Ich suche nach Informationen über den Unterschied zwischen Binomial-, Negativ-Binomial- und Poisson-Regression und für welche Situationen sind diese Regressionen am besten geeignet. Gibt es Tests, die ich in SPSS durchführen kann, um festzustellen, welche dieser Regressionen für meine Situation am...
Obwohl ich diesen Beitrag gelesen habe, weiß ich immer noch nicht, wie ich das auf meine eigenen Daten anwenden soll, und hoffe, dass mir jemand helfen kann. Ich habe folgende Daten: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269,...
Ich versuche, eine multiple Regression in durchzuführen R. Meine abhängige Variable hat jedoch das folgende Diagramm: Hier ist eine Streudiagramm-Matrix mit allen meinen Variablen ( WARist die abhängige Variable): Ich weiß, dass ich eine Transformation für diese Variable (und möglicherweise für die...
Ich versuche, ein Papier über die Vorhersage der elektrischen Last zu verstehen, aber ich kämpfe mit den darin enthaltenen Konzepten, insbesondere dem SARIMAX- Modell. Dieses Modell dient der Vorhersage der Auslastung und verwendet viele statistische Konzepte, die ich nicht verstehe (ich bin...
Mein Verständnis ist, dass wir mit Kreuzvalidierung und Modellauswahl versuchen, zwei Dinge anzusprechen: P1 . Schätzen Sie den zu erwartenden Bevölkerungsverlust beim Training mit unserer Stichprobe P2 . Messen Sie und berichten Sie unsere Unsicherheit dieser Schätzung (Varianz,...
Ich habe viele Hilfeseiten durchsucht und bin immer noch verwirrt darüber, wie kompliziertere verschachtelte Begriffe auch in einem gemischten Modell angegeben werden können. Ich bin auch verwirrt über die Verwendung von :und /und die |Angabe von Wechselwirkungen und Verschachtelungen mit...
Kann jemand Unterschiede erklären und konkrete Beispiele für die Verwendung dieser drei Analysen nennen? LDA - Lineare Diskriminanzanalyse FDA - Fisher's Diskriminanzanalyse QDA - Quadratische Diskriminanzanalyse Ich habe überall gesucht, konnte aber keine realen Beispiele mit realen Werten...
Nehmen Sie für die Lasso-Regression dass die beste Lösung (zum Beispiel minimaler Testfehler) Merkmale auswählt . so dass .k β l a s s o = ( β l a s s o 1 , β l a s s O 2 , . . . , β l aL ( β) = ( Xβ- y)′(Xβ-y) + λ ∥
Gibt es eine geschlossene Formel für die EMD zwischen x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1) und x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)
Jeder fleißige Student ist ein Gegenbeispiel zu "alle Studenten sind faul". Was sind einige einfache Gegenbeispiele zu "Wenn die Zufallsvariablen XXX und YYY nicht korreliert sind, sind sie
Kann mir bitte jemand den Unterschied zwischen den Kerneln in SVM erklären: Linear Polynom Gaußscher (RBF) Sigmoid Denn wie wir wissen, wird der Kernel verwendet, um unseren Eingaberaum in einen hochdimensionalen Merkmalsraum abzubilden. Und in diesem Merkmalsraum finden wir die linear...
Was ist der Unterschied zwischen einem Eins-gegen-Alles- und einem Eins-gegen-Eins-SVM-Klassifikator? Bedeutet "Eins gegen Alles", dass ein Klassifizierer alle Typen / Kategorien des neuen Bildes klassifiziert, und "Eins gegen Eins", dass jeder Typ / jede Kategorie eines neuen Bildes mit einem...
Ich habe die 2014 erschienene Veröffentlichung von Hoekstra et al. Zum Thema "Robuste Fehlinterpretation von Vertrauensintervallen" gelesen, die ich von der Wagenmakers-Website heruntergeladen habe . Auf der vorletzten Seite wird das folgende Bild angezeigt. Laut den Autoren ist Falsch die richtige...
Nach meinem Verständnis können wir nur eine Regressionsfunktion aufbauen, die innerhalb des Intervalls der Trainingsdaten liegt. Zum Beispiel (nur eines der Panels ist erforderlich): Wie würde ich mit einem KNN-Regressor die Zukunft vorhersagen? Auch hier scheint es sich nur um eine Funktion zu...
Ich habe irgendwo gelesen, dass die Variational Bayes-Methode eine Verallgemeinerung des EM-Algorithmus ist. In der Tat sind die iterativen Teile der Algorithmen sehr ähnlich. Um zu testen, ob der EM-Algorithmus eine spezielle Version der Variational Bayes ist, habe ich Folgendes versucht: Y.Y.Y...
Ich habe die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) aus der scikit-learnmaschinellen Lernbibliothek (Python) zur Dimensionsreduktion verwendet und war ein wenig neugierig auf die Ergebnisse. Ich frage mich jetzt, was die LDA scikit-learntut, damit die Ergebnisse anders aussehen als beispielsweise ein...
Verschiedene Hypothesentests, wie der GOF-Test, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling usw., folgen diesem Grundformat:χ2χ2\chi^{2} : Die Daten folgen der angegebenen Verteilung.H0H0H_0 H1H1H_1 : Die Daten folgen nicht der angegebenen Verteilung. Typischerweise bewertet man die Behauptung, dass...
Angenommen, wir haben ein Szenario mit mehreren Vergleichen, z. B. eine Post-Hoc- Folgerung für paarweise Statistiken oder eine multiple Regression, bei der wir insgesamt Vergleiche durchführen. Angenommen, wir möchten die Inferenz in diesen Multiplikatoren mithilfe von Konfidenzintervallen...
Wie ist die Verteilung des Bestimmtheitsmaßes oder des quadratischen bei linearer univariater multipler Regression unter der Nullhypothese ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 Wie hängt es von der Anzahl der Prädiktoren kkk und der Anzahl der Stichproben n>kn>kn>k ? Gibt es einen Ausdruck in...
Bei einer PCA (oder SVD) Angleichung der Matrix XXX mit einer Matrix X , wir wissen , dass X die beste Low-Rang Approximation ist X .X^X^\hat XX^X^\hat XXXX Ist dies nach der induzierten & Par; ⋅ & par;2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 Norm (dh der größten Eigenwertnorm) oder nach der...