«regression» etiketlenmiş sorular

Her zamanki varsayımları (bağımsız, normal, değerlerinden bağımsız) karşılayan hatalar ile ikinci dereceden regresyon modelim olduğunu varsayın . Let en küçük kareler tahmini olacaktır.Y=β0+β1X+β2X2+ϵY=β0+β1X+β2X2+ϵ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 X^2 + \epsilon ϵϵ\epsilonXXXb0,b1,b2b0,b1,b2b_0, b_1, b_2 İki yeni var değerlerini ve ve ben için bir güven aralığı almakla ilgilenen …

11 regression  confidence-interval 

Başlık her şeyi söylüyor. Modelin hataları normal olarak dağıtılırsa, En Küçük Kareler ve Maksimum Olabilirlik oranının regresyon katsayıları için aynı sonucu vereceğini anlıyorum. Ancak, hatalar normal olarak dağıtılmazsa ne olur? Neden iki yöntem artık eşdeğer değil?

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

Doğrusal regresyondaki kapalı w formu şöyle yazılabilir: w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Bu denklemdeki ' nin rolünü sezgisel olarak nasıl açıklayabiliriz ?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

Matlab'ı sınırsız en küçük kareler (sıradan en küçük kareler) gerçekleştirmek için kullanıyorum ve otomatik olarak katsayıları, test istatistiklerini ve p-değerlerini çıkarıyor. Benim sorum, kısıtlı en küçük kareler (kesinlikle negatif olmayan katsayılar) gerçekleştirildikten sonra, test istatistikleri, p-değerleri OLMADAN sadece katsayıları çıkarır. Önem sağlamak için bu değerleri hesaplamak mümkün müdür? Ve neden …

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

Lojistik regresyon, bir olayın log olasılıklarını bazı öngörücüler olarak modeller. Yani, p (bir sonuç) olasılığı olan log (p / (1-p)). Bu nedenle, bazı değişkenler (x) için ham lojistik regresyon katsayılarının yorumlanması log olasılık ölçeğinde olmalıdır. Diğer bir deyişle, x = 5 katsayısı, x karşılık gelen 1 birim değişikliğin, sonucun ortaya …

10 regression  logistic  logit 

Aklımda belirli bir örnek veya görevim yok. Ben sadece b-spline'ları kullanma konusunda yeniyim ve regresyon bağlamında bu işlevi daha iyi anlamak istedim. Yanıt değişkeni ile bazı belirleyicileri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek istediğimizi varsayalım . Öngörücüler bazı sayısal değişkenlerin yanı sıra bazı kategorik değişkenleri içerir.yyyx1, x2, . . . , xpx1,x2,...,xpx_1, x_2,...,x_p …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

R'deki bazı basit simülasyonları kullanarak hatalar ve artıklar arasındaki ilişkiyi deniyordum. Bulduğum bir şey, örnek boyutuna veya hata varyansına bakılmaksızın , modele uyduğunuzda eğim için her zaman tam olarak elde ediyorum.111 errors∼β0+β1×residualserrors∼β0+β1×residuals {\rm errors} \sim \beta_0 + \beta_1 \times {\rm residuals} İşte yaptığım simülasyon: n <- 10 s <- 2.7 …

10 regression  least-squares  residuals 

Röportaj yapanın bana fiyat esnekliği modeli için çok düşük olduğunu (% 5 ila 10 arasında) varsayalım diye bir iş için bir görüşme sorusuyla karşılaştım . Bu soruyu nasıl çözersiniz?R2R2R^2 Neyin yanlış gittiğini veya doğrusal olmayan herhangi bir yöntemin uygulanması gerekip gerekmediğini görmek için regresyon teşhisi yapacağım dışında başka bir şey …

10 regression  self-study  theory 

Manuel polinom genişlemesi ve R polyfonksiyonunu kullanmak için neden farklı tahminler alıyorum ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly function …

10 r  regression  polynomial 

Bu notasyonu burada sıradan en küçük kareler için gördüm . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Hiç çift çubuk ve 2 alt görmedim. Bu semboller ne anlama geliyor? Onlar için özel bir terminolojileri var mı?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

Aşağıdaki çoklu regresyon modelini düşünün:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Burada , bir sütun vektörüdür; bir matrisi; a sütun vektörü; a matrisi; a sütun vektörü; ve , hata terimi, bir sütun vektörü.YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 SORU Öğretim görevlim, Ekonometriye Giriş ders kitabı , 3. baskı. James H. Stock ve Mark W. Watson, s. …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

Başlık belirtildiği gibi, ben kütüphaneden LBFGS optimizer kullanarak glmnet doğrusal sonuçları çoğaltmaya çalışıyorum lbfgs. Bu optimize edici, objektif fonksiyonumuz (L1 düzenleyici terimi olmadan) dışbükey olduğu sürece, farklılaşma konusunda endişelenmenize gerek kalmadan bir L1 düzenleyici terim eklememizi sağlar. Esnek ağ doğrusal regresyon sorun glmnet kağıdı ile verilir burada X \ in …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

Her şeyden önce bu forumda biraz araştırma yaptım ve çok benzer sorular sorulduğunu biliyorum , ancak genellikle doğru cevaplanmadılar veya bazen cevap anlayabileceğim kadar ayrıntılı değil. Yani bu kez sorum şu: İki veri setim var, her birinde, böyle bir polinom regresyonu yapıyorum: Ratio<-(mydata2[,c(2)]) Time_in_days<-(mydata2[,c(1)]) fit3IRC <- lm( Ratio~(poly(Time_in_days,2)) ) Polinom …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

Bu soruya yapılan bir yorumda , @whuber, periyodik verilere uyması için spline'ların periyodik bir versiyonunu kullanma olasılığını gösterdi. Bu yöntem, özellikle spline'ları tanımlayan denklemler ve bunların pratikte nasıl uygulanacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum (çoğunlukla Rkullanıcıyım, ancak ihtiyaç duyulursa MATLAB veya Python ile yapabilirim). Ayrıca, ama bu bir "sahip …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Doğrusal regresyonda, hataların y'nin öngörülen değerine bağlı olarak normal olarak dağıtıldığı varsayılmaktadır. Sonra artıklara hatalar için bir tür vekil olarak bakıyoruz. Genellikle böyle çıktı üretmek için tavsiye edilir: . Ancak, her veri noktası için kalıntıyı elde etmenin ve bunu tek bir grafikte birleştirmenin ne anlama geldiğini anlamıyorum. Her bir öngörülen …

10 regression  assumptions