Ich führe Quantilregressionen in R mit dem Paket quantreg durch. Mein Datensatz enthält 12.328 Beobachtungen zwischen 0,12 und 330. Die Zeitpunkte für meine Daten sind nicht genau kontinuierlich. Alle Daten fallen in einen von wenigen Dutzend Fächern zwischen 73 und 397. Als ich mit der Funktion lm...
Ich verwende zwei 3-Schicht-Feedforward-Mehrschicht-Perzeptrone (MLPs). Mit den gleichen Eingabedaten (14 Eingangsneuronen) mache ich eine Klassifizierung (wahr / falsch) und eine Regression (wenn wahr, "wie viel") ¹. Bis jetzt habe ich faul Matlabs Patternnet bzw. Fitnet verwendet. Faul, weil ich...
Gibt es überhaupt eine Möglichkeit, LASSO mit negativer Binomialregression auf R durchzuführen? Ich führe eine negative binomiale Regression für meinen Datensatz durch, da die Daten zu verteilt sind, um eine Poisson-Regression zu erzwingen. Inzwischen stehe ich auch vor einem...
Ich habe die folgende Tabelle in R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame")...
Ich habe einen Datensatz, für den ich versuche, eine Regression durchzuführen, und der fehlschlägt. Die Situation: Tausende von Kampfroboterbetreibern kämpfen mit Kampfrobotern untereinander. Einige Kampfroboter sind stark und mächtig, andere sind schwach; Die Starken gewinnen öfter und verursachen...
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...
Das Gesetz von Beer aus der Chemie besagt, dass die Absorption einer Flüssigkeit proportional zur Konzentration C ist , also: A = k C Der Standard besteht darin, einen Satz von Lösungen mit bekannten Konzentrationen herzustellen und die Absorption zu messen, um einen Standard zu bilden Kurve '(im...
Ich versuche, die MAP-Schätzung für ein Modell durch Gradientenabstieg zu finden. Mein Prior ist ein multivariater Gaußscher mit einer bekannten Kovarianzmatrix. Auf konzeptioneller Ebene glaube ich zu wissen, wie man das macht, aber ich hatte auf Hilfe bei den Details gehofft. Insbesondere wenn...
Ich arbeite mit dem psclPaket an Datenmodellen mit Null-Inflation . Ich frage mich nur, warum es keine Entwicklung von Modellen für Datenmodelle mit einer aufgeblasenen Anzahl gibt! Auch, warum es keine Entwicklung von bimodalen, sagen wir null und zwei aufgeblasenen Zähldatenmodellen gibt! Einmal...
R in Action (Kabacoff, 2011) schlägt die folgende Routine vor, um die Überdispersion in einer logistischen Regression zu testen: Passen Sie die logistische Regression mithilfe der Binomialverteilung an: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(),...
Dies ist eine recht allgemeine Frage: Angenommen, ich möchte ein Modell erstellen, um die nächste Beobachtung basierend auf den vorherigen Beobachtungen vorherzusagen ( kann ein Parameter zur experimentellen Optimierung sein). Wir haben also im Grunde ein Schiebefenster mit Eingabemerkmalen, um die...
Ich habe einen Datensatz mit einer binären (Überlebens-) Antwortvariablen und 3 erklärenden Variablen ( A= 3 Ebenen, B= 3 Ebenen, C= 6 Ebenen). In diesem Datensatz sind die Daten mit 100 Personen pro ABCKategorie ausgewogen . Ich studierte bereits die Wirkung von diesen A, Bund CVariablen , die mit...
Wie kann man objektiv ("algorithmisch" gelesen) ein geeignetes Modell für eine einfache lineare Regression der kleinsten Quadrate mit zwei Variablen auswählen? Angenommen, die Daten scheinen einen quadratischen Trend zu zeigen, und es wird eine Parabel generiert, die recht gut zu den Daten passt....
Ich eine logistische Regression mit unabhängigen Variablen und Beobachtungen durch. Ich bewerte die Modellanpassung, um festzustellen, ob die Daten den Modellannahmen entsprechen, und habe mit dem Paket das folgende gruppierte Restdiagramm erstellt:242424123,996123,996123,996arm R Offensichtlich...
Für die Regressionsanalyse ist es häufig hilfreich, den Datengenerierungsprozess zu kennen, um zu überprüfen, wie die verwendete Methode funktioniert. Während es für eine einfache lineare Regression ziemlich einfach ist, dies zu tun, ist dies nicht der Fall, wenn die abhängige Variable einer...
Die allgemeine Version: Ich muss schätzen, wobei und stetig und multivariat sind. Ich mache es lieber nichtparametrisch, weil ich keine gute funktionale Form im Sinn habe und so etwas wie unvoreingenommen sein muss. Ich wollte einen bedingten Kernel-Dichteschätzer verwenden, aber mir wurde klar,...
Ich habe ein Ergebnis mit der richtigen Zensur wie folgt: y<-c(rep(2.83,3), rep(3.17,4), rep(3.83,4), rep(4.17,5), rep(4.83,8), rep(5.5,3), rep(7.17,5), rep(8.17,7), rep(8.83,12), rep(9.5, 12), rep(9.83,17), rep(10.17,30), rep(10.50,100)) Wo y=10.5sind die richtigen Zensurwerte?...
Stellen Sie sich eine Ergebnisvariable vor, die vier klare, geordnete Kategorien enthält. Dies scheint eine gute Verwendung der ordinalen logistischen Regression zu sein, um die Quotenverhältnisse für die Auswirkung von Kovariaten auf die Bewegung eines Subjekts um einen "Schritt" die Leiter hinauf...
Der Datenerzeugungsprozess ist:y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Sei eine Folge von bis der Länge...
Wenn ich Regressionsmodelle verwende, bin ich misstrauisch, wenn ich auf Annahmen einer linearen Assoziation zurückgreife. stattdessen mag ich die funktionale Form von Beziehungen zwischen abhängigen und erklärenden Variablen Regression nichtparametrischer Glättung zu erforschen (zB...