Mam uogólniony model liniowy, który przyjmuje rozkład Gaussa i funkcję łączenia logów. Po dopasowaniu modelu sprawdzam wartości resztkowe: wykres QQ, wartości resztowe w stosunku do wartości przewidywanych, histogram reszt (potwierdzając, że należy zachować odpowiednią ostrożność). Wszystko wygląda...
Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób:
Powiedzmy, że interesuje nas, w jaki sposób na oceny egzaminów studenckich wpływa liczba godzin, które studenci studiują. Aby zbadać tę relację, możemy uruchomić następującą regresję liniową: egzamin. ocenyja= a + β1× godziny. Badaneja+ ejaegzamin. ocenyja=za+β1×godziny....
Wszystkie przykłady, które znalazłem przy użyciu głębokiej wiary lub splotowych sieci neuronowych, wykorzystują je do klasyfikacji obrazu, wykrywania czatu lub rozpoznawania mowy. Czy głębokie sieci neuronowe są również przydatne w przypadku klasycznych zadań regresyjnych, w których cechy nie są...
Jako część danych wyjściowych uogólnionego modelu liniowego do oceny modelu wykorzystywane są odchylenie zerowe i rezydualne. Często widzę formuły dla tych wielkości wyrażone jako prawdopodobieństwo dziennika modelu nasyconego, na przykład: /stats//a/113022/22199 , Regresja logistyczna: jak uzyskać...
Chcę wdrożyć model dynamiczny, aby polecić film użytkownikowi. Zalecenia należy aktualizować za każdym razem, gdy użytkownik ogląda film lub ocenia go. Dla uproszczenia myślę o wzięciu pod uwagę dwóch czynników: wcześniejsze oceny innych filmów użytkownika czas, w którym użytkownik obejrzał...
Jestem absolwentem biznesu i ekonomii, który obecnie studiuje magister inżynierii danych. Podczas badania regresji liniowej (LR), a następnie analizy szeregów czasowych (TS), przyszło mi do głowy pytanie. Po co tworzyć zupełnie nową metodę, tj. Szeregi czasowe (ARIMA), zamiast stosować wielokrotną...
To pytanie dotyczy praktyki lub metody stosowanej przez niektórych moich kolegów. Podczas tworzenia modelu regresji logistycznej widziałem, jak ludzie zastępują zmienne kategoryczne (lub zmienne ciągłe, które są binowane) ich odpowiednią wagą dowodu (WoE). Podobno ma to na celu ustanowienie...
Biorę kurs na modele regresji, a jedną z właściwości przewidzianych dla regresji liniowej jest to, że reszty zawsze sumują się do zera po uwzględnieniu przecięcia. Czy ktoś może podać dobre wyjaśnienie, dlaczego tak jest?
W regresji grzbietu funkcją celu, którą należy zminimalizować, jest:RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Czy można to zoptymalizować za pomocą metody mnożnika Lagrange'a? Czy jest to proste
Mam pewne dane, które chciałbym wygładzić, aby wygładzone punkty monotonicznie zmniejszały się. Moje dane gwałtownie spadają, a następnie zaczynają się wyrównywać. Oto przykład z użyciem R. df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() Jakiej...
Uwaga: = suma kwadratów ogółem, = suma kwadratów błędów, a = regresja suma kwadratów. Równanie w tytule jest często zapisywane jako:SSTSSTSSTSSESSESSESSRSSRSSR ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat...
Zdaję sobie sprawę, że ten temat pojawiał się wiele razy wcześniej, np. Tutaj , ale wciąż nie jestem pewien, jak najlepiej zinterpretować moje wyniki regresji. Mam bardzo prosty zestaw danych, składający się z kolumny wartości x i kolumny wartości y , podzielonych na dwie grupy według lokalizacji...
Czy koszt entropii krzyżowej ma sens w kontekście regresji (w przeciwieństwie do klasyfikacji)? Jeśli tak, czy możesz podać przykład zabawki za pośrednictwem TensorFlow? Jeśli nie, dlaczego nie? Czytałem o entropii krzyżowej w sieciach neuronowych i głębokim uczeniu się Michaela Nielsena i wydaje...
Na studiach podjąłem kurs uczenia maszynowego. W jednym z quizów zadano to pytanie. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Który z powyższych modeli lepiej pasowałby do danych? (załóżmy, że dane mogą być modelowane...
Jestem naprawdę zdezorientowany co do różnicy znaczenia w kontekście regresji liniowej następujących terminów: Statystyka F. R do kwadratu Błąd resztkowy standardowy Znalazłem tę stronę internetową, która dała mi świetny wgląd w różne terminy związane z regresją liniową, jednak wspomniane wyżej...
Lubię rozumieć różnicę między modelem przechwytywania z regresem logistycznym lub bez niego Czy jest między nimi jakaś różnica oprócz tego, że przy przecinaniu współczynniki uwzględniają log (iloraz szans) w stosunku do grupy wyjściowej, a bez przecięcia uwzględniają log (szanse)? z tego, co...
To może być dziwne pytanie, ale jako nowicjusz w temacie zastanawiam się, dlaczego używamy regresji, aby zniechęcać szeregi czasowe, jeśli jednym z założeń regresji jest to, że dane powinny zostać uwzględnione, podczas gdy dane, na których stosuje się regresję, są nie...
Mam zestaw danych zawierający 34 kolumny wejściowe i 8 kolumn wyjściowych. Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest pobranie 34 danych wejściowych i zbudowanie indywidualnego modelu regresji dla każdej kolumny wyjściowej. Zastanawiam się, czy ten problem można rozwiązać za pomocą tylko...
Dlaczego regresja liniowa i model uogólniony mają niespójne założenia? W regresji liniowej zakładamy, że reszta pochodzi z gaussowskiego W innych regresjach (regresja logistyczna, regresja trucizny) zakładamy, że odpowiedź pochodzi z pewnego rozkładu (dwumianowy, pozycyjny itp.). Dlaczego...