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선형 회귀 모델을 실행하고 절편 항을 제거하기위한 조건이 무엇인지 궁금합니다. 하나는 절편이 있고 다른 하나는 절편이없는 두 개의 서로 다른 회귀 분석 결과를 비교할 때 절편이없는 함수 의 가 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다. 절편 항의 제거가 유효한지 확인하기 위해 따라야하는 특정 조건이나 가정이 있습니까?아르 자형2R2R^2

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

단일 설명 변수가 포함 된 간단한 선형 모형에서 αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i 절편 항을 제거하면 적합도가 크게 향상됩니다 ( R 2 값).R2R2R^2 0.3에서 0.9로 이동). 그러나 절편 항은 통계적으로 유의 한 것으로 보입니다. 가로 채기 : Call: lm(formula = alpha ~ delta, data = cf) Residuals: …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

선형 모델 의 경우 수축 항은 항상 입니다.P ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) 바이어스 (절편) 항 축소하지 않는 이유는 무엇입니까 ? 신경망 모델에서 바이어스 용어를 줄여야합니까?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

범주 형 변수 예측 변수와 연속 형 예측 변수가있는 LASSO를 실행하고 있습니다. 범주 형 변수에 대한 질문이 있습니다. 내가 이해하는 첫 번째 단계는 각각을 인형으로 나누고 공정한 처벌을 위해 표준화 한 다음 회귀하는 것입니다. 더미 변수를 처리하기위한 몇 가지 옵션이 있습니다. 각 요인에 대해 모형 중 하나만 제외하고 모두 포함 …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

로지스틱 회귀 분석에서 절편 모델의 유무에 따른 차이점을 이해하고 싶습니다. 가로 채기를하면 계수가 기준선 그룹에 대한 로그 (홀수 비)를 고려하고 가로 채지 않고 로그 (홀수)를 고려한다는 점을 제외하고는 차이점이 있습니까? 내가 본 것에서 계수가 두 경우 모두 동일하지만 의의가 항상 같은 것은 아니며 왜 그런지 이해하지 못합니다. 또한 어떤 경우에 …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

다음과 같은 로지스틱 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 로짓 ( p ) = β0+ β1엑스1+ β2엑스2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} 가요 이벤트 확률 때 X (1) = 0 및 X 2 = 0 ? 다시 말해서, x 1 과 x 2 가 가장 낮은 레벨 일 때 (이것이 0이 아니더라도) 이벤트 …

14 logistic  interpretation  intercept 

대신로 formula설정하여 R에서 선형 회귀를 수행하는 것의 통계적 차이점은 무엇입니까 ? 이 두 가지 결과를 어떻게 해석합니까?y ~ x + 0y ~ x

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept