tahmini beta katsayılarının rasgele değişkenler olduğu anlayışımdı. …

11 regression 

Tam açıklama: Ben bir istatistikçi değilim, ne de bir iddiada bulunuyorum. Ben düşük bir BT yöneticisiyim. Lütfen benimle nazik oynayın. :) Kuruluşumuz için disk depolama kullanımını toplamak ve tahmin etmekten sorumluyum. Depolama kullanımımızı aylık olarak toplarız ve tahminler için basit bir yuvarlanan on iki aylık doğrusal regresyon kullanırız (başka bir …

11 regression  forecasting  adjustment 

Hedeflerin açı olduğu öğrenme problemini denetledim. Basit bir gerileme yapsaydım, 360 ve 1 sayıları modelim için çok uzakta olacaktı, ama aslında yakınlar ve x ve y koordinatlarını doğru hissetmiyorlar, çünkü burada sadece bir sayı tahmin etmeye çalışıyorum. Böyle bir problemi yapmanın doğru yolu nedir?

11 regression  circular-statistics 

Regresyon dışlayıcı tespiti için kullanılabilir. Aykırı değerleri kaldırarak bir regresyon modelini geliştirmenin yolları olduğunu anlıyorum. Ancak buradaki temel amaç bir regresyon modeline uymak değil, regresyon kullanarak yalancıları bulmaktır

11 regression  outliers 

Lojistik regresyonda sürekli değişkenler için olasılık oranlarını yorumlamak hakkında birkaç sorum vardı. Bunların lojistik regresyon hakkında (ve muhtemelen genel olarak regresyon hakkında) temel sorular olduğunu hissediyorum ve cevapları bilmediğim için biraz utanmama rağmen, gururumu yutacağım ve onlara soracağım. gelecek! İşte benim durumum ... Denetimli serbestliğin bir parçası olarak, denetimli serbestliklerinin …

11 regression  logistic 

Bu tür veriler için hangi SVR'nin uygun olduğunu bulmaya çalışıyorum. 4 tip SVR biliyorum: epsilon nu en küçük kareler ve doğrusal. Doğrusal SVR'nin L1 Reg ile kement gibi az çok olduğunu anlıyorum, ancak kalan 3 teknik arasındaki fark nedir?

11 regression  svm 

1000 pozitif ile 100.000 gözlemim (9 kukla gösterge değişkeni) var. Bu durumda Lojistik Regresyon iyi çalışmalıdır, ancak kesim olasılığı beni şaşırtıyor. Ortak literatürde, 1 ve 0'ları tahmin etmek için% 50 kesme seçiyoruz. Modelim ~% 1 maksimum değer verdiğinden bunu yapamam. Yani bir eşik 0,007'de veya onun etrafında bir yerde olabilir. …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

Bir regresyon modelim varsa: burada ve ,Y=Xβ+εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) ne zaman kullanarak ediyorum , en küçük kareler tahmincisi ait , bir tahmincisi için kötü bir seçim olabilir?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta En küçük kareler kötü çalışıyor bir örnek anlamaya çalışıyorum. …

11 regression  distributions  least-squares 

RVerilerimin log-normal veya Pareto dağılımlarına uygun olup olmadığını kontrol etmek istiyorum . Bunu nasıl yapabilirim? Belki ks.testbunu yapmama yardımcı olabilir, ama verilerim için Pareto dağıtımı için ve parametrelerini nasıl alabilirim ?αα\alphakkk

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

Bir model için düzleştirmeler / spline'lar kullanırken yeni veriler için tahminlerin nasıl yapıldığına dair kavramsal bir açıklama yapmaya yardımcı olabilir misiniz? Örneğin, kullanılarak oluşturulan bir model verilmiş gamboostiçinde mboostp-yivler ile, R paketin ne kadar yeni veri tahminleri yapılır? Eğitim verilerinden ne kullanılır? Diyelim ki x bağımsız değişkeninin yeni bir değeri …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Normal denklemlerin: X'in ters çevrilebilir olduğu varsayımı olmadan bir veya daha fazla çözümü olduğunu nasıl kanıtlayabilirsiniz ?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Benim tek tahminim bunun genelleştirilmiş ters ile bir ilgisi var, ama tamamen kayboldum.

11 regression  proof 

R'de lineer regresyon modelinde fonksiyonun anlamı t valueve Pr(>|t|)ne zaman kullanılır summary()? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

İlk olarak, cevap için bu sitede arama yaptığımı belirtmeliyim. Soruma cevap veren bir soru bulamadım ya da bilgi seviyem o kadar düşük ki cevabı zaten okuduğumu fark etmedim. AP İstatistik Sınavı için okuyorum. Doğrusal regresyonu öğrenmek zorundayım ve konulardan biri artıklar. İstatistik ve Veri Analizine Giriş sayfasının 253. sayfasında bir …

11 regression  outliers  residuals 

Teorik olarak -225 ile +225 arasında sınırlı bir yanıt değişkeni modellemeye çalışıyorum. Değişken, deneklerin oyun oynarken aldığı toplam puandır. Teorik olarak konuların +225 puan alması mümkündür. Buna rağmen, puan sadece deneklerin hareketlerine değil, aynı zamanda en fazla puan alan en fazla 125'in olduğu başka bir eylemin eylemlerine de bağlıydı (bu, …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression