Wyrażenie matematyczne z> 1 terminem zawierające tę samą zmienną (np. X & x ^ 2). Wielomiany są powszechnie używane do modelowania relacji krzywoliniowych.
Mam (mieszany) model, w którym jeden z moich predyktorów powinien z góry być kwadratowo powiązany tylko z predyktorem (z powodu manipulacji eksperymentalnej). Dlatego chciałbym dodać do modelu tylko kwadratowy termin. Dwie rzeczy powstrzymują mnie od tego: Myślę, że czytałem już gdzieś, że zawsze...
Jeśli regresja wielomianowa modeluje relacje nieliniowe, to jak można to uznać za szczególny przypadek wielokrotnej regresji liniowej? Wikipedia zauważa, że „Chociaż regresja wielomianowa pasuje do danych do modelu nieliniowego, jako problem estymacji statystycznej jest ona liniowa, w tym...
Na przykład podczas regresji, dwoma hiperparametrami do wyboru są często pojemność funkcji (np. Największy wykładnik wielomianu) i ilość regularyzacji. Jestem zdezorientowany, dlaczego nie po prostu wybrać funkcję niskiej pojemności, a następnie zignorować jakąkolwiek regularyzację? W ten sposób...
Próbuję użyć scikit-learn do regresji wielomianowej. Z tego, co czytam, regresja wielomianowa jest szczególnym przypadkiem regresji liniowej. Miałem nadzieję, że może jeden z uogólnionych modeli liniowych scikit może zostać sparametryzowany, aby pasował do wielomianów wyższego rzędu, ale nie widzę...
Chcę regresować zmienną na . Czy powinienem to zrobić przy użyciu surowych czy ortogonalnych wielomianów? Spojrzałem na pytanie na stronie, które się nimi zajmują, ale tak naprawdę nie rozumiem, jaka jest różnica między ich używaniem. yyyx , x2), … , X5x,x2),…,x5x,x^2,\ldots,x^5 Dlaczego nie mogę...
Zaczynam od mojej regresji OLS: gdzie D jest zmienną fikcyjną, szacunki różnią się od zera niską wartością p. Następnie wykonuję test RESETU Ramseya i stwierdzam, że mam trochę błędnej specyfikacji równania, a zatem uwzględniam kwadrat x: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 1 + β 3 D + εy= β0+ β1x1+ β2)D...
Wydaje się, że jeśli mam model regresji, taki jak , mogę albo dopasować surowy wielomian i uzyskać niewiarygodne wyniki, albo dopasować ortogonalny wielomian i uzyskać współczynniki które nie mają bezpośredniej fizycznej interpretacji (np. nie mogę ich użyć do znalezienia lokalizacji ekstremy w...
Wiem, jak wykonać regresję liniową na zbiorze punktów. To znaczy, wiem, jak dopasować wybrany wielomian do danego zestawu danych (w sensie LSE). Jednak nie wiem, jak zmusić moje rozwiązanie do przejścia przez niektóre wybrane punkty. Widziałem to już wcześniej, ale nie pamiętam, jak nazywała się ta...
Ogólnie zastanawiam się, czy kiedykolwiek lepiej nie używać ortogonalnych wielomianów podczas dopasowywania regresji do zmiennych wyższego rzędu. W szczególności zastanawiam się nad użyciem R: Jeśli poly()z raw = FALSEprodukuje te same wartości, montowany poly()z raw = TRUEoraz polyz raw =...
W książce Bishopa o uczeniu maszynowym omawia problem dopasowania krzywej funkcji wielomianu do zestawu punktów danych. Niech M będzie rzędem dopasowanego wielomianu. Tak to stwierdza Widzimy, że wraz ze wzrostem M wielkość współczynników zwykle rośnie. W szczególności dla wielomianu M = 9...
Czy w regresji logistycznej zawierającej tylko warunki liniowe i kwadratowe, jeśli mam współczynnik liniowy i współczynnik kwadratowy , czy mogę powiedzieć, że istnieje punkt zwrotny prawdopodobieństwa na ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 /...
Wielomiany ortogonalne w jednowymiarowym zestawie punktów są wielomianami, które wytwarzają wartości na tych punktach w taki sposób, że iloczyn skalarny i korelacja par są zerowe. R może wytwarzać ortogonalne wielomiany z funkcją poli . Ta sama funkcja ma wariant polimorficzny, który tworzy...
Czytam Multivariable Model Building: Pragmatyczne podejście do analizy regresji w oparciu o ułamkowe wielomiany do modelowania zmiennych ciągłych przez Patrick Royston i Willie Sauerbrei. Jak dotąd jestem pod wrażeniem i jest to interesujące podejście, którego wcześniej nie rozważałem. Ale autorzy...
Podczas przeprowadzania regresji wielomianowej dla na ludzie czasami używają surowych wielomianów, czasem ortogonalnych wielomianów. Ale kiedy używają tego, co wydaje się całkowicie arbitralne.XYYYXXX Tu i tutaj używane są surowe wielomiany. Ale tu i tutaj wydaje się, że ortogonalne wielomiany...
Daj mi pomysł, jak efektywnie przekodować zmienną kategorialną (czynnik) do zestawu ortogonalnych wielomianowych zmiennych kontrastowych. W przypadku wielu typów zmiennych kontrastu (np. Odchylenie, prosty, Helmert itp.) Przejście jest następujące: Skomponuj macierz współczynników kontrastu...
Dlaczego ktoś stosuje wiek i kwadrat do wieku jako zmienne towarzyszące w badaniu asocjacji genetycznej? Rozumiem użycie wieku, jeśli zostało ono zidentyfikowane jako znacząca zmienna towarzysząca, ale nie mam pojęcia, jak wykorzystać wiek
Nie mam na myśli konkretnego przykładu ani zadania. Po prostu jestem nowy w używaniu splajnów b i chciałem lepiej zrozumieć tę funkcję w kontekście regresji. Załóżmy, że chcemy ocenić związek między zmienną odpowiedzi a niektórymi predyktorami . Predyktory obejmują niektóre zmienne numeryczne, a...
Dlaczego otrzymuję różne prognozy dotyczące ręcznego rozwijania wielomianu i korzystania z polyfunkcji R. set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <-...
Chcę modelować dwie różne zmienne czasowe, z których niektóre są silnie współliniowe w moich danych (wiek + kohorta = okres). Robiąc to, miałem problemy z lmerinterakcjami i poly(), ale prawdopodobnie nie jest to ograniczone lmer, otrzymałem takie same wyniki z nlmeIIRC. Oczywiście brakuje mi...
Chcę zawrzeć termin i jego kwadrat (zmienne predykcyjne) w regresji, ponieważ zakładam, że niskie wartości mają pozytywny wpływ na zmienną zależną, a wysokie wartości mają negatywny wpływ. powinien obejmować działanie wyższych wartości. Oczekuję zatem, że współczynnik będzie dodatni, a współczynnik...