Câu hỏi được gắn thẻ «linear-model»

Là việc mô tả lại một mô hình hồi quy tuyến tính đa biến như một hồi quy tuyến tính đa biến hoàn toàn tương đương? Tôi không đề cập đến chỉ đơn giản là chạy hồi quy riêng biệt.ttt Tôi đã đọc điều này ở một vài nơi (Phân …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Tôi cần một số lời khuyên liên quan đến hai tình huống khó xử chính trong nghiên cứu của tôi, đó là nghiên cứu trường hợp về 3 loại dược phẩm lớn và sự đổi mới. Số bằng sáng chế mỗi năm là biến phụ thuộc. Câu hỏi của tôi …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Tôi đã đào tạo một mô hình hồi quy tuyến tính, sử dụng một tập hợp các biến / tính năng. Và mô hình có một hiệu suất tốt. Tuy nhiên, tôi đã nhận ra rằng không có biến nào có tương quan tốt với biến dự đoán. Làm thế …

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

Hãy xem xét mô hình tuyến tính đơn giản: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon trong đó ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) và X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 vàXXX chứa một cột của hằng số. Câu hỏi của tôi là, cho E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta và σσ\sigma , là có một công thức cho một tổ chức phi tầm thường trên ràng …

16 linear-model  expected-value 

Trong thực tế, sử dụng phép thử T tiêu chuẩn để kiểm tra tầm quan trọng của hệ số hồi quy tuyến tính là cách làm phổ biến. Các cơ chế tính toán có ý nghĩa với tôi. Tại sao phân phối T có thể được sử dụng để mô …

16 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

Như đã giải thích trong tài liệu hướng dẫn khóa học này (trang 1) , một mô hình tuyến tính có thể được viết dưới dạng: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, Trong đó yyy là biến trả lời và xixix_{i} là biến giải …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Tôi có một mô hình tuyến tính cổ điển, với 5 biến hồi quy có thể. Chúng không tương quan với nhau và có mối tương quan khá thấp với phản ứng. Tôi đã đến một mô hình trong đó 3 trong số các biến hồi quy có hệ số …

16 r  regression  self-study  linear-model 

Trong các mô hình tuyến tính, chúng ta cần kiểm tra xem có tồn tại mối quan hệ giữa các biến giải thích hay không. Nếu chúng tương quan quá nhiều thì có sự cộng tuyến (nghĩa là các biến giải thích một phần cho nhau). Tôi hiện chỉ xem …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

Tôi đã có một ví dụ hoạt động (trong R), rằng tôi đang cố gắng hiểu thêm. Tôi đang sử dụng Limma để tạo một mô hình tuyến tính và tôi đang cố gắng hiểu những gì đang xảy ra từng bước trong các tính toán thay đổi lần. Tôi …

15 r  regression  linear-model 

Sau khi tìm kiếm làm rõ về các hệ số mô hình tuyến tính ở đây, tôi có một câu hỏi tiếp theo liên quan đến việc không có ý nghĩa (giá trị p cao) cho các hệ số của các mức yếu tố. Ví dụ: Nếu mô hình tuyến …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

Tôi hiện đang đánh giá tính đa hình trong bộ dữ liệu của mình. Giá trị ngưỡng nào của VIF và chỉ số điều kiện bên dưới / bên trên gợi ý vấn đề? VIF: Tôi đã nghe nói rằng VIF là một vấn đề.≥ 10≥10\geq 10 Sau khi loại …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

Trong hồi quy tuyến tính (mất bình phương), sử dụng ma trận, chúng ta có một ký hiệu rất súc tích cho mục tiêu minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Trong đó AAA là ma trận dữ liệu, xxx là các hệ số và bbb là đáp ứng. Có một ký hiệu …

15 regression  logistic  linear-model  notation 

Tôi là một kỹ sư phần mềm làm việc về học máy. Theo hiểu biết của tôi, hồi quy tuyến tính (như OLS) và phân loại tuyến tính (như hồi quy logistic và SVM) đưa ra dự đoán dựa trên một sản phẩm bên trong giữa các hệ số được …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Vì vậy, tôi đã chơi xung quanh với các SVM và tôi tự hỏi liệu đây có phải là một điều tốt để làm không: Tôi có một bộ các tính năng liên tục (0 đến 1) và một bộ các tính năng phân loại mà tôi đã chuyển đổi …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

Nói rằng tôi có N quan sát, có thể là nhiều yếu tố và tôi lặp lại mỗi lần quan sát hai lần (hoặc M lần), làm thế nào một hồi quy trên tập kích thước NM mới này so với hồi quy trên các quan sát ban đầu?

15 regression  linear-model  multiple-regression