Możemy użyć lm()do przewidywania wartości, ale w niektórych przypadkach nadal potrzebujemy równania formuły wynikowej. Na przykład dodaj równanie do
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...
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...
Brałem udział w konkursie uczenia maszynowego, w którym używają RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) do oceny wydajności przewidującej cenę sprzedaży danej kategorii sprzętu. Problem w tym, że nie jestem pewien, jak interpretować sukces mojego końcowego wyniku. Na przykład, jeśli osiągnąłem...
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4,...
Zawsze używam lm()w R do regresji liniowej na . Ta funkcja zwraca współczynnik taki, żeyyyxxxββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. Dzisiaj dowiedziałem się o całkowitej liczbie najmniejszych kwadratów i tej princomp()funkcji (analiza głównego składnika, PCA) można użyć do jej wykonania. To powinno być dla...
Mam binarny model regresji logistycznej z pseudo-kwadratem McFaddena wynoszącym 0,192 ze zmienną zależną o nazwie płatność (1 = płatność i 0 = brak płatności). Jaka jest interpretacja tego pseudo R-kwadrat? Czy jest to porównanie względne dla modeli zagnieżdżonych (np. Model 6 zmiennych ma pseudo...
Z jednej strony mam regres do średniej, az drugiej strony błędność hazardzisty . Błąd Hazarda jest zdefiniowany przez Millera i Sanjurjo (2019) jako „błędne przekonanie, że losowe sekwencje mają systematyczną tendencję do odwracania, tj. Że smugi podobnych wyników są bardziej prawdopodobne, że...
Chciałbym zrozumieć, dlaczego w modelu OLS rozkłada się RSS (resztkową sumę kwadratów) χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p) ( ppp oznacza liczbę parametrów w modelu, nnn liczbę obserwacji). Przepraszam, że zadałem tak podstawowe pytanie, ale wydaje się, że nie jestem w stanie znaleźć odpowiedzi...
Mam pytanie związane z regresją wielokrotną i interakcją, zainspirowane tym wątkiem CV: Pojęcie interakcji za pomocą analizy hierarchicznej regresji zmiennych centrowanych? Jakie zmienne powinniśmy wyśrodkować? Podczas sprawdzania efektu moderacji centruję zmienne niezależne i mnożę zmienne...
Używam glmnet do obliczania oszacowań regresji grzbietu. Mam wyniki, które wzbudziły we mnie podejrzenia, ponieważ glmnet naprawdę robi to, co myślę. Aby to sprawdzić, napisałem prosty skrypt R, w którym porównuję wynik regresji grzbietu wykonanej przez rozwiązanie i ten w glmnet, różnica jest...
Przy dopasowywaniu modelu regresji, co się stanie, jeśli założenia wyników nie zostaną spełnione, w szczególności: Co się stanie, jeśli pozostałości nie będą homoscedastyczne? Jeśli reszty wykazują rosnący lub malejący wzór na wykresie Resztki vs. Dopasowany. Co się stanie, jeśli reszty nie...
Jako przykład rozważmy ChickWeightzestaw danych w R. Wariancja oczywiście rośnie z czasem, więc jeśli użyję prostej regresji liniowej, takiej jak: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Moje pytania: Które aspekty modelu będą wątpliwe? Czy problemy ograniczają się do ekstrapolacji...
Jak wybrać model spośród różnych modeli wybranych różnymi metodami (np. Wybór do tyłu lub do przodu)? Co to jest model
Właśnie przejrzałem tę cudowną książkę: Zastosowana wielowymiarowa analiza statystyczna autorstwa Johnsona i Wichern . Ironią jest to, że wciąż nie jestem w stanie zrozumieć motywacji do korzystania z modeli wielowymiarowych (regresyjnych) zamiast osobnych modeli jednowymiarowych (regresyjnych)....
Problem lasso ma rozwiązanie w formie zamkniętej: \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ text {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS }} | - \ alpha) ^ + jeśli X ma kolumny ortonormalne. Pokazano to w tym wątku: Wyprowadzenie zamkniętego rozwiązania lasso
Mam zestaw danych z 9 ciągłymi zmiennymi niezależnymi. Staram się wybierać między tymi zmiennymi, aby dopasować model do jednego procentu (zależnej) zmiennej Score. Niestety wiem, że między kilkoma zmiennymi wystąpi poważna kolinearność. Próbowałem użyć stepAIC()funkcji w R do wyboru zmiennych,...
Znaleziono, że wzór na pseudo- w książce rozszerzającej się model liniowy z R Julian J. recz (str. 59).R2)R2R^2 .1 - ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} Jest to wspólna formuła pseudo- na
Rozważmy na przykład model regresji liniowej. Słyszałem, że w eksploracji danych, po przeprowadzeniu selekcji krokowej na podstawie kryterium AIC, mylące jest spojrzenie na wartości p w celu przetestowania hipotezy zerowej, że każdy prawdziwy współczynnik regresji wynosi zero. Słyszałem, że należy...
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...