Pracuję nad niektórymi danymi syntetycznymi dla modelu błędu w zmiennej dla niektórych badań. Obecnie mam pojedynczą zmienną niezależną i zakładam, że znam wariancję prawdziwej wartości zmiennej zależnej. Dzięki tym informacjom mogę uzyskać obiektywny estymator dla współczynnika zmiennej...
Funkcja lm w R może wydrukować szacunkową kowariancję współczynników regresji. Co dają nam te informacje? Czy możemy teraz lepiej interpretować model lub diagnozować problemy, które mogą występować w
Próbuję dostroić hiperparametry algorytmu regresji procesu gaussowskiego, który zaimplementowałem. Chcę po prostu zmaksymalizować prawdopodobieństwo krańcowe dziennika podane przez formułę gdzie K jest macierzą kowariancji z elementy K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- 1} \ exp (- \ frac {1} {2}...
Co to jest częściowa statystyka F. Czy to to samo co częściowy test F? Kiedy obliczysz częściową statystykę F? Zakładam, że ma to związek z porównywaniem modeli regresji, ale czegoś nie śledzę
Jestem mylony z założeniem liniowości logitu dla ciągłych zmiennych predykcyjnych w analizie regresji logistycznej. Czy musimy sprawdzać zależność liniową podczas przeszukiwania potencjalnych predyktorów przy użyciu analizy regresji logistycznej z jedną zmienną? W moim przypadku używam analizy...
To pytanie jest inspirowane długą dyskusją w komentarzach tutaj: W jaki sposób regresja liniowa wykorzystuje rozkład normalny? W zwykłym modelu regresji liniowej, dla uproszczenia, zapisanym tutaj tylko z jednym predyktorem: gdzie są znanymi stałymi, a są zerowymi średnimi niezależnymi błędami....
Żenująco proste pytanie - ale wydaje się, że nie zostało wcześniej zadane w Cross Validated: Jaka jest definicja modelu regresji? Także pytanie pomocnicze, Co to nie jest model regresji? Jeśli chodzi o to drugie, interesują mnie trudne przykłady, w których odpowiedź nie jest od razu...
Poszukałem google i przeszukałem stats.stackexchange, ale nie mogę znaleźć wzoru na obliczenie 95% przedziału ufności dla wartości dla regresji liniowej. Czy ktoś może to zapewnić?R2R2)R^2 Jeszcze lepiej, powiedzmy, że uruchomiłem regresję liniową poniżej w R. Jak obliczyć 95% przedział ufności...
Znam pojęcie zmiennych kategorialnych i odpowiednie kodowanie zmiennych zastępczych, które pozwalają nam dopasować jeden poziom jako poziom podstawowy, aby uniknąć kolinearności. Znam również sposób interpretacji oszacowań parametrów z takich modeli: Przewidywana zmiana wyniku dla danego...
W Metodach statystycznych w naukach atmosferycznych Daniel Wilks zauważa, że wielokrotna regresja liniowa może prowadzić do problemów, jeśli między predyktorami występują bardzo silne wzajemne korelacje (wydanie trzecie, strona 559-560): Patologia, która może wystąpić w wielokrotnej regresji...
Rozumiem, że jednym z powodów, dla których regresja logistyczna jest często używana do przewidywania współczynników klikalności w sieci, jest fakt, że produkuje ona dobrze skalibrowane modele. Czy istnieje na to dobre matematyczne
Przeczytałem, że grupa lasso służy do wyboru zmiennych i rzadkości w grupie zmiennych. Chcę poznać intuicję tego twierdzenia. Dlaczego lasso grupowe jest lepsze od lasso? Dlaczego ścieżka rozwiązania lasso grupowe nie jest fragmentarycznie
Rozważ model regresji liniowej y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N.(0,σ2)ja)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0mi(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Niech vs .H0:σ20=σ2H.0:σ02)=σ2)H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H.1:σ02)≠σ2)H_1:...
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę...
Biorąc pod uwagę dwie zmienne losowe i \ eta , możemy obliczyć ich „współczynnik korelacji” c i utworzyć linię najlepszego dopasowania między tymi dwiema zmiennymi losowymi. Moje pytanie brzmi: dlaczego?η cξξ\xiηη\etadocc 1) Istnieją zmienne losowe, ξξ\xi i ηη\eta które są zależne w najgorszy...
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...
Tło: Staram się śledzić ocenę Princeton dotyczącą oszacowania MLE dla GLM . I zrozumieć podstawy szacowania MLE: likelihood, score, obserwowane i oczekiwane Fisher informationi Fisher scoringtechnika. I wiem, jak uzasadnić prostą regresję liniową estymacją MLE . Pytanie: Nie rozumiem nawet...
Chcę obliczyć AICc modelu regresji grzbietu. Problemem jest liczba parametrów. W przypadku regresji liniowej większość osób sugeruje, że liczba parametrów jest równa liczbie szacowanych współczynników plus sigma (wariancja błędu). Jeśli chodzi o regresję grzbietu, czytam, że ślad macierzy...
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...
Dostaję trochę kłopotliwych wyników dla korelacji sumy z trzecią zmienną, gdy dwa predyktory są ujemnie skorelowane. Co powoduje te kłopotliwe wyniki? Przykład 1: Korelacja między sumą dwóch zmiennych a trzecią zmienną Rozważ wzór 16.23 na stronie 427 tekstu Guildforda z 1965 r., Pokazany...