Ich möchte ausgewählte Modelle mit First, Lasso und elastischem Netz vergleichen. Die folgende Abbildung zeigt die Koeffizientenpfade mit allen drei Methoden: Grat (Abb. A, alpha = 0), Lasso (Abb. B; alpha = 1) und elastisches Netz (Abb. C; alpha = 0,5). Die optimale Lösung hängt vom ausgewählten...
Angenommen, ich habe eine 80/20 Aufteilung zwischen Modellierungs- / Validierungsbeobachtungen. Ich habe ein Modell an den Modellierungsdatensatz angepasst und bin mit dem Fehler, den ich im Validierungsdatensatz sehe, einverstanden. Ist es angebracht, die Validierung mit den Modellierungsdaten zu...
Ich habe eine Menge von Werten und y, die theoretisch exponentiell zusammenhängen:xxxyyy y=axby=axby = ax^b Eine Möglichkeit, die Koeffizienten zu erhalten, besteht darin, natürliche Logarithmen auf beiden Seiten anzuwenden und ein lineares Modell zu erstellen: > fit <- lm(log(y)~log(x)) >...
Gibt es eine Möglichkeit, eine Gaußsche Prozessregression für mehrdimensionale Ausgaben (möglicherweise korreliert) mithilfe von GPML durchzuführen ? Im Demo-Skript konnte ich nur ein 1D-Beispiel finden. Eine ähnliche Frage zum Lebenslauf, die sich mit mehrdimensionalen Eingaben befasst. Ich ging...
In der linearen Regression, Y=XβY=XβY= X\beta , warum XXX die Design - Matrix genannt? Kann XXX bis zu einem gewissen Grad wie in der Kunst willkürlich entworfen oder konstruiert
Ich habe einige Erklärungen zu den Eigenschaften von linearen und nichtlinearen Modellen gelesen, bin mir aber manchmal nicht sicher, ob es sich bei dem vorliegenden Modell um ein lineares oder ein nichtlineares Modell handelt. Ist beispielsweise das folgende Modell linear oder
Mir ist klar, dass dies wahrscheinlich eine sehr einfache Frage ist, aber nach der Suche kann ich die gesuchte Antwort nicht finden. Ich habe ein Problem, bei dem ich die Variablen standardisieren muss, die die (Ridge-Regression) ausführen, um die Ridge-Schätzungen der Betas zu berechnen. Ich...
Ich habe eine multiple Regression durchgeführt, bei der das Modell als Ganzes signifikant ist und ungefähr 13% der Varianz erklärt. Ich muss jedoch den Betrag der Varianz finden, der von jedem signifikanten Prädiktor erklärt wird. Wie kann ich das mit R machen? Hier sind einige Beispieldaten und...
Sollen die Konfidenz- und Vorhersagebänder einer nichtlinearen Regression symmetrisch zur Regressionslinie sein? Das heißt, sie nehmen nicht die Sanduhrform an, wie im Fall der Bänder für die lineare Regression. Warum das? Hier ist das fragliche Modell:
Wann ist es vorzuziehen, die Maximum-Likelihood-Schätzung anstelle der gewöhnlichen kleinsten Quadrate zu verwenden? Was sind die Stärken und Grenzen eines jeden? Ich versuche, praktisches Wissen darüber zu sammeln, wo sie in allgemeinen Situationen eingesetzt werden
Für lineares Modell , können wir eine schöne geometrische Interpretation des geschätzten Modells über OLS haben: y = x β + e . Y ist die Projektion von Y auf den Raum aufgespannt durch X- und Rest e senkrecht zu diesem Raum durch x
Ich verstehe das Konzept der Skalierung der Datenmatrix zur Verwendung in einem linearen Regressionsmodell. In R könnten Sie beispielsweise Folgendes verwenden: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Meine einzige Frage ist, für neue Beobachtungen, für die ich die Ausgabewerte vorhersagen...
Der Standardfehler des Intercept-Terms ( ) in ist gegeben durch wobei \ bar {x} ist der Mittelwert der x_i 's.β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 =...
Bei der linearen Regression erhalten wir oft ein Vielfaches von R und R im Quadrat. Was sind die Unterschiede zwischen
Ich habe hier gelesen , dass die Anzahl der Freiheitsgrade war, die ich verwenden sollte, wenn ich einen t-Test für die Signifikanz eines Regressionskoeffizienten durchführe, aber ich verstehe nicht warum. Mein Verständnis war, dass T-Tests im Allgemeinen n - 1 Freiheitsgrade hatten.n - p -...
In diesem speziellen Fall beziehe ich mich auf den Tag, an dem ein See gefriert. Dieses "Ice-On" -Datum tritt nur einmal im Jahr auf, aber manchmal überhaupt nicht (wenn der Winter warm ist). In einem Jahr kann der See an Tag 20 (20. Januar) einfrieren und in einem anderen Jahr kann er überhaupt...
Ich versuche Informationen zu den Annahmen der PLS-Regression (single ) zu finden. Ein Vergleich der Annahmen von PLS mit denen der OLS-Regression interessiert mich besonders. yyy Ich habe viel Literatur zum Thema PLS gelesen / durchgesehen; Artikel von Wold (Svante und Herman), Abdi und vielen...
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...
Hintergrund Ich versuche, das erste Beispiel in einem Kurs zum Anpassen von Modellen zu verstehen (das mag lächerlich einfach erscheinen). Ich habe die Berechnungen von Hand durchgeführt und sie stimmen mit dem Beispiel überein, aber wenn ich sie in R wiederhole, sind die Modellkoeffizienten...
Ich lerne etwas über die Gratregression und weiß, dass die Gratregression bei Multikollinearität tendenziell besser funktioniert. Ich frage mich, warum das so ist? Entweder eine intuitive oder eine mathematische Antwort wäre zufriedenstellend (beide Arten von Antworten wären sogar noch...