Ich habe ein logistisches Regressionsmodell erstellt, das einen Polynomterm bis Grad 2 enthält. Mir ist bekannt, dass die logistische Regression die Antwortvariable als nichtlineare Funktion der Prädiktoren modelliert. Ist es sinnvoll, einen Polynombegriff in die logistische Regression...
Ich bin ein wenig verwirrt darüber, wann Sie einem multiplen linearen Regressionsmodell Polynomterme hinzufügen sollten oder nicht. Ich weiß, dass Polynome verwendet werden, um die Krümmung in den Daten zu erfassen, aber es scheint immer die Form zu haben:
Angenommen, sind iid Zufallsvariablen mit gleichmäßiger Verteilung auf . Ich interessiere mich für die erwarteten Wurzeln des Polynoms , die komplexe Zufallsvariablen sind, die durch und A,B,CA,B,CA,B,C[−1,1][−1,1][-1,1]Ax2+Bx+CAx2+Bx+CAx^2 + Bx + CZ1=−B+B2−4AC−−−−−−−−√2AZ1=−B+B2−4AC2AZ_1 =...
Das Folgende ist mein Verständnis dessen, was passiert: Wenn ich ein "zweidimensionales Problem" nehme, z. B. habe ich als Eingabe und Y als Ergebnis und füge ein Merkmal . Dies gibt einem Problem eine zusätzliche Dimension und die lineare Anpassung an die und Werte definiert eine Linie sowie die...