Câu hỏi được gắn thẻ «generalized-linear-model»

Một khái quát về hồi quy tuyến tính cho phép các mối quan hệ phi tuyến thông qua "hàm liên kết" và cho phương sai của đáp ứng phụ thuộc vào giá trị dự đoán. (Không nên nhầm lẫn với "mô hình tuyến tính tổng quát" mở rộng mô hình tuyến tính thông thường sang cấu trúc hiệp phương sai chung và đáp ứng đa biến.)

1
khớp một hàm số mũ bằng cách sử dụng bình phương tối thiểu so với mô hình tuyến tính tổng quát so với bình phương tối thiểu phi tuyến
Tôi có một bộ dữ liệu đại diện cho sự phân rã theo cấp số nhân. Tôi muốn khớp một hàm số mũ với dữ liệu này. Tôi đã thử chuyển đổi nhật ký biến phản hồi và sau đó sử dụng bình phương tối thiểu để khớp với một …
2
Tham số phân tán trong đầu ra GLM
Tôi đã chạy một glm trong R, và gần dưới cùng của summary()đầu ra, nó nói (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 28.35031) Tôi đã thực hiện một số thao tác trên Google và biết rằng tham số phân tán được sử dụng để phù hợp với các …
1
R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?
Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.