Ich habe die Verwendung der Bayes'schen linearen Regression untersucht, bin aber zu einem Beispiel gekommen, über das ich verwirrt bin. Angesichts des Modells: y=βX+ϵy=βX+ϵ{\bf y} = {\bf \beta}{\bf X} + \bf{\epsilon} Angenommen, und ein ,ϵ∼N(0,ϕI)ϵ∼N(0,ϕI){\bf \epsilon} \sim N(0, \phi...
Ich habe eine große Anzahl von Prädiktoren (mehr als 43.000) zur Vorhersage einer abhängigen Variablen, die 2 Werte annehmen kann (0 oder 1). Die Anzahl der Beobachtungen beträgt mehr als 45.000. Die meisten Prädiktoren sind Unigramme, Bigramme und Trigramme von Wörtern, daher besteht zwischen...
Ich habe ungefähr 500 Variablen pro Patient, jede Variable hat einen kontinuierlichen Wert und wird zu drei verschiedenen Zeitpunkten (nach 2 Monaten und nach 1 Jahr) gemessen. Mit der Regression möchte ich das Behandlungsergebnis für neue Patienten vorhersagen. Ist es möglich, die SVM-Regression...
Wie kann man die optimale Lernrate für den Gradientenabstieg bestimmen? Ich denke, ich könnte es automatisch anpassen, wenn die Kostenfunktion einen größeren Wert als in der vorherigen Iteration zurückgibt (der Algorithmus konvergiert nicht), aber ich bin mir nicht sicher, welchen neuen Wert er...
Während der logistischen Regression erhalte ich enorme Koeffizienten, siehe Koeffizienten mit krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family =...
Design und Hypothese : Wir haben wellbeingzum Zeitpunkt 1 und 2 gemessen und wollen sehen, ob der Faktor A(gemessen zum Zeitpunkt 1 und angenommen, dass er über die Zeit ein stabiler Faktor ist) ein signifikanter Prädiktor für den Faktor ist B(gemessen zum Zeitpunkt 2). . Wir erwarten auch, dass...
Im Kapitel "Regression to the Mean" von Daniel Kahneman "Denken, schnell und langsam" wird ein Beispiel gegeben, und der Leser wird gebeten, den Umsatz einzelner Geschäfte anhand der Gesamtumsatzprognose und der Verkaufszahlen des Vorjahres zu prognostizieren . Zum Beispiel (das Beispiel des Buches...
Wir haben die folgenden Punkte: Wie können wir die am besten passende Linie durch die Punkte finden? Mein Rechner hat die Option, die am besten passende Linie durch diese Punkte zu finden, nämlich:y = a x y = a x + b( 0 , 0 ) ( 1 , 51,8 ) ( 1,9 , 101,3 ) ( 2,8 , 148,4 ) ( 3,7 , 201,5 ) ( 4,7 ,...
Ich arbeite also mit logistischen Regressionsmodellen in R. Obwohl ich noch neu in der Statistik bin, habe ich das Gefühl, dass ich inzwischen ein gewisses Verständnis für Regressionsmodelle habe, aber es gibt immer noch etwas, das mich stört: Wenn Sie sich das verknüpfte Bild ansehen, sehen Sie...
Ich habe ein lineares Regressionsmodell mit einer kategorischen Variable (männlich und weiblich) und einer kontinuierlichen Variable .AAABBB Ich habe Kontrastcodes in R mit eingerichtet options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Und jetzt habe ich Quadratsummen vom Typ III für , und deren...
Ich habe den Guass-Markov-Satz auf Wikipedia gelesen und gehofft, jemand könnte mir helfen, den Hauptpunkt des Satzes herauszufinden. Wir nehmen an, dass ein lineares Modell in Matrixform gegeben ist durch: und wir suchen nach BLAU, .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Gemäß dieser ,...
Ich versuche ein lineares Regressionsmodell zu lernen. Ich habe jedoch einige Verwirrung in Bezug auf die Normalisierung der Daten. Ich habe die Merkmale / Prädiktoren auf den Mittelwert Null und die Einheitsvarianz normalisiert. Muss ich dasselbe für das Ziel tun? Wenn ja
In R, wenn ich die lm()Funktion folgendermaßen aufrufe: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Das gibt mir ein lineares Modell der Antwortvariablen mit var1, var2und die Interaktion zwischen ihnen. Wie genau interpretieren wir den Interaktionsterm jedoch numerisch? Die...
Stimmt es, dass unter den Gauß-Markov-Annahmen die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate effiziente und unvoreingenommene Schätzer liefert? So: für alle tE.( ut) = 0E.(ut)=0E(u_t)=0 ttt für t = sE.( utus) = σ2E.(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 t = st=st=s für t ≠ sE(utus)=0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 t ≠...
EDIT: Seit diesem Beitrag machen, ich habe mit einem zusätzlichen Beitrag verfolgt hier . Zusammenfassung des folgenden Textes: Ich arbeite an einem Modell und habe lineare Regression, Box Cox-Transformationen und GAM ausprobiert, aber keine großen Fortschritte erzielt Mit Rarbeite ich derzeit an...
Die Situation Ich habe einen Datensatz mit einem abhängigen und einer unabhängigen Variablen x . Ich möchte eine kontinuierliche stückweise lineare Regression mit k bekannten / festen Haltepunkten anpassen, die bei ( a 1 , a 2 , … , a k ) auftreten . Die Breakpoins sind ohne Unsicherheit bekannt,...
Ich interessiere mich für Vorhersagen Yund studiere verschiedene zwei Messtechniken X1und X2. Es könnte zum Beispiel sein, dass ich den Geschmack einer Banane vorhersagen möchte, indem ich entweder messe, wie lange sie auf dem Tisch liegt, oder indem ich die Anzahl der braunen Flecken auf der...
Die Population r-square kann unter der Annahme fester oder zufälliger Bewertungen definiert werden:ρ2ρ2\rho^2 Feste Punktzahlen: Die Stichprobengröße und die besonderen Werte der Prädiktoren werden festgehalten. Somit ist der Anteil der Varianz, der im Ergebnis durch die
Ich habe versucht, eine gewisse Intuition für die Regression des Gaußschen Prozesses zu gewinnen, also habe ich ein einfaches 1D-Spielzeugproblem zum Ausprobieren erstellt. Ich habe als Eingaben und als Antworten genommen. ('Inspiriert' von )xich= { 1 , 2 , 3 }xi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\}y = x 2yich= {...
Ich führe eine Metaanalyse der Effektgrößen d in R unter Verwendung des Metafor-Pakets durch. d repräsentiert Unterschiede in den Gedächtniswerten zwischen Patienten und Gesunden. Einige Studien berichten jedoch nur über Unterpunkte des interessierenden Maßes d (z. B. mehrere unterschiedliche...