Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Đối với mô hình tuyến tính , thuật ngữ co rút luôn là .y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) Lý do nào khiến chúng tôi không thu hẹp thuật ngữ (chặn) sai lệch ? Chúng ta có nên thu hẹp thuật ngữ thiên vị trong các mô hình mạng thần kinh?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

Tôi đã chạy một mô hình hồi quy OLS trên tập dữ liệu với 5 biến độc lập. Các biến độc lập và biến phụ thuộc đều liên tục và liên quan tuyến tính. Quảng trường R là khoảng 99,3%. Nhưng khi tôi chạy tương tự bằng cách sử dụng …

21 r  regression  random-forest 

Câu hỏi này đã được di chuyển từ Trao đổi ngăn xếp toán học vì nó có thể được trả lời trên Xác thực chéo. Di cư 7 năm trước . Tôi đang học ngay bây giờ về phân tích hồi quy và phân tích phương sai. Trong phân tích …

21 regression 

Tôi tự hỏi mối quan hệ chính xác giữa một phần và các hệ số trong mô hình tuyến tính là gì và liệu tôi chỉ nên sử dụng một hoặc cả hai để minh họa tầm quan trọng và ảnh hưởng của các yếu tố.R2R2R^2 Theo như tôi biết, …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

Tôi luôn có ấn tượng rằng hồi quy chỉ là một dạng ANOVA tổng quát hơn và kết quả sẽ giống hệt nhau. Tuy nhiên, gần đây, tôi đã chạy cả hồi quy và ANOVA trên cùng một dữ liệu và kết quả khác nhau đáng kể. Đó là, trong …

21 r  regression  anova 

Tôi đang vật lộn để nắm bắt khái niệm sai lệch trong bối cảnh phân tích hồi quy tuyến tính. Định nghĩa toán học của thiên vị là gì? Chính xác thì thiên vị là gì và tại sao / như thế nào? Ví dụ minh họa?

21 regression  terminology  bias  definition 

Hồi quy Poisson là GLM với chức năng liên kết nhật ký. Một cách khác để mô hình hóa dữ liệu đếm không được phân phối thông thường là tiền xử lý bằng cách lấy nhật ký (hay đúng hơn là nhật ký (đếm 1 +) để xử lý 0 …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Đã khóa . Câu hỏi này và câu trả lời của nó bị khóa vì câu hỏi không có chủ đề nhưng có ý nghĩa lịch sử. Nó hiện không chấp nhận câu trả lời hoặc tương tác mới. Bất cứ ai cũng có thể cung cấp một số gợi …

21 r  regression 

Trong mô hình thống kê: Hai nền văn hóa Leo Breiman viết Thực tiễn áp dụng hiện nay là kiểm tra sự phù hợp của mô hình dữ liệu bằng cách sử dụng các kiểm tra mức độ phù hợp và phân tích dư. Tại một thời điểm, vài năm …

21 regression  goodness-of-fit 

Tôi muốn hoàn toàn nắm bắt khái niệm mô tả lượng biến thể giữa các biến. Mỗi lời giải thích trên web là một chút máy móc và khó hiểu. Tôi muốn "có được" khái niệm này, không chỉ sử dụng một cách máy móc các con số.r2r2r^2 Ví dụ: …

21 regression  correlation  variance 

Ở đây, hãy xem: Bạn có thể thấy chính xác nơi dữ liệu đào tạo kết thúc. Dữ liệu đào tạo đi từ đến 1−1−1-1111 . Tôi đã sử dụng Keras và một mạng lưới dày đặc 1-100-100-2 với kích hoạt tanh. Tôi tính kết quả từ hai giá trị, …

21 regression  neural-networks  python  keras 

Hãy xem xét các mô hình chuẩn cho nhiều hồi quy Y= Xβ+ εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilon nơi ε ∼ N( 0 , σ2tôin)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) , vì vậy bình thường, homoscedasticity và uncorrelatedness lỗi tất cả các tổ chức. Giả sử rằng chúng ta thực hiện hồi quy sườn núi, …

21 regression  assumptions  ridge-regression 

Theo một văn bản mà tôi đang sử dụng, công thức cho phương sai của phần dư được đưa ra bởi:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Tôi thấy điều này khó tin kể từ khi còn lại là sự khác biệt giữa giá trị quan sát và giá trị được …

21 regression  variance  residuals 

Tôi đang cố gắng điều chỉnh mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với dữ liệu của mình với một vài tham số đầu vào, giả sử 3. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ Cx3+ dhoặc là= ( A B C )T( x1 x2 x3) + …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication 

Tôi đang áp dụng mô hình tuyến tính cho dữ liệu của mình: ytôi= β0+ β1xtôi+ εtôi,εtôi~ N( 0 , σ2) .ytôi= =β0+β1xtôi+εtôi,εtôi~N(0,σ2). y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). Tôi muốn ước tính khoảng tin cậy (CI) của các hệ số ( , ) bằng phương pháp bootstrap. Có hai cách tôi …

21 regression  bootstrap