Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Kỹ thuật phân tích mối quan hệ giữa một (hoặc nhiều) biến "phụ thuộc" và biến "độc lập".



3
Dự đoán phương sai của dữ liệu không đồng nhất
Tôi đang cố gắng thực hiện hồi quy trên dữ liệu không đồng nhất trong đó tôi đang cố gắng dự đoán các phương sai lỗi cũng như các giá trị trung bình theo mô hình tuyến tính. Một cái gì đó như thế này: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) …

4
Cạm bẫy cần tránh khi chuyển đổi dữ liệu?
Tôi đã đạt được mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa biến XXX và YYY sau khi chuyển đổi gấp đôi đáp ứng. Mô hình này là Y∼XY∼XY\sim X nhưng tôi chuyển nó đến cải thiệnR2từ 0,19 đến 0,76.YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Rõ ràng tôi đã làm một số phẫu thuật …

1
Trực giác đằng sau các mẫu trao đổi theo giả thuyết null là gì?
Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 








7
Rừng ngẫu nhiên là quá mức
Tôi đang cố gắng sử dụng Hồi quy rừng ngẫu nhiên trong scikits-learn. Vấn đề là tôi đang nhận được một lỗi kiểm tra thực sự cao: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. Đây là cách dữ liệu của tôi trông: (màu xanh: dữ liệu thực, màu xanh lá cây: …



Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.