«weighted-regression» etiketlenmiş sorular

Bir süredir R'de çalışıyorum ve PCA, SVD, QR ayrışımları ve bunun gibi birçok lineer cebir sonuçlarıyla (ağırlıklı gerilemeleri tahmin ederken teftiş ederken) bir şey hakkında bir tavsiyede bulunup bulunmadığını bilmek istedim. Çok teorik olmayan fakat matematiksel olarak titiz olan ve tüm bu konuları kapsayan kapsamlı doğrusal cebir kitabı.

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

WLS regresyon sürecinde biraz kayboldum. Bana veri seti verildi ve görevim heteroseksüellik olup olmadığını sınamak ve eğer öyleyse WLS regresyonunu çalıştırmalıyım. Testi yaptım ve heteroseksüellik konusunda kanıtlar buldum, bu yüzden WLS'yi çalıştırmam gerekiyor. WLS'nin temelde dönüştürülmüş bir modelin OLS regresyonu olduğu söylendi, ancak dönüşüm işlevini bulma konusunda biraz kafam karıştı. …

23 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Ben ağırlığın aile = "binom" ile glm nasıl çalıştığı ile çok karışık. Anladığım kadarıyla glm'nin family = "binomial" ile olasılığı şu şekilde belirtilir: select {ny}} p ^ {ny} (1-p) ^ {n (1-y )} = \ exp \ left (n \ sol [y \ log \ frac {p} {1-p} - \ …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Son zamanlarda, rastgele göz atma soruları, profesörlerimden bir kaç yıl önce regresyon modellerinde oranların kullanımı hakkında uyarı veren bir off-on yorum anısını tetikledi. Bu yüzden okumaya başladım ve sonunda Kronmal 1993'e gittim. Bunları modelleme konusundaki önerilerini doğru bir şekilde yorumladığımdan emin olmak istiyorum. Bağımlı ve bağımsız tarafta aynı paydaya sahip …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

Harmonik anlamın kanıtlandığı bir referans arıyorum x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} kare göreli hataların toplamını en aza indirir ( zzz ) ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i - z)^2}{x_i}\right).

13 references  mean  error  weighted-regression  harmonic-mean 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Let: üniversitedeyken bir yıl sonra, "ağırlıklı en küçük kareler" benim anlayış aşağıdaki olan , bazı olmak tasarım matrisi, \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p bir parametre vektörü, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n bir hata vektörü olacak, öyle ki \ …

12 r  linear-model  weighted-regression 

eğilim puanlarını kullanarak ağırlıkları hesaplamanın mekaniğini anlıyorum : ve ardından bir regresyon analizinde ağırlıkların uygulanması ve ağırlıkların tedavi ve kontrol grubu popülasyonlarındaki ortak değişkenlerin etkilerini "kontrol etmek" veya sonuç değişkeni ile ayırmak.p ( xben)p(xben)p(x_i)wi , j = t r e a twi , j = c o n t r …

10 intuition  weighted-regression  propensity-scores 

Burada , ağırlık parametresi aracılığıyla Rbir glmgerilemeyi "önceden ağırlıklandırabiliriz" . Örneğin: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Bu bir JAGSveya BUGSmodelde nasıl yapılabilir ? Bunu tartışan bazı makaleler buldum, ancak hiçbiri bir örnek vermiyor. Esas olarak Poisson ve lojistik regresyon örnekleriyle ilgileniyorum.

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Birisi bana neden matris işlemiyle Rağırlıklı en küçük kareler ve manuel çözümden farklı sonuçlar aldığımı söyleyebilir mi? Özellikle, manuel olarak çözmeye çalışıyorum , burada ağırlıklar üzerinde çapraz matris, veri matrisidir, yanıttır vektör. G A x = G bWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WbirA\mathbf Abb\mathbf b Ben argüman …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Giriş değişkenlerimi ikili çıkış değişkenlerine sığdırmak için standart bir lojistik regresyon sürümü kullanıyorum. Ancak benim sorunumda, negatif çıktılar (0s) pozitif çıktılardan (1s) çok daha fazla. Oran 20: 1'dir. Bu yüzden bir sınıflandırıcıyı eğittiğimde, pozitif bir çıktı olasılığını güçlü bir şekilde öne süren özelliklerin bile karşılık gelen parametreleri için hala çok …

9 regression  logistic  weighted-regression