Als «polynomial» getaggte Fragen

Ich habe ein (gemischtes) Modell, in dem einer meiner Prädiktoren (aufgrund der experimentellen Manipulation) von vornherein nur quadratisch mit dem Prädiktor in Beziehung stehen sollte. Daher möchte ich dem Modell nur den quadratischen Term hinzufügen. Zwei Dinge hindern mich daran: Ich glaube,...

Wenn die polynomiale Regression nichtlineare Beziehungen modelliert, wie kann sie als Sonderfall der multiplen linearen Regression betrachtet werden? Wikipedia stellt fest: "Obwohl die polynomiale Regression ein nichtlineares Modell an die Daten anpasst, ist sie als statistisches Schätzproblem...

Wenn Sie beispielsweise eine Regression durchführen, müssen häufig zwei Hyperparameter ausgewählt werden: die Kapazität der Funktion (z. B. der größte Exponent eines Polynoms) und der Grad der Regularisierung. Was mich verwirrt, ist, warum nicht einfach eine Funktion mit geringer Kapazität wählen...

Ich versuche, Scikit-Learn für die Polynom-Regression zu verwenden. Nach meinem Verständnis ist die polynomielle Regression ein Sonderfall der linearen Regression. Ich habe gehofft, dass vielleicht eines der generalisierten linearen Modelle von scikit für Polynome höherer Ordnung parametrisiert...

Ich möchte eine Variable auf x , x 2 , … , x 5 zurückführen . Sollte ich dazu rohe oder orthogonale Polynome verwenden? Ich habe mir Fragen auf der Website angesehen, die sich mit diesen beschäftigen, aber ich verstehe nicht wirklich, was der Unterschied zwischen der Verwendung ist....

Ich beginne mit meiner OLS-Regression: wobei D eine Dummy-Variable ist und die Schätzungen sich von Null mit einem niedrigen p-Wert unterscheiden. Ich führe dann einen Ramsey-RESET-Test durch und stelle fest, dass ich eine falsche Schreibweise der Gleichung habe. Ich beziehe also das Quadrat x...

Es scheint, als hätte ich ein Regressionsmodell wie yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Ich kann entweder ein Rohpolynom anpassen und unzuverlässige Ergebnisse erhalten oder ein orthogonales Polynom anpassen und Koeffizienten...

Ich weiß, wie man eine lineare Regression auf einer Menge von Punkten durchführt. Das heißt, ich kann ein Polynom meiner Wahl an einen gegebenen Datensatz anpassen (im LSE-Sinne). Was ich jedoch nicht weiß, ist, wie ich meine Lösung zwingen kann, bestimmte Punkte meiner Wahl durchzugehen. Ich habe...

Im Allgemeinen frage ich mich, ob es immer besser ist, keine orthogonalen Polynome zu verwenden, wenn eine Regression mit Variablen höherer Ordnung angepasst wird. Insbesondere frage ich mich mit der Verwendung von R: Wenn poly()mit raw = FALSEdie gleichen angepassten Werte liefert wie poly()mit...

In Bishops Buch über maschinelles Lernen wird das Problem der Kurvenanpassung einer Polynomfunktion an eine Reihe von Datenpunkten erörtert. Sei M die Ordnung des angepassten Polynoms. Es heißt so Wir sehen, dass mit zunehmendem M die Größe der Koeffizienten typischerweise größer wird. Insbesondere...

Kann ich in einer logistischen Regression mit nur linearen und quadratischen Termen, wenn ich einen linearen Koeffizienten β1β1\beta_1 und einen quadratischen Koeffizienten β2β2\beta_2 , sagen, dass es einen Wendepunkt der Wahrscheinlichkeit bei - β1/ (2 β2)-β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)...

Orthogonale Polynome in einer univariaten Menge von Punkten sind Polynome, die Werte auf diesen Punkten auf eine Weise erzeugen, dass ihr Punktprodukt und ihre paarweise Korrelation Null sind. R kann orthogonale Polynome mit der Funktion poly erzeugen . Dieselbe Funktion hat ein Variantenpolym, das...

Ich lese Multivariable Model Building: Ein pragmatischer Ansatz zur Regressionsanalyse basierend auf fraktionellen Polynomen zur Modellierung kontinuierlicher Variablen von Patrick Royston und Willie Sauerbrei. Bisher bin ich beeindruckt und es ist ein interessanter Ansatz, den ich vorher nicht in...

Bitte geben Sie mir eine Idee, wie eine kategoriale Variable (Faktor) effizient in die Menge der orthogonalen Polynomkontrastvariablen umcodiert werden kann. Für viele Arten von Kontrastvariablen (z. B. Abweichung, einfach, Helmert usw.) lautet der Durchgang: Stellen Sie die

Bei der Durchführung einer Polynomregression für YYY auf XXX Menschen manchmal rohe Polynome, manchmal orthogonale Polynome. Aber wenn sie verwenden, was völlig willkürlich erscheint. Hier und hier werden rohe Polynome verwendet. Aber hier und hier scheinen orthogonale Polynome die richtigen...

Warum erhalte ich unterschiedliche Vorhersagen für die manuelle Polynomerweiterung und die Verwendung der R- polyFunktion? 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 <-

Ich möchte zwei verschiedene Zeitvariablen modellieren, von denen einige in meinen Daten stark kollinear sind (Alter + Kohorte = Periode). Dabei hatte ich einige Probleme mit lmerund und Interaktionen von poly(), aber es ist wahrscheinlich nicht darauf beschränkt lmer, dass ich mit nlmeIIRC die...

Ich habe kein bestimmtes Beispiel oder keine bestimmte Aufgabe im Sinn. Ich bin gerade neu in der Verwendung von B-Splines und wollte diese Funktion im Regressionskontext besser verstehen. Nehmen wir an, wir wollen die Beziehung zwischen der Antwortvariablen und einigen Prädiktoren . Die...

Warum sollte man in einer genetischen Assoziationsstudie Alter und Altersquadrat als Kovariaten verwenden? Ich kann die Verwendung des Alters verstehen, wenn es als signifikante Kovariate identifiziert wurde, aber ich bin hinsichtlich der Verwendung des Alters im Quadrat

Ich möchte den Term und sein Quadrat (Prädiktorvariablen) in eine Regression einbeziehen, da ich davon ausgehe, dass niedrige Werte von einen positiven Effekt auf die abhängige Variable und hohe Werte einen negativen Effekt haben. Das sollte den Effekt der höheren Werte erfassen. Ich erwarte daher,...