«constrained-regression» 태그된 질문

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때 "단위 분산"능형 회귀 추정기의 한계
에 단위 제곱합 (즉, 단위 분산) 이 있어야한다는 추가 제약 조건으로 능선 회귀를 고려하십시오 . 필요한 경우 에는 단위 제곱의 합도 있다고 가정 할 수 있습니다. y를y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y β^∗λ=argmin{∥y−Xβ∥2+λ∥β∥2}s.t.∥Xβ∥2=1.β^λ∗=arg⁡min{‖y−Xβ‖2+λ‖β‖2}s.t.‖Xβ‖2=1.\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^* = \arg\min\Big\{\|\mathbf y - \mathbf X \boldsymbol \beta\|^2+\lambda\|\boldsymbol\beta\|^2\Big\} \:\:\text{s.t.}\:\: \|\mathbf X \boldsymbol\beta\|^2=1. \ lambda \ to \ infty 일 때 …


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엄격하게 긍정적 인 예측을 달성하는 방법?
나는 값이 엄격하게 양수인 시계열을 연구하고 있습니다. AR, MA, ARMA 등의 다양한 모델을 사용하여 긍정적 인 예측을 얻는 쉬운 방법을 찾을 수 없었습니다. 나는 예측을 위해 R 을 사용 하고 있으며 내가 찾을 수있는 모든 것은 여기에 설명 된 긍정적 인 매개 변수 가있는 predict.hts {hts}입니다 . 계층 적 또는 …

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회귀를 사용하여 하나의 계수를 수정하고 다른 계수를 맞추는 방법
과 같은 특정 계수를 수동으로 수정 한 다음 모델에 을 유지하면서 계수를 다른 모든 예측 변수에 .β 1 = 1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 R을 사용하여 어떻게 이것을 할 수 있습니까? glmnet가능하면 LASSO ( ) 와 협력하고 싶습니다 . 또는 어떻게이 계수를 특정 범위 (예 : 제한 할 수 있습니까?0.5 ≤ β1≤ …

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제한된 (음수가 아닌) 최소 제곱에서 p- 값 계산
나는 Matlab을 사용하여 제한되지 않은 최소 제곱 (일반 최소 제곱)을 수행했으며 계수, 테스트 통계 및 p- 값을 자동으로 출력합니다. 내 질문은 제한된 최소 제곱 (음이 아닌 음의 계수)을 수행하면 테스트 통계없이 p- 값없이 계수 만 출력합니다. 유의성을 확보하기 위해 이러한 값을 계산할 수 있습니까? 소프트웨어에서 직접 사용할 수없는 이유는 무엇입니까?

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R의 이산 시간 이벤트 기록 (생존) 모델
R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …
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