Câu hỏi được gắn thẻ «linear»

X⃗ ∈RnX→∈Rn\vec{X} \in \mathbb{R}^nfX⃗ (x⃗ )fX→(x→)f_\vec{X}(\vec{x})n×nn×nn \times nAAAY⃗ =AX⃗ Y→=AX→\vec{Y} = A\vec{X}Y⃗ Y→\vec{Y}fY⃗ (y⃗ )=1|detA|fX⃗ (A−1y⃗ ).fY→(y→)=1|detA|fX→(A−1y→). f_{\vec{Y}}(\vec{y}) = \frac{1}{\left|\det A\right|}f_{\vec{X}}(A^{-1}\vec{y}). Bây giờ nói rằng chúng ta transform thay vì bởi một m \ times n ma trận B , với m> n , cho \ vec {Z} = B …

12 references  random-variable  pdf  linear 

Các mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính là phần mở rộng của các mô hình hồi quy tuyến tính cho dữ liệu được thu thập và tóm tắt trong các nhóm. Những lợi thế chính là các hệ số có thể thay đổi đối với một hoặc nhiều …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

Khi chúng ta muốn ước tính các tham số của hồi quy tuyến tính, chúng ta thực hiện các phương trình bình thường nhiều như mô hình tuyến tính chứa số lượng ẩn số. Tại sao các phương trình này được gọi là phương trình bình thường?

11 regression  least-squares  terminology  linear 

Sau khi xem Câu hỏi này: Cố gắng mô phỏng hồi quy tuyến tính bằng Keras , tôi đã cố gắng đưa ra ví dụ của riêng mình, chỉ cho mục đích học tập và phát triển trực giác của tôi. Tôi đã tải xuống một tập dữ liệu đơn …

11 regression  machine-learning  neural-networks  linear  keras 

Tập dữ liệu của tôi ( ) có một biến phụ thuộc (DV), năm biến "đường cơ sở" độc lập (P1, P2, P3, P4, P5) và một biến quan tâm độc lập (Q).N≈ 10 , 000N≈10,000N \approx 10,000 Tôi đã chạy hồi quy tuyến tính OLS cho hai mô hình …

10 regression  linear  r-squared 

Làm thế nào để bạn giải thích một đường cong sống sót từ mô hình nguy cơ tỷ lệ cox? Trong ví dụ về đồ chơi này, giả sử chúng ta có mô hình nguy hiểm theo tỷ lệ cox trên agebiến trong kidneydữ liệu và tạo đường cong sinh …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Người ta biết rằng sự kết hợp tuyến tính của 2 biến bình thường ngẫu nhiên cũng là một biến bình thường ngẫu nhiên. Có bất kỳ gia đình phân phối không bình thường phổ biến nào (ví dụ: Weibull) cũng chia sẻ tài sản này không? Dường như có …

9 distributions  linear 

Chúng ta có thể mô phỏng hồi quy tuyến tính mà không có sự ngẫu nhiên, có nghĩa là chúng ta tạo ra thay vì . Sau đó, nếu chúng ta phù hợp với một mô hình tuyến tính, các hệ số sẽ giống hệt với "sự thật mặt đất". …

8 r  logistic  regularization  linear  separation 

Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Tôi đang đọc một văn bản, "Xác suất và thống kê" của Devore. Tôi nhìn vào 2 mục trên trang 740: giá trị kỳ vọng và phương sai của ước lượng β1β1\beta_1 , đó là thông số độ dốc trong hồi quy tuyến tính Yi=β0+β1Xi+ϵiYi=β0+β1Xi+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i …

8 regression  self-study  linear 

Tôi biết rằng đây là hệ thống giải bài toán phương trình tuyến tính. Nhưng câu hỏi của tôi là tại sao nó là một vấn đề số lượng quan sát thấp hơn số lượng người dự đoán làm thế nào điều đó có thể xảy ra? Không phải bộ …

7 dimensionality-reduction  linear  matrix  linear-algebra  regression-strategies 

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào mọi người rút ra Khả năng cho hồi quy tuyến tính đơn giản. Hãy nói rằng chúng ta chỉ có một tính năng x và kết quả y. Tôi không nghi ngờ biểu hiện với mật độ bình thường và tôi cũng …

7 regression  probability  linear-model  likelihood  linear 

Giả sử Chúng ta có một tập dữ liệu với hàng triệu hàng và hàng nghìn cột và tác vụ là phân loại nhị phân. Khi chúng ta chạy mô hình hồi quy logistic, hiệu suất tốt hơn rất nhiều so với dự kiến, ví dụ, phân loại gần như …

7 algorithms  linear  large-data  high-dimensional 

Tôi đang gặp một số bất đồng về nhận thức về "tuyến tính trong các tham số" nghĩa là gì. Ví dụ, ở đây và ở đây . Ví dụ: sự hiểu biết của tôi là không tuyến tính trong các tham số, vì nó có hai biến tham số …

7 generalized-linear-model  linear  parameterization