Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Tôi muốn giả sử rằng nhiệt độ mặt nước biển của Biển Baltic là cùng năm này qua năm khác, và sau đó mô tả điều đó bằng một mô hình hàm / tuyến tính. Ý tưởng tôi có là chỉ nhập năm dưới dạng số thập phân (hoặc num_months …

37 r  regression  time-series  lm 

Tôi có 2 câu hỏi đơn giản về hồi quy tuyến tính: Khi nào nên chuẩn hóa các biến giải thích? Sau khi ước tính được thực hiện với các giá trị được tiêu chuẩn hóa, làm thế nào người ta có thể dự đoán với các giá trị mới …

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Tôi đã tự hỏi sự khác biệt và mối quan hệ giữa dự báo và dự đoán? Đặc biệt là trong chuỗi thời gian và hồi quy? Ví dụ, tôi có đúng không: Trong chuỗi thời gian, dự báo dường như có nghĩa là ước tính một giá trị trong …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, chúng ta có , trong đó . Tôi đã lấy công cụ ước tính: trong đó và là phương tiện mẫu của và .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Tôi hiện đang sử dụng gói R lme4 . Tôi đang sử dụng một mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính với các hiệu ứng ngẫu nhiên: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Tôi đang cố gắng che giấu sự khác biệt thống kê giữa phân tích phân biệt tuyến tính và hồi quy Logistic . Có phải tôi hiểu đúng không, đối với bài toán phân loại hai lớp , LDA dự đoán hai hàm mật độ bình thường (một cho mỗi …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

Tôi đang cố gắng tìm ra phương pháp xác nhận chéo nào là tốt nhất cho tình huống của tôi. Các dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ để xử lý vấn đề (trong R), nhưng Xdữ liệu thực của tôi ( xmat) có tương quan với nhau …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Tôi đang cố gắng tạo một đa thức bậc hai phù hợp với một số dữ liệu tôi có. Hãy nói rằng tôi vẽ điều này phù hợp với ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Tôi có: Vì vậy, một trật tự thứ hai hoạt động …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Tôi đang đọc một cuốn sách về hồi quy tuyến tính và gặp một số khó khăn khi hiểu ma trận phương sai hiệp phương sai của :bb\mathbf{b} Các mục chéo là đủ dễ, nhưng các mục chéo thì khó hơn một chút, điều khiến tôi là σ( b0, b1) …

36 regression 

Tôi thấy một hồi quy bị ràng buộc tương tự ở đây: Hồi quy tuyến tính bị ràng buộc thông qua một điểm được chỉ định nhưng yêu cầu của tôi là hơi khác nhau. Tôi cần các hệ số cộng thêm lên 1. Cụ thể, tôi đang hồi quy …

36 r  regression 

Tôi đang cố gắng phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với khoảng 60 biến dự đoán và 30 quan sát, vì vậy tôi đang sử dụng gói glmnet để hồi quy chính quy vì p> n. Tôi đã xem qua tài liệu và các câu …

36 r  regression  regularization  glmnet 

Các biến công cụ đang ngày càng trở nên phổ biến trong kinh tế học và thống kê ứng dụng. Đối với người không quen biết, chúng tôi có thể có một số câu trả lời phi kỹ thuật cho các câu hỏi sau: Một biến công cụ là gì? …

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

Tôi chỉ tự hỏi tại sao các vấn đề hồi quy được gọi là vấn đề "hồi quy". Câu chuyện đằng sau cái tên là gì? Một định nghĩa cho hồi quy: "Tái phát đến trạng thái kém hoàn hảo hoặc phát triển hơn".

36 regression  terminology  history  etymology 

Trong khi tìm hiểu về Gradient Boosting, tôi chưa nghe về bất kỳ ràng buộc nào liên quan đến các thuộc tính của "trình phân loại yếu" mà phương thức sử dụng để xây dựng và tập hợp mô hình. Tuy nhiên, tôi không thể tưởng tượng một ứng dụng …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

Là chính quy hóa mạng đàn hồi luôn được ưa thích đối với Lasso & Ridge vì nó dường như giải quyết được nhược điểm của các phương pháp này? Trực giác là gì và toán học đằng sau lưới đàn hồi là gì?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net