«regression» etiketlenmiş sorular

Baltık Denizi'nin deniz yüzeyinin sıcaklığının her yıl aynı olduğunu varsaymak istiyorum, sonra bunu bir fonksiyon / doğrusal modelle tanımlamak istiyorum. Benim düşüncem, yılı bir ondalık sayı olarak girmek (ya da num_months / 12) ve sıcaklığın o zaman ne olacağı hakkında bilgi almaktı. R'deki lm () fonksiyonuna atıldığında, sinüzoidal verileri tanımıyor, …

37 r  regression  time-series  lm 

Doğrusal regresyon ile ilgili 2 basit sorum var: Açıklayıcı değişkenleri ne zaman standart hale getirmeniz önerilir? Tahmin, standartlaştırılmış değerlerle yapıldıktan sonra, yeni değerlerle nasıl tahmin edilebilir (yeni değerleri nasıl standartlaştırmalı)? Bazı referanslar yardımcı olabilir.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Basit doğrusal regresyonda, , burada . Tahminciyi : burada ve , ve örnek aracıdır .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy Şimdi varyansını bulmak istiyorum . gibi bir şey : β^1β^1\hat\beta_1Var(β1^)=σ2(1−1n)∑i(xi−x¯)2 …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Tahmin ve öngörü arasındaki fark ve ilişkinin ne olduğunu merak ediyordum? Özellikle zaman serileri ve regresyonda? Mesela ben düzeltir miyim: Zaman serilerinde tahminler, bir zaman serisinin geçmiş değerleri verilen gelecekteki değerleri tahmin etmek anlamına gelir. Regresyonda tahmin, verilen verinin geleceğe, şimdiki veya geçmiş olup olmadığına dair bir değeri tahmin etmek …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Şu anda lme4 R paketini kullanıyorum . Rasgele efektli doğrusal karışık efekt modellerini kullanıyorum: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 <- lmer(r1 …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Durumum için hangi çapraz doğrulama yönteminin en iyisi olduğunu bulmaya çalışıyorum. Aşağıdaki veriler sadece (R cinsinden ) konu üzerinde çalışmak için bir örnektir, fakat benim gerçek Xverilerim ( xmat) birbirleriyle ve ydeğişken ( ymat) değişkeniyle farklı derecelerle ilişkilendirilmektedir . R kodu verdim, ancak sorum R ile ilgili değil, yöntemlerle ilgili. …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Kafamı Lineer diskriminant analizi ve Lojistik regresyon arasındaki istatistiksel farkın etrafına sarmaya çalışıyorum . Anladığım kadarıyla, bir iki sınıflandırma problemi için, LDA kesiştikleri yerde lineer bir sınır oluşturan iki normal yoğunluk fonksiyonunu (her bir sınıf için bir tane) tahmin eder, oysa lojistik regresyon sadece iki sınıf arasındaki tek günlük fonksiyonu …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

Sahip olduğum bazı verilere ikinci dereceden bir polinom uyumu yaratmaya çalışıyorum. Diyelim ki bu uyumu şöyle çizdim ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Alırım: Bu yüzden, ikinci dereceden bir form uyumu oldukça iyi çalışıyor. R ile hesaplarım: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) Ve anladım: lm(formula = data$bar …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Doğrusal regresyon hakkında bir kitap okuyorum ve nin varyans-kovaryans matrisini anlamada bazı problemlerim var :bb\mathbf{b} Köşegen öğeler yeterince kolaydır, ancak köşegen olmayan öğeler biraz daha zordur, beni şey şu: σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1 \sigma(b_0, b_1) = E(b_0 b_1) - E(b_0)E(b_1) = E(b_0 b_1) - \beta_0 \beta_1 ancak burada ve yok.β 1β0β0\beta_0β1β1\beta_1

36 regression 

Burada benzer bir kısıtlı regresyon görüyorum: Belirli bir noktadan sınırlandırılmış doğrusal regresyon ama ihtiyacım biraz farklı. 1'e eklenmesi gereken katsayılara ihtiyacım var. Özellikle, 1 döviz serisinin getirilerini diğer 3 döviz serisine karşı geri çeviriyorum, böylece yatırımcılar bu seriye maruz kaldıklarını diğer 3'e maruz bırakma kombinasyonuyla değiştirebilirler. nakit harcama değişmemelidir ve …

36 r  regression 

Yaklaşık 60 prediktör değişkenli ve 30 gözlemli çok değişkenli bir lineer regresyon modeline uymaya çalışıyorum, bu yüzden p> n olduğu için düzenli regresyon için glmnet paketini kullanıyorum . Belgelendirme ve diğer sorulardan geçtim ama sonuçları yine de yorumlayamıyorum, işte örnek bir kod (basitleştirmek için 20 öngörücü ve 10 gözlemle): Num …

36 r  regression  regularization  glmnet 

Enstrümantal değişkenler uygulamalı ekonomi ve istatistikte giderek yaygınlaşmaktadır. Başlatılmamış olarak, aşağıdaki sorulara teknik olmayan cevaplar verebilir miyiz: Bir araçsal değişken nedir? Ne zaman bir araçsal değişken kullanmak istersiniz? Kişi bir araçsal değişkeni nasıl bulur veya seçer?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

Ben sadece neden regresyon problemlerine "regresyon" problemi dendiğini merak ediyordum. İsmin arkasındaki hikaye nedir? Regresyon için bir tanım: "Daha az mükemmel veya gelişmiş bir duruma dönüş."

36 regression  terminology  history  etymology 

Gradient Boosting hakkında bilgi edinirken, metodun model oluşturmak ve birleştirmek için kullandığı "zayıf bir sınıflandırıcı" nın özellikleriyle ilgili herhangi bir kısıtlama duymadım. Ancak, doğrusal regresyon kullanan bir GB uygulamasının hayal bile edemedim ve aslında bazı testler yaptığımda, işe yaramadı. En standart yaklaşımı toplam kare artıkları gradyanı ile test ediyordum ve …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

Bu yöntemlerin dezavantajlarını çözdüğü için elastik net düzenlileştirme Lasso ve Ridge için her zaman tercih edilir mi? Sezgi nedir ve elastik ağın arkasındaki matematik nedir?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net