Ich habe folgende einfache X- und Y-Vektoren: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Ich möchte eine Regression mit dem Protokoll von X durchführen. Um zu vermeiden, dass das Protokoll (0) angezeigt wird, versuche...
Es folgt ein Nomogramm, das aus einem mtcars-Datensatz mit dem Effektivwertpaket für die Formel erstellt wurde: mpg ~ wt + am + qsec Das Modell selbst scheint mit R2 von 0,85 und P <0,00001 gut zu sein > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars)...
Eine sehr grundlegende Frage bezüglich des der OLS-RegressionenR2R2R^2 Führen Sie die OLS-Regression y ~ x1 aus, wir haben ein , sagen wir 0,3R2R2R^2 Führen Sie die OLS-Regression y ~ x2 aus. Wir haben ein weiteres , z. B. 0,4R2R2R^2 Jetzt führen wir eine Regression y ~ x1 + x2 durch. Welchen...
Ich habe einen Datensatz bestehend aus 10 Variablen. Ich habe partielle kleinste Quadrate (PLS) ausgeführt, um eine einzelne Antwortvariable anhand dieser 10 Variablen vorherzusagen, 10 PLS-Komponenten extrahiert und dann die Varianz jeder Komponente berechnet. Auf den Originaldaten habe ich die...
Das Elo-Bewertungssystem verwendet einen Gradientenabstiegsminimierungsalgorithmus der Kreuzentropieverlustfunktion zwischen der erwarteten und der beobachteten Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses in gepaarten Vergleichen. Wir können die allgemeinen Verlustfunktionen als schreiben...
In der Vergangenheit wurden mir einige Fragen zu veröffentlichten Artikeln in einer Reihe von Bereichen gestellt, in denen Regressionen (und verwandte Modelle wie Panelmodelle oder GLMs) für Beobachtungsdaten verwendet werden (dh Daten, die nicht durch kontrollierte Experimente erzeugt wurden in...
Ich habe mich gefragt, wo es eine allgemeine Formel gibt, um den erwarteten Wert einer kontinuierlichen Zufallsvariablen als Funktion der Quantile desselben rv in Beziehung zu setzen. Der erwartete Wert von rv ist definiert als: und Quantile sind definiert als: für
Ich habe einen Artikel eingereicht, der aufgrund der unsachgemäßen Durchführung der Überlebensanalyse abgelehnt wurde. Der Schiedsrichter hinterließ keine anderen Details oder Erklärungen als: "Die Überlebensanalyse von Zeittrends erfordert differenziertere Zensurmethoden." Die Frage: Wurde das...
Ich führe eine Analyse der Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls unter Verwendung logistischer Regression und zufälliger Wälder durch. Wenn ich logistische Regression verwende, ist die Vorhersage immer '1' (was ein gutes Darlehen bedeutet). Ich habe das noch nie gesehen und weiß nicht, wo ich...
Es gibt nur wenige Erklärungen, die beschreiben, wie lineare Regressionskoeffizienten nach Differenzierung einer Zeitreihe interpretiert werden (um eine Einheitswurzel zu eliminieren). Ist es so einfach, dass es nicht nötig ist, es formell zu formulieren? (Ich bin mir dieser Frage bewusst , war mir...
Ich habe das online gefunden und es ist ein gutes Beispiel für das Problem, das ich habe. In einem solchen Fall bin ich mir nicht sicher, worauf sich die erste Zeile bezieht. Es heißt, es gibt 15 DF und der RSS ist 8,18. Wird diese Linie als Modellvariante "Zwischen" interpretiert? und was ist mit...
Ich habe eine Frage zur Gültigkeit der Verwendung von RMSE (Root Mean Squared Error) zum Vergleich verschiedener Logistikmodelle. Die Antwort ist entweder 0oder 1und die Vorhersagen sind Wahrscheinlichkeiten zwischen 0- 1? Ist der unten angewandte Weg auch für die binären Antworten gültig? #...
Angenommen, ich versuche, eine Wahrscheinlichkeitsfunktion, die exponentiell verteilt ist, neu zu parametrisieren. Wenn meine ursprüngliche Wahrscheinlichkeitsfunktion lautet: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} und ich möchte es mit neu parametrisieren , da keine...
In diesem Artikel (frei verfügbar über PubMed Central) verwenden die Autoren eine negative binomiale Regression, um die Punktzahl auf einem 10-Punkte-Screening-Instrument mit einer Bewertung von 0 bis 40 zu modellieren. Bei diesem Verfahren werden Zähldaten vorausgesetzt, was hier eindeutig nicht...
Für die Hausaufgaben erhielt ich Daten, um einen Prädiktor zu erstellen / zu trainieren, der die Lasso-Regression verwendet. Ich erstelle den Prädiktor und trainiere ihn mit der Lasso-Python-Bibliothek von scikit learn. Jetzt habe ich diesen Prädiktor, der bei gegebener Eingabe die Ausgabe...
Als Gegenstück zu diesem Beitrag habe ich daran gearbeitet, Daten mit kontinuierlichen Variablen zu simulieren und mich für korrelierte Abschnitte und Steigungen zu eignen. Obwohl es auf der Website und außerhalb der Website großartige Beiträge zu diesem Thema gibt , hatte ich Schwierigkeiten, ein...
Ich scheine eine Behauptung über lineare Regressionsmethoden, die ich an verschiedenen Orten gesehen habe, falsch zu verstehen. Die Parameter des Problems sind: Eingang: p + 1 y i p x i jNNN Datenproben von Größen, die jeweils aus einer "Antwort" -Größe und "Prädiktor"
Wenn man eine Bayes'sche lineare Regression durchführt, muss man der Steigung einen Prior zuweisen und abfangen . Da ein Standortparameter ist, ist es sinnvoll, einen einheitlichen Prior zuzuweisen. Es scheint mir jedoch, dass einem Skalenparameter ähnelt und es unnatürlich erscheint, vorher eine...
Nach dem, was ich gelesen habe, sind unter anderem auf der Website der UCLA-Statistikberatungsgruppe Likelihood-Ratio-Tests und Wald-Tests ziemlich ähnlich, wenn getestet wird, ob zwei glm-Modelle einen signifikanten Unterschied in der Passform für einen Datensatz aufweisen (entschuldigen Sie, wenn...
Ich verstehe, dass wir Regularisierung in einem Regressionsproblem der kleinsten Quadrate als anwenden können w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) +...