Podstawowe ustawienia: Model regresji: y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon gdzie C jest wektorem zmiennych kontrolnych. Interesuję się ββ\beta i oczekuj β1β1\beta_1 i...
Mam problem z regresją, w którym wyniki nie są ściśle 0, 1, ale raczej mieszczą się w zakresie wszystkich liczb rzeczywistych od 0 do 1 włącznie Y= [ 0 , 0,12 , 0,31 , . . . , 1 ]Y=[0,0,12,0,31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ]. Problem ten został już omówiony w tym wątku , chociaż moje pytanie...
Mam około 500 zmiennych na pacjenta, każda zmienna ma jedną stałą wartość i jest mierzona w trzech różnych punktach czasowych (po 2 miesiącach i po 1 roku). Za pomocą regresji chciałbym przewidzieć wynik leczenia nowych pacjentów. Czy można stosować regresję SVM z takimi danymi...
Jak określić optymalną szybkość uczenia się dla spadku gradientu? Myślę, że mógłbym to automatycznie dostosować, jeśli funkcja kosztu zwróci większą wartość niż w poprzedniej iteracji (algorytm się nie zbiegnie), ale nie jestem pewien, jaką nową wartość powinna...
Otrzymuję ogromne współczynniki podczas regresji logistycznej, patrz współczynniki z krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family =
W rozdziale „Myślenie o średniej” Daniela Kahnemana podany jest przykład, a czytelnik jest proszony o prognozowanie sprzedaży poszczególnych sklepów, biorąc pod uwagę ogólną prognozę sprzedaży i liczby sprzedaży z poprzedniego roku . Na przykład (przykład książki ma 4 sklepy, używam tutaj 2 dla...
Więc pracuję z modelami regresji logistycznej w R. Chociaż wciąż jestem nowy w statystyce, wydaje mi się, że do tej pory zrozumiałem trochę modeli regresji, ale wciąż coś mnie niepokoi: Patrząc na połączone zdjęcie, widać podsumowanie wydruków R dla przykładowego modelu, który stworzyłem. Model...
Muszę modelu regresji liniowej z jednym skategoryzowany (mężczyzn i kobiet), a jeden bezstopniowej .AAABBB Skonfigurowałem kody kontrastowe w R z options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). A teraz mam sumy kwadratów typu III dla , B i ich interakcji (A: B) za pomocą .AAABBBdrop1(model, .~.,...
Czytam o twierdzeniu Guassa-Markowa na wikipedii i miałem nadzieję, że ktoś może mi pomóc ustalić główny punkt tego twierdzenia. Zakładamy, że model liniowy w postaci macierzy podaje: i szukamy NIEBIESKIEGO, .y= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Zgodnie z tym , to, że etykieta...
Próbuję nauczyć się modelu regresji liniowej. Mam jednak pewne zamieszanie związane z normalizacją danych. Znormalizowałem cechy / predyktory do zera średniej i wariancji jednostkowej. Czy muszę zrobić to samo dla celu. Jeśli tak to
W R, jeśli wywołam lm()funkcję w następujący sposób: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) To daje mi liniowy model zmiennej odpowiedzi z var1, var2oraz interakcji między nimi. Jak jednak dokładnie interpretujemy liczbowo termin interakcji? Dokumentacja mówi, że jest to...
Czy to prawda, że przy założeniach Gaussa Markowa zwykła metoda najmniejszych kwadratów daje wydajne i obiektywne estymatory? Więc: mi(ut) = 0mi(ut)=0E(u_t)=0 dla wszystkich ttt mi(utus) =σ2)mi(utus)=σ2)E(u_tu_s)=\sigma^2 dlat = st=st=s mi(utus) = 0mi(utus)=0E(u_tu_s)=0 dlat ≠ st≠st\neq s...
EDYCJA: Od czasu opublikowania tego posta śledzę tutaj dodatkowy post . Podsumowanie poniższego tekstu: Pracuję nad modelem i próbowałem regresji liniowej, transformacji Boxa Coxa i GAM, ale nie zrobiłem dużego postępu Korzystając z tej opcji R, pracuję obecnie nad modelem do przewidywania...
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...
Populacja r-kwadrat ρ2)ρ2)\rho^2 można zdefiniować przy założeniu wyników stałych lub wyników losowych: Naprawiono wyniki: Wielkość próby i poszczególne wartości predyktorów są utrzymywane na stałym poziomie. A zatem,ρ2)faρfa2)\rho^2_f jest proporcją wariancji wyjaśnioną w wyniku równaniem...
Próbowałem uzyskać intuicję w regresji procesu Gaussa, więc podjąłem prosty problem z zabawką 1D, aby wypróbować. wziąłemxja= { 1 , 2 , 3 }xja={1,2),3)}x_i=\{1,2,3\} jako dane wejściowe, oraz yja= { 1 , 4 , 9 }yi={1,4,9}y_i=\{1,4,9\}jako odpowiedzi. („Inspirowane” zy=x2)y=x2y=x^2) Do regresji...
Przeprowadzam metaanalizę wielkości efektu dw R za pomocą pakietu metafor. d reprezentuje różnice w wynikach pamięci między pacjentami a zdrowymi. Jednak niektóre badania donoszą jedynie o wynikach zainteresowania d (np. Kilka różnych wyników pamięci lub wyników z trzech oddzielnych bloków...
Używam standardowej wersji regresji logistycznej, aby dopasować moje zmienne wejściowe do binarnych zmiennych wyjściowych. Jednak w moim problemie negatywne wyniki (0s) znacznie przewyższają pozytywne wyniki (1s). Stosunek wynosi 20: 1. Kiedy trenuję klasyfikator, wydaje się, że nawet cechy, które...
Myślę o problemie polegającym na przewidywaniu dziennika (wydatków) klienta za pomocą regresji liniowej. Zastanawiam się, jakich funkcji użyć jako danych wejściowych i zastanawiam się, czy użyteczne byłoby użycie percentyla zmiennej jako danych wejściowych. Na przykład mógłbym wykorzystać...
Mam przykładowy zestaw danych w następujący sposób: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount =...