Betrachten Sie die Ridge-Regression mit einer zusätzlichen Einschränkung, die voraussetzt, dass eine Einheitssumme von Quadraten hat (entsprechend eine Einheitsvarianz). Bei Bedarf kann man davon ausgehen, dass eine Einheitssumme von Quadraten hat:y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf
Ich möchte eine sehr einfache lineare Regression durchführen R. Die Formel ist so einfach wie . Ich möchte jedoch, dass die Steigung ( ) in einem Intervall zwischen 1,4 und 1,6 liegt.ay= a x + by=einx+by = ax + beineina Wie geht
Ich arbeite an einer Zeitreihe, deren Werte streng positiv sind . Bei der Arbeit mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konnte ich keine einfache Möglichkeit finden, streng positive Prognosen zu erzielen. Ich verwende R für meine Vorhersagen, und alles, was ich finden konnte, war...
Ich möchte einen bestimmten Koeffizienten manuell festlegen, z. B. , und dann die Koeffizienten an alle anderen Prädiktoren anpassen, während im Modell erhalten .β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Wie kann ich dies mit R erreichen? Ich würde besonders gerne mit LASSO ( glmnet)...
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...
Ich habe Matlab verwendet, um uneingeschränkte kleinste Quadrate (gewöhnliche kleinste Quadrate) auszuführen, und es gibt automatisch die Koeffizienten, die Teststatistik und die p-Werte aus. Meine Frage ist, dass beim Durchführen von eingeschränkten kleinsten Quadraten (streng nichtnegative...
Ich habe das Modell, das ich schätzen muss, mit ∑ k π k = 1 für k ≥ 1 und π k ≥ 0 für k ≥ 1 .Y.= π0+ π1X.1+ π2X.2+ π3X.3+ ε ,Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, ∑kπk= 1 für k ≥ 1∑kπk=1 for k≥1\sum_k \pi_k = 1 \text{ for }k \geq 1πk≥ 0 für k ≥...