Was ist der übliche Ansatz zur Modellierung binärer Zeitreihen? Gibt es ein Papier oder ein Lehrbuch, in dem dies behandelt wird? Ich denke an einen binären Prozess mit starker Autokorrelation. So etwas wie das Vorzeichen eines AR (1) -Prozesses, der bei Null beginnt. Say X.0= 0X0=0X_0 = 0 und X.t...
Wie führe ich eine nicht negative Gratregression durch? Nicht-negatives Lasso ist in verfügbar scikit-learn, aber für Ridge kann ich die Nicht-Negativität von Betas nicht erzwingen, und tatsächlich erhalte ich negative Koeffizienten. Weiß jemand warum das so ist? Kann ich Ridge auch in Bezug auf...
Ich versuche ein wenig in die Statistik einzusteigen, aber ich bin mit etwas festgefahren. Meine Daten lauten wie folgt: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Ich möchte jetzt ein Regressionsmodell erstellen, um die Anzahl der Gene für ein bestimmtes Jahr anhand der Daten vorhersagen...
Sind "studentisierte Residuen" und "standardisierte Residuen" in Regressionsmodellen gleich? Ich habe ein lineares Regressionsmodell in R erstellt und wollte den Graphen der v / s-angepassten Werte der studentisierten Residuen zeichnen, fand aber in R keinen automatisierten Weg, dies zu...
Ich verstehe, dass bei der linearen Regression angenommen wird, dass die Fehler normal verteilt sind, abhängig vom vorhergesagten Wert von y. Dann betrachten wir die Residuen als eine Art Proxy für die Fehler. Es wird oft empfohlen, eine Ausgabe wie folgt zu generieren : . Ich verstehe jedoch...
Derzeit arbeite ich an einem Projekt zur Vorhersage von Zeitreihendaten (monatliche Daten). Ich benutze R, um die Vorhersage zu machen. Ich habe 1 abhängige Variable (y) und 3 unabhängige Variablen (x1, x2, x3). Die y-Variable hat 73 Beobachtungen, ebenso wie die anderen 3 Variablen (auch 73). Von...
Bei der Ermittlung von Statistiken mit SPSS 4th Edition von Andy Field wurde empfohlen, den Interaktionsterm zwischen der unabhängigen Variablen aufzunehmenxxx und seine entsprechende natürliche Logarithmus-Transformation ln(x)ln(x)\ln(x)Variable, um zu überprüfen, ob die Linearitätsannahme...
In Hayashis Ökonometrie heißt es, dass eine der Annahmen des klassischen OLS lautet: Und ich weiß, dass die Implikationen sind, dass für alle , und dass der Fehlerterm nicht mit den Regressoren korreliert.E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.(1)(1)E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0,
Angenommen, ich möchte einen Klassifikator trainieren, der ein Bild einer Person als jung , mittleren Alters oder alt zuweist . Eine einfache Möglichkeit wäre, die Klassen als unabhängige Kategorien zu behandeln und einen Klassifikator zu trainieren. Aber anscheinend gibt es eine Beziehung...
Ich bin ziemlich neu im Bereich maschinelles Lernen / Modellieren und möchte Hintergrundinformationen zu diesem Problem. Ich habe einen Datensatz, in dem die Anzahl der Beobachtungen die Anzahl der Variablen jedoch . Erstens ist es überhaupt sinnvoll, ein Modell auf einem solchen Datensatz...
In einem Kommentar zu dieser Frage zitierte Benutzer @whuber die Möglichkeit, eine periodische Version von Splines zu verwenden, um periodische Daten anzupassen. Ich würde gerne mehr über diese Methode erfahren, insbesondere über die Gleichungen, die die Splines definieren, und wie man sie in der...
Ich weiß, dass dies wahrscheinlich woanders diskutiert wurde, aber ich konnte keine explizite Antwort finden. Ich versuche, die Formel zu verwenden, um eines linearen Regressionsmodells außerhalb der Stichprobe zu berechnen , wobei die Summe der quadratischen Residuen und die Gesamtsumme der...
Also habe ich zuerst in diesem Forum recherchiert und ich weiß, dass extrem ähnliche Fragen gestellt wurden, aber sie wurden normalerweise nicht richtig beantwortet oder manchmal sind die Antworten einfach nicht detailliert genug, um von mir verstanden zu werden. Diesmal lautet meine Frage also:...
Wie der Titel schon sagt, versuche ich, die Ergebnisse von glmnet linear mit dem LBFGS-Optimierer aus der Bibliothek zu replizieren lbfgs. Mit diesem Optimierer können wir einen L1-Regularisierungsbegriff hinzufügen, ohne uns um die Differenzierbarkeit kümmern zu müssen, solange unsere Zielfunktion...
Ich habe zuvor die Nadaraya-Watson-Kernel-Regression verwendet, um Daten zu glätten. Kürzlich bin ich auf die Gaußsche Prozessregression gestoßen. Auf den ersten Blick scheinen sie nicht verwandt zu sein. Aber ich frage mich, ob es vielleicht eine tiefere Verbindung gibt, die mir nicht bewusst...
Betrachten Sie das folgende multiple Regressionsmodell: Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Hier ist YYY ein n×1n×1n\times 1 Spaltenvektor; XXX a n×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1) Matrix; ββ\beta a (k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1 Spaltenvektor; ZZZ a n×ln×ln\times l Matrix; δδ\delta a...
Ich habe diese Notation für gewöhnliche kleinste Quadrate hier gesehen . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Ich habe noch nie die Doppelstangen und die 2 unten gesehen. Was bedeuten diese Symbole? Haben sie eine spezifische Terminologie für...
Bei einer Tabelle gibt es zwei Möglichkeiten, Rückschlüsse auf die Tabelle zu ziehen: Fisher's Exact Test und auch eine logistische Regression.2 × 22×22 \times 2 Mir wurde gesagt, dass wir mit einem Fisher's Exact Test nur an der Anwesenheit von Assoziationen interessiert sind. Aber dass wir bei...
Ich habe einen Datensatz mit 34 Eingabespalten und 8 Ausgabespalten. Eine Möglichkeit, das Problem zu lösen, besteht darin, die 34 Eingaben zu verwenden und für jede Ausgabespalte ein individuelles Regressionsmodell zu erstellen. Ich frage mich, ob dieses Problem mit nur einem Modell gelöst werden...
Dies ist eher eine konzeptionelle Frage, aber während ich sie verwende, werde Rich auf die Pakete in verweisen R. Wenn das Ziel darin besteht, ein lineares Modell für Vorhersagezwecke anzupassen und dann Vorhersagen zu treffen, bei denen die zufälligen Effekte möglicherweise nicht verfügbar sind,...