Welche Bedeutung hat die Unterscheidung zwischen linearen und nichtlinearen Modellen? Die Frage Nichtlineares vs. verallgemeinertes lineares Modell: Wie verweisen Sie auf logistische, Poisson usw. Regression? und ihre Antwort war eine äußerst hilfreiche Klärung der Linearität / Nichtlinearität...
Hintergrund und Problem Ich verwende Gaußsche Prozesse (GP) zur Regression und anschließenden Bayes'schen Optimierung (BO). Für die Regression verwende ich das gpml- Paket für MATLAB mit mehreren benutzerdefinierten Modifikationen, aber das Problem ist allgemein. Es ist eine bekannte Tatsache,...
Ich dachte, ich hätte dieses Problem verstanden, aber jetzt bin ich mir nicht so sicher und würde es gerne mit anderen klären, bevor ich fortfahre. Ich habe zwei Variablen Xund Y. Yist ein Verhältnis, und es ist nicht durch 0 und 1 begrenzt und ist im Allgemeinen normalverteilt. Xist ein Anteil,...
Ich unterrichte mich derzeit selbst in der Klassifizierung und beschäftige mich speziell mit drei Methoden: Unterstützung von Vektormaschinen, neuronalen Netzwerken und logistischer Regression. Ich versuche zu verstehen, warum die logistische Regression jemals besser abschneiden würde als die...
Ich habe Formeln auf Wikipedia gesehen. die Mahalanobis Distanz und Hebelwirkung in Beziehung setzen: Der Mahalanobis-Abstand hängt eng mit der Verschuldungsstatistik , hat jedoch eine andere Skala:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). In einem verlinkten Artikel...
Ich habe nnn Messungen mit zwei Variablen und . Sie haben beide bekannte Unsicherheiten und die mit ihnen verbunden sind. Ich möchte die Beziehung zwischen x und y finden . Wie kann ich es tun?y σ xxxxyyyσxσx\sigma_xσyσy\sigma_yxxxyyy BEARBEITEN : Mit jedem ist ein anderes und mit dem dasselbe...
Ich habe drei Vorschläge zur Behandlung der Überdispersion in einer Poisson-Antwortvariablen und einem Startmodell mit allen festen Effekten gefunden: Verwenden Sie ein Quasi-Modell. Verwenden Sie negatives Binomial-GLM. Verwenden Sie ein gemischtes Modell mit einem zufälligen Effekt auf...
Ich trage eine Poisson - Regression mit dem Endziel aus zu vergleichen (und die Differenz der Einnahme) die vorhergesagten mittleren Zählungen zwischen zwei Faktorstufen in meinem , während anderes Modell Kovariaten halten (das ist alle binäre ) konstant. Ich habe mich gefragt, ob irgendjemand...
Wenn ich mich nicht irre, wird in einem linearen Modell angenommen, dass die Verteilung der Antwort eine systematische und eine zufällige Komponente aufweist. Der Fehlerbegriff erfasst die zufällige Komponente. Wenn wir also davon ausgehen, dass der Fehlerterm normalverteilt ist, bedeutet das dann...
Ich war in dem Python über Regressions Metriken Lese Scikit-Learn Handbuch und obwohl jeder von ihnen seine eigenen Formel hat, kann ich nicht intuitiv sagen , was ist der Unterschied zwischen und Varianz - Score und daher , wenn der eine oder andere zu verwenden , um zu bewerten meine...
Ich möchte Bootstrapping verwenden, um Konfidenzintervalle für geschätzte Parameter aus einem Panel-Datensatz mit N = 250 Unternehmen und T = 50 Monaten zu schätzen. Die Schätzung von Parametern ist aufgrund der Verwendung der Kalman-Filterung und der komplexen nichtlinearen Schätzung...
Was ist ein Beispiel für perfekte Kollinearität in Bezug auf die Entwurfsmatrix ?XXX Ich hätte gerne ein Beispiel, in dem nicht geschätzt werden kann, weil nicht invertierbar ist.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta =
Zou u.a. "Auf den" Freiheitsgraden "des Lassos" (2007) zeigen, dass die Anzahl der Koeffizienten ungleich Null eine unvoreingenommene und konsistente Schätzung für die Freiheitsgrade des Lassos ist. Es scheint mir ein wenig eingängig zu sein. Angenommen, wir haben ein Regressionsmodell (wobei die...
Moderierte Regressionsanalysen werden in den Sozialwissenschaften häufig verwendet, um die Interaktion zwischen zwei oder mehr Prädiktoren / Kovariaten zu bewerten. In der Regel wird bei zwei Prädiktorvariablen das folgende Modell angewendet: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 +...
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung...
Hintergrund: Ich versuche, Princetons Überprüfung der MLE-Schätzung für GLM zu folgen . Verstehe ich die Grundlagen der MLE Schätzung: likelihood, score, beobachteten und erwarteten Fisher informationund die Fisher scoringTechnik. Und ich weiß, wie man eine einfache lineare Regression mit einer...
Ich habe einen Datensatz, der aus Proportionen besteht, die das "Aktivitätsniveau" einzelner Kaulquappen messen, wodurch die Werte zwischen 0 und 1 gebunden werden. Diese Daten wurden gesammelt, indem gezählt wurde, wie oft sich die Person innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls bewegt hat (1 für...
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 möchte den Unterschied zwischen der linearen Regression in einer regulären Analyse des maschinellen Lernens und der linearen Regression in der Einstellung "Deep Learning" kennen. Welche Algorithmen werden für die lineare Regression in Deep-Learning-Umgebungen
Hier ist ein kleines Beispiel: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Jetzt mit dem base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)...