Wiem, że w regresji liniowej zmienna odpowiedzi musi być ciągła, ale dlaczego tak jest? Nie mogę znaleźć w Internecie niczego, co wyjaśniałoby, dlaczego nie mogę używać dyskretnych danych dla zmiennej
Rozumiem, że podstawowa zasada algorytmu dla LLE składa się z trzech kroków. Znajdowanie sąsiedztwa każdego punktu danych za pomocą niektórych miar, takich jak k-nn. Znajdź wagi dla każdego sąsiada, które oznaczają wpływ sąsiada na punkt danych. Skonstruuj osadzanie danych w małych wymiarach na...
Małe tło Pracuję nad interpretacją analizy regresji, ale bardzo się mylę co do znaczenia r, r do kwadratu i resztkowego odchylenia standardowego. Znam definicje: Charakteryzacje r mierzy siłę i kierunek liniowej zależności między dwiema zmiennymi na wykresie rozrzutu Kwadrat R jest...
Przeczytałem kilka wyjaśnień na temat właściwości modeli liniowych vs nieliniowych, ale czasami nie jestem pewien, czy model pod ręką jest liniowy czy nieliniowy. Na przykład, czy następujący model jest liniowy czy nieliniowy? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 +...
Studiuję i próbuję wdrożyć splotowe sieci neuronowe, ale przypuszczam, że to pytanie dotyczy ogólnie wielowarstwowych perceptronów. Neurony wyjściowe w mojej sieci reprezentują aktywację każdej klasy: najbardziej aktywny neuron odpowiada przewidywanej klasie dla danego wejścia. Aby rozważyć koszt...
Czytałem o metodzie Nyström do aproksymacji jądra niskiej rangi. Ta metoda jest zaimplementowana w scikit-learn [1] jako metoda rzutowania próbek danych na przybliżenie niskiego rzędu mapowania cech jądra. Zgodnie z moją najlepszą wiedzą, biorąc pod uwagę zestaw szkoleniowy i funkcję jądra,...
Zamknięte . To pytanie jest oparte na opiniach . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby można było na nie odpowiedzieć faktami i cytatami, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Obecnie uczęszczam na...
Jakie jest znaczenie rozróżnienia między modelami liniowymi i nieliniowymi? Pytanie Nieliniowy vs. uogólniony model liniowy: jak odnosisz się do regresji logistycznej, Poissona itp.? a jego odpowiedzią było niezwykle pomocne wyjaśnienie liniowości / nieliniowości uogólnionych modeli liniowych....
Uczę się regresji liniowej za pomocą Wstępu do analizy regresji liniowej autorstwa Montgomery'ego, Pecka i Vininga . Chciałbym wybrać projekt analizy danych. Naiwnie uważam, że regresja liniowa jest odpowiednia tylko wtedy, gdy podejrzewa się, że istnieją liniowe zależności funkcjonalne między...
X⃗ ∈RnX→∈Rn\vec{X} \in \mathbb{R}^nfX⃗ (x⃗ )fX→(x→)f_\vec{X}(\vec{x})n×nn×nn \times nAAAY⃗ =AX⃗ Y→=AX→\vec{Y} = A\vec{X}Y⃗ Y→\vec{Y}fY⃗ (y⃗ )=1|detA|fX⃗ (A−1y⃗ ).fY→(y→)=1|detA|fX→(A−1y→). f_{\vec{Y}}(\vec{y}) = \frac{1}{\left|\det A\right|}f_{\vec{X}}(A^{-1}\vec{y}). Powiedzmy teraz, że...
Do analizy danych z eksperymentu biofizyki próbuję obecnie dopasować krzywą za pomocą wysoce nieliniowego modelu. Funkcja modelu wygląda następująco: y= a x + b x- 1 / 2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Tutaj szczególnie duże znaczenie ma wartość .bbb Wykres dla tej funkcji: (Zauważ, że funkcja...
Czy ktoś może wyjaśnić, dlaczego używamy logarytmicznych modeli liniowych w kategoriach zwykłych ludzi? Pochodzę z wykształcenia inżynierskiego, a to naprawdę okazuje się dla mnie trudnym przedmiotem, to znaczy statystykami. Będę wdzięczny za
Mam trzypoziomową tabelę zdarzeń awaryjnych, z danymi zliczeń dla kilku gatunków, rośliny żywicielskiej, z której zostały zebrane, oraz tego, czy zbiór ten miał miejsce w deszczowy dzień (to naprawdę ma znaczenie!). Przy użyciu R fałszywe dane mogą wyglądać mniej więcej tak: count <- rpois(8,...
Liniowe modele mieszanych efektów są rozszerzeniami modeli regresji liniowej dla danych gromadzonych i podsumowywanych w grupach. Kluczową zaletą jest to, że współczynniki mogą się różnić w odniesieniu do jednej lub więcej zmiennych grupowych. Mam jednak problem z tym, kiedy użyć modelu z efektem...
Mam nadzieję, że poniższe ogólne pytanie ma sens. Należy pamiętać, że do celów tego konkretnego pytania nie interesują mnie teoretyczne (domena przedmiotowa) powody wprowadzenia nieliniowości. Dlatego sformułuję pełne pytanie w następujący sposób: Jakie są logiczne ramy ( kryteria i, jeśli to...
Mam szczerą nadzieję, że sformułowałem to pytanie w taki sposób, że można na nie ostatecznie odpowiedzieć - jeśli nie, proszę dać mi znać, a spróbuję ponownie! Powinienem też chyba zauważyć, że do tych analiz będę używać R. Mam kilka środków, plant performance (Ys)które, jak podejrzewam, były pod...
Modele ukarane mogą być wykorzystane do oszacowania modeli, w których liczba parametrów jest równa lub nawet większa niż wielkość próbki. Taka sytuacja może wystąpić w logarytmiczno-liniowych modelach dużych rzadkich tabel danych kategorialnych lub zliczających. W tych ustawieniach często jest...
Mój zestaw danych (N.≈ 10 , 000N.≈10,000N \approx 10,000) ma zmienną zależną (DV), pięć niezależnych zmiennych „podstawowych” (P1, P2, P3, P4, P5) i jedną niezależną zmienną będącą przedmiotem zainteresowania (Q). Uruchomiłem regresje liniowe OLS dla następujących dwóch modeli: DV ~ 1 + P1 + P2 +...
Mam dane z następującego schematu eksperymentalnego: moje obserwacje są liczbami sukcesów ( K) z odpowiedniej liczby prób ( N), zmierzonymi dla dwóch grup, z których każda składa się z Iosobników, z Tzabiegów, w których w każdej takiej kombinacji czynników występują Rpowtórzenia . Stąd też zupełnie...
Sytuacja Mam zestaw danych z jednym zależnym yyy i jedna zmienna niezależna xxx. Chcę dopasować do ciągłej częściowej regresji liniowejkkk znane / ustalone punkty przerwania występujące w (za1,za2), ... ,zak)(a1,a2,…,ak)(a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{k}). Breakpoins są znane bez wątpliwości, więc nie...