Thống kê và dữ liệu lớn least-squares

2

Tôi đang cố gắng để hiểu làm thế nào các chức năng ảnh hưởng làm việc. Ai đó có thể giải thích trong bối cảnh hồi quy OLS đơn giản yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} nơi tôi muốn chức năng ảnh hưởng cho .ββ\beta

15 regression least-squares

4

Tại sao

Lưu ý: SSTSSTSST = Sum of Squares Total, SSESSESSE = Sum of Squared Error và SSRSSRSSR = Regression Sum of Squares. Phương trình trong tiêu đề thường được viết là: ∑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 y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 Câu hỏi khá đơn giản, nhưng tôi đang tìm kiếm một lời …

14 regression least-squares r-squared

1

Tôi có một dòng phù hợp nhất. Tôi cần các điểm dữ liệu sẽ không thay đổi dòng phù hợp nhất của tôi

Tôi đang trình bày về các dòng phù hợp. Tôi có một hàm tuyến tính đơn giản, y=1x+by=1x+by=1x+b . Tôi đang cố gắng để có được các điểm dữ liệu phân tán mà tôi có thể đặt vào một biểu đồ phân tán sẽ giữ cho dòng của tôi phù …

14 r regression least-squares excel

3

Giả định để lấy công cụ ước tính OLS

Ai đó có thể giải thích ngắn gọn cho tôi, tại sao mỗi trong số sáu giả định là cần thiết để tính toán công cụ ước tính OLS không? Tôi chỉ tìm thấy về tính đa hướng mà nếu nó tồn tại, chúng ta không thể đảo ngược ma …

14 least-squares assumptions

5

Xu hướng về số tự nhiên trong trường hợp bình phương nhỏ nhất

Tại sao chúng ta tìm cách giảm thiểu x^2thay vì giảm thiểu |x|^1.95hoặc |x|^2.05. Có những lý do tại sao số phải chính xác là hai hoặc nó chỉ đơn giản là một quy ước có lợi thế của việc đơn giản hóa toán học?

14 standard-deviation least-squares

1

NumPy giải quyết các ô vuông nhỏ nhất cho các hệ thống chưa xác định như thế nào?

Hãy nói rằng chúng ta có X hình dạng (2, 5) và y hình dạng (2,) Những công việc này: np.linalg.lstsq(X, y) Chúng tôi hy vọng điều này chỉ hoạt động nếu X có hình dạng (N, 5) trong đó N> = 5 Nhưng tại sao và như thế nào? …

14 least-squares linear-algebra numpy

3

Tại sao có hệ số lớn cho đa thức bậc cao

Trong cuốn sách của Đức cha về học máy, nó thảo luận về vấn đề khớp đường cong một hàm đa thức với một tập hợp các điểm dữ liệu. Gọi M là thứ tự của đa thức được trang bị. Nó nói như thế Chúng ta thấy rằng, khi …

13 regression least-squares curve-fitting polynomial

3

Hồi quy tuyến tính: bất kỳ phân phối không bình thường nào cho danh tính của OLS và MLE?

Câu hỏi này được lấy cảm hứng từ cuộc thảo luận dài trong các bình luận ở đây: Làm thế nào để hồi quy tuyến tính sử dụng phân phối chuẩn? Trong mô hình hồi quy tuyến tính thông thường, vì đơn giản đây bằng văn bản với chỉ có …

13 regression normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood least-squares

3

Tại sao dấu vết của là trong hồi quy bình phương nhỏ nhất khi vectơ tham số có kích thước p?

Trong mô hình , chúng tôi có thể ước tính bằng phương trình bình thường.y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilonββ\beta y =X β .β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y, và chúng tôi có thể nhận đượcy^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. Vectơ của phần dư được ước tính bởi ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} …

13 regression least-squares inference

1

Sử dụng MLE so với OLS

Khi nào nên sử dụng Ước tính khả năng tối đa thay vì bình phương tối thiểu thông thường? Những điểm mạnh và hạn chế của mỗi là gì? Tôi đang cố gắng thu thập kiến thức thực tế về nơi sử dụng mỗi trong các tình huống phổ biến.

13 regression maximum-likelihood least-squares

1

Là lỗi tiêu chuẩn bootstrapping và khoảng tin cậy thích hợp trong hồi quy khi giả định homoscedasticity bị vi phạm?

Nếu trong hồi quy OLS tiêu chuẩn, hai giả định bị vi phạm (phân phối sai số bình thường, đồng nhất hóa), thì có phải bootstrapping lỗi tiêu chuẩn và khoảng tin cậy là một phương án thích hợp để đạt được kết quả có ý nghĩa đối với tầm …

13 regression bootstrap least-squares heteroscedasticity

1

R bình phương trong mô hình tuyến tính câu thơ lệch trong mô hình tuyến tính tổng quát?

Đây là bối cảnh của tôi cho câu hỏi này: Từ những gì tôi có thể nói, chúng ta không thể chạy hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường trong R khi sử dụng dữ liệu có trọng số và surveygói. Ở đây, chúng ta phải sử dụng svyglm(), …

13 r generalized-linear-model least-squares r-squared deviance

3

Hồi quy tuyến tính đơn giản, giá trị p và AIC

Tôi nhận ra chủ đề này đã xuất hiện một số lần trước đây , ví dụ như ở đây , nhưng tôi vẫn không chắc chắn cách tốt nhất để diễn giải đầu ra hồi quy của mình. Tôi có một bộ dữ liệu rất đơn giản, bao gồm …

13 regression p-value least-squares aic

4

Sự khác biệt cơ học giữa các cơ chế giữa các hồi quy tuyến tính với độ trễ và chuỗi thời gian là gì?

Tôi tốt nghiệp ngành kinh doanh và kinh tế, những người hiện đang học thạc sĩ về kỹ thuật dữ liệu. Trong khi nghiên cứu hồi quy tuyến tính (LR) và sau đó phân tích chuỗi thời gian (TS), một câu hỏi xuất hiện trong đầu tôi. Tại sao tạo …

13 regression time-series multiple-regression least-squares arima

2

Giải thích hiệp phương sai của các hệ số hồi quy là gì?

Hàm lm trong R có thể in ra hiệp phương sai ước tính của các hệ số hồi quy. Thông tin này cung cấp cho chúng tôi những gì? Bây giờ chúng ta có thể giải thích mô hình tốt hơn hoặc chẩn đoán các vấn đề có thể có …

13 r multiple-regression least-squares

Câu hỏi được gắn thẻ «least-squares»