Ein Freund von mir hat kürzlich gefragt, was so gewöhnlich ist, über gewöhnliche kleinste Quadrate. Wir schienen in der Diskussion nicht weiterzukommen. Wir waren uns beide einig, dass OLS ein Sonderfall des linearen Modells ist, viele Verwendungszwecke hat, bekannt ist und ein Sonderfall vieler...
Kann mir jemand sagen, warum ich durch Rgewichtete kleinste Quadrate und manuelle Lösung durch Matrixoperation unterschiedliche Ergebnisse erhalte ? Insbesondere versuche ich, manuell zu lösen , wobei die Diagonalmatrix für Gewichte ist, die Datenmatrix ist, die Antwort ist Vektor....
Da der Standardfehler einer linearen Regression normalerweise für die Antwortvariable angegeben wird, frage ich mich, wie Konfidenzintervalle in die andere Richtung erhalten werden können - z. B. für einen x-Achsenabschnitt. Ich kann mir vorstellen, was es sein könnte, aber ich bin sicher, dass es...
Betrachten Sie die Funktion r(x)=E(Y∣X=x)r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Dies wurde in einem von mir verwendeten Lehrbuch als Regressionsfunktion bezeichnet . Ich versuche, die Beziehung zwischen dieser Funktion und dem klassischen linearen Regressionsmodell herauszufinden. Ich...
Ich versuche, die Ergebnisse eines Artikels zu interpretieren, in dem mehrere Regressionen angewendet wurden, um verschiedene Ergebnisse vorherzusagen. Die -Werte (standardisierte B-Koeffizienten, definiert als β x 1 = B x 1 ⋅ S D x 1)ββ\beta wobeiydie abhängige Variable undx1ein Prädiktor ist)...
Angenommen, ich passe eine Binomialregression an und erhalte die Punktschätzungen und die Varianz-Kovarianz-Matrix der Regressionskoeffizienten. Dadurch kann ich ein CI für den erwarteten Anteil der Erfolge in einem zukünftigen Experiment erhalten, , aber ich benötige ein CI für den beobachteten...
Ich weiß, wie man lineare Zielfunktionen und lineare Boosts in XGBoost implementiert. Meine konkrete Frage lautet: Wenn der Algorithmus zum Residuum (oder zum negativen Gradienten) passt, verwendet er bei jedem Schritt ein Merkmal (dh ein univariates Modell) oder alle Merkmale (multivariates...
Bei zwei mehrdimensionalen Datensätzen, und , führen einige Personen eine multivariable Analyse durch, indem sie mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) eine ersatzabhängige Variable erstellen. Das heißt, führen Sie PCA auf Set aus, nehmen Sie Scores entlang der ersten Komponente und führen Sie...
Ich habe viele gesehen, die diskutieren, ob eine grundlegende Poisson-Regression eine verschachtelte Version einer null-aufgeblasenen Poisson-Regression ist. Zum Beispiel argumentiert diese Site , dass dies der Fall ist, da letztere zusätzliche Parameter zum Modellieren zusätzlicher Nullen enthält,...
Ich muss ein kompliziertes Regressionsproblem über die Einheitsplatte lösen. Die ursprüngliche Frage zog einige interessante Kommentare an, aber leider keine Antworten. In der Zwischenzeit habe ich etwas mehr über dieses Problem gelernt, daher werde ich versuchen, das ursprüngliche Problem in...
Ich habe einen Datensatz mit einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen. Beide sind keine Zeitreihen. Ich habe 120 Beobachtungen. Der Korrelationskoeffizient beträgt 0,43 Nach dieser Berechnung habe ich für beide Variablen eine Spalte mit dem Durchschnitt für jeweils 12 Beobachtungen...
Ich habe selbst maschinell gelernt. Ich bin auf diesen Abschnitt der Wikipedia-Seite über logistische Regression gestoßen , in dem behauptet wird Weil das Modell als verallgemeinertes lineares Modell (siehe unten) für 0 ausgedrückt werden kann Es scheint mir, dass ich ein logistisches...
eine lineare Regression mit der Form .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Wenn positiv ist, impliziert dies eine positive Korrelation zwischen und ? (Umgekehrt eine negative Korrelation, wenn \ beta_3 negativ
Eine der Annahmen der linearen Regression ist, dass die Fehlerterme eine konstante Varianz aufweisen sollten und dass die mit dem Modell verbundenen Konfidenzintervalle und Hypothesentests auf dieser Annahme beruhen. Was genau passiert, wenn die Fehlerterme keine konstante Varianz...
Ich studiere derzeit über logistische Regression. Aber ich bleibe bei der Berechnung des Abschnitts ( ) und des Koeffizienten ( β 1 ) stecken . Ich habe über das Internet danach gesucht, aber nur Tutorials mit Microsoft Excel oder integrierten Funktionen in R erhalten. Ich habe gehört, dass es...
Nehmen Sie die folgende lineare Beziehung an: , wobei die abhängige Variable ist, eine einzelne unabhängige Variable und der Fehlerterm.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Nach Stock & Watson (Einführung in die Ökonometrie; Kapitel 4 ) ist die...
Der Korrelationskoeffizient ist: r =∑k(xk- -x¯) (yk- -yk¯)sxsyn - 1r=∑k(xk- -x¯)(yk- -yk¯)sxsyn- -1 r = \frac{\sum_k \frac{(x_k - \bar{x}) (y_k - \bar{y_k})}{s_x s_y}}{n-1} Der Stichprobenmittelwert und die Standardabweichung der Stichprobe sind empfindlich gegenüber Ausreißern. Auch der...
y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Die Sprache zur Beschreibung von Regressionsmodellen, wie die oben angegebene sehr einfache lineare Regression, variiert häufig, und solche Variationen weisen häufig geringfügige Bedeutungsverschiebungen auf. Zum Beispiel kann...
Ich lese diesen Papiervorabdruck und habe Schwierigkeiten, die Gleichungen für die Gaußsche Prozessregression abzuleiten. Sie verwenden die Einstellung und Notation von Rasmussen & Williams . Somit wird additives, mittleres, stationäres und normalverteiltes Rauschen mit Varianz...
Trotz der grundlegenden Ähnlichkeiten wie bei beiden Modellen ist die Erfolgswahrscheinlichkeit eher als die direkte Modellierung der Antwortvariablen; Ich glaube, dass es zuverlässigere Antworten gibt, die auf die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen diesen Modellen hinweisen. Ein Unterschied...