Ich verwende eine Standardversion der logistischen Regression, um meine Eingabevariablen an binäre Ausgabevariablen anzupassen. In meinem Problem sind die negativen Ausgänge (0s) jedoch weitaus größer als die positiven Ausgänge (1s). Das Verhältnis beträgt 20: 1. Wenn ich also einen Klassifikator...
Ich denke über ein Problem nach, das darin besteht, das Protokoll (die Ausgaben) eines Kunden mithilfe der linearen Regression vorherzusagen. Ich überlege, welche Funktionen als Eingabe verwendet werden sollen, und frage mich, ob es in Ordnung wäre, das Perzentil einer Variablen als Eingabe zu...
Ich habe gerade eine Kopie von The Elements of Statistical Learning von Hastie, Tibshirani und Friedman erhalten. In Kapitel 2 (Überblick über betreutes Lernen), Abschnitt 4 (Statistische Entscheidungstheorie) gibt er eine Ableitung der Regressionsfunktion. Lassen bezeichnet einen reellen...
Ich habe einen Beispieldatensatz wie folgt: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1)...
Ich habe die folgenden Daten hier . Ich versuche, das 95% -Konfidenzintervall für die mittlere Reinheit zu berechnen, wenn der Kohlenwasserstoffprozentsatz 1,0 beträgt. In R gebe ich Folgendes ein. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1...
Ich habe kürzlich eine Überarbeitung für mein Forschungspapier erhalten. Das Folgende ist der Kommentar des Rezensenten zu meinem Papier: Die Ergebnisse eines Modells sind nicht ganz überzeugend, insbesondere die lineare Regression weist normalerweise Mängel im Umgang mit Ausreißern auf. Ich...
Ich verwende den RandomForest-Regressor für meine Daten und konnte feststellen, dass der oob-Wert 0,83 betrug. Ich bin mir nicht sicher, wie es dazu kam. Ich meine, meine Ziele sind hohe Werte im Bereich von 10 ^ 7. Wenn es also MSE ist, sollte es viel höher sein. Ich verstehe nicht, was 0,83 hier...
Ich bin daran interessiert, ein Verfahren zur Simulation von Daten zu finden, die mit einem bestimmten Mediationsmodell übereinstimmen. Gemäß dem allgemeinen Framework für lineare Strukturgleichungsmodelle zum Testen von Mediationsmodellen, das zuerst von Barron und Kenny (1986) skizziert und an...
Ich habe ein logistisches Regressionsmodell (Anpassung über glmnet in R mit elastischer Netzregulierung) und möchte den Unterschied zwischen echten und falschen Positiven maximieren. Zu diesem Zweck wurde das folgende Verfahren in den Sinn gebracht: Passen Sie das logistische
Ich bin neu in der Statistik und versuche, den Unterschied zwischen ANOVA und linearer Regression zu verstehen. Ich benutze R, um dies zu untersuchen. Ich habe verschiedene Artikel darüber gelesen, warum ANOVA und Regression unterschiedlich, aber immer noch gleich sind und wie sie visualisiert...
Ich habe viele Satelliten-Rasterbilder von verschiedenen Sensoren zur Verfügung. Von diesen haben die gröberen eine sehr reichliche zeitliche Auflösung. Die Raster mit mittlerer Auflösung haben tendenziell weniger Erwerbsdaten, es sind jedoch noch einige Informationen verfügbar. Die feineren...
Welches Setup ist für einen Unterschied im Differenzregressionsmodell mit geeignet? Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} wobei T ein Dummy ist, der gleich 1 ist, wenn die Beobachtung aus der...
Wenn , kann das Problem der kleinsten Quadrate, das dem Wert von eine sphärische Beschränkung auferlegt , als für ein überbestimmtes System. \ | \ cdot \ | _2 ist die euklidische Norm eines Vektors.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta +
Ein Kollege von mir hat mir dieses Problem geschickt und anscheinend im Internet die Runde gemacht: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? Die Antwort scheint 200 zu sein. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 Wenn ich eine lineare Regression in R mache: data...
Ich mache eine lineare Regression mit der R lm-Funktion: x = log(errors) plot(x,y) lm.result = lm(formula = y ~ x) abline(lm.result, col="blue") # showing the "fit" in blue aber es passt nicht gut. Leider kann ich das Handbuch nicht verstehen. Kann mich jemand in die richtige Richtung weisen,...
Die Definition einer ausreichenden Statistik lautet: Sei eine Zufallsstichprobe aus einer Verteilung, die durch einen Parameter indiziert ist . Sei eine Statistik. Angenommen, für jedes und jeden möglichen Wert von hängt die bedingte gemeinsame Verteilung von , dass nur von , nicht aber von abhängt...
Ich versuche zu verstehen, wie ich eine Variable am besten modellieren kann, wenn ich im Laufe der Zeit immer detailliertere Prädiktoren erhalten habe. Betrachten Sie beispielsweise die Modellierung der Wiederherstellungsraten für ausgefallene Kredite. Angenommen, wir haben einen Datensatz mit...
Ich möchte ein DLM mit zeitlich variierenden Koeffizienten anpassen, dh eine Erweiterung der üblichen linearen Regression. yt= θ1+ θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Ich habe einen Prädiktor ( ) und eine Antwortvariable ( ), Meeres- und Binnenfischfang von 1950 bis 2011. Ich möchte, dass...
Für Klassifizierungsprobleme habe ich neuronale Netze verwendet und Fehler vom Typ I und II unter Verwendung der Verwirrungsmatrix und ihrer Maße gemäß dieser Ressource ( Spiegel ) gemessen , was ziemlich einfach ist. Wie würde man bei einem Schätzungsproblem die Modellleistung bewerten?...
Ich arbeite an einem prädiktiven Kostenmodell, bei dem das Alter des Patienten (eine in Jahren gemessene ganzzahlige Größe) eine der Prädiktorvariablen ist. Ein starker nichtlinearer Zusammenhang zwischen Alter und Risiko eines Krankenhausaufenthaltes ist offensichtlich: Ich denke über einen...