«least-squares» 태그된 질문

각각 전체 데이터의 하위 집합을 기반으로 평균 여러 OLS 모델 인 회귀 모델을 만들고 싶습니다. 이것에 대한 아이디어는 이 논문을 기반으로 합니다 . k 개의 폴드를 생성하고 각각의 폴드없이 데이터에 k 개의 OLS 모델을 구축합니다. 그런 다음 회귀 계수를 평균하여 최종 모델을 얻습니다. 이것은 여러 개의 회귀 트리가 만들어지고 평균화되는 …

13 regression  least-squares  ensemble 

예를 들어 here 전에이 주제가 여러 번 나타났음을 알지만 여전히 회귀 출력을 해석하는 가장 좋은 방법을 확신하지 못합니다 . x 값 의 열과 y 값 의 열로 구성된 매우 간단한 데이터 세트가 있으며 위치 (loc) 에 따라 두 그룹으로 나뉩니다 . 포인트는 다음과 같습니다 동료는 우리가 사용했던 각 그룹에 별도의 …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

R의 lm 함수는 회귀 계수의 추정 된 공분산을 인쇄 할 수 있습니다. 이 정보는 우리에게 무엇을 제공합니까? 이제 모델을 더 잘 해석하거나 모델에있을 수있는 문제를 진단 할 수 있습니까?

13 r  multiple-regression  least-squares 

위의 질문은 모든 것을 말합니다. 기본적으로 내 질문은 내가 추정하려고하는 매개 변수에서 비선형 적 인 일반적인 피팅 함수 (임의로 복잡 할 수 있음)에 대한 것입니다. 맞춤을 초기화하기 위해 초기 값을 어떻게 선택합니까? 비선형 최소 제곱을하려고합니다. 전략이나 방법이 있습니까? 이것이 연구 되었습니까? 어떤 참조? 임시 추측 외에 다른 것? 특히, 내가 …

13 least-squares  nonlinear-regression  starting-values 

nls ()의 출력을 해석하려고합니다. 이 게시물 을 읽었 지만 여전히 가장 적합한 방법을 이해하지 못합니다. 내 몸매에는 두 가지 출력이 있습니다. > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b 0.27553 0.04534 6.077 0.001744 ** --- Signif. …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

나는 선형 회귀를 연구하고 아래 세트 {(x, y)}에서 시도했습니다. 여기서 x는 평방 피트 단위의 주택 면적을 지정하고 y는 가격을 달러 단위로 지정했습니다. Andrew Ng Notes 의 첫 번째 예입니다 . 2104,400 1600,330 2400,369 1416,232 3000,540 샘플 코드를 개발했지만 실행할 때 각 단계마다 비용이 증가하는 반면 각 단계마다 비용이 감소합니다. 아래에 …

12 regression  least-squares  gradient-descent  supervised-learning 

최소 제곱과 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까? 같은 것입니까?

12 regression  least-squares  terminology 

함수 에 대한 일반화 된 비선형 최소 제곱 회귀에 대한 로그 우도를 계산하려고 합니다. ( 패키지 로부터) 브라운 운동을 가정하여 계통 발생 수 트리에서 거리에 의해 생성 된 분산 공분산 행렬을 사용하여 R 패키지의 함수 . 다음의 재현 가능한 R 코드는 x, y 데이터와 9 개의 분류법을 가진 임의의 트리를 …

12 r  maximum-likelihood  least-squares  nonlinear-regression  mixed-model 

누구든지 Tikhonov 정규화 (정규 최소 제곱)에 대한 온라인 (재귀) 알고리즘의 방향을 알려 줄 수 있습니까? 오프라인 설정에서 n-fold cross validation을 사용하여 λ 를 찾은 원래 데이터 세트를 사용하여 β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY 를 계산 합니다. y = x ^ T \ hat \ beta를 사용하여 주어진 x에 대해 새로운 y 값을 예측할 수 …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

지수 붕괴를 나타내는 데이터 세트가 있습니다. 지수 함수 를이 데이터 에 맞추고 싶습니다 . 응답 변수를 로그 변환 한 다음 줄에 맞추기 위해 최소 제곱을 사용하려고했습니다. 반응 변수 주위에 로그 링크 함수 및 감마 분포를 갖는 일반화 된 선형 모델을 사용하는 단계; 비선형 최소 제곱을 사용합니다. 두 방법 모두 각 …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

주어진 수의 매개 변수로 모형을 추정하기 위해 표본이 얼마나 큰지를 알려줄 수있는 경험이 있습니까? 예를 들어, 5 개의 모수로 최소 제곱 회귀를 추정하려면 표본의 크기는 얼마입니까? 사용중인 추정 기술 (예 : 최대 가능성, 최소 제곱, GMM) 또는 수행 할 테스트 수 또는 몇 가지가 중요합니까? 결정을 할 때 표본 변동성을 …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

척도 등분 산에 대한 공식적인 정의는 없지만 통계 학습 입문에 대해 p. 217 : 표준 최소 제곱 계수는 스케일 등변 량입니다 . 에 상수 를 곱 하면 최소 제곱 계수 추정치의 배율이 의 계수로 이어집니다 .X jXjX_j c cc1 / c1/c1/c 간략화를 들어, 일반 선형 모델을 가정하자 , , 는 …

11 least-squares  linear-model 

OLS 회귀 분석에서 공선 성이 문제인지 확인하고 싶습니다. 분산 인플레이션 요인과 조건 지수는 일반적으로 사용되는 두 가지 측정 방법이지만 각 방법의 장점 또는 점수가 무엇인지에 대해 명확한 것을 찾는 것이 어렵다는 것을 알고 있습니다. 수행 할 접근 방식 및 / 또는 적절한 점수를 나타내는 중요한 출처가 매우 유용합니다. 비슷한 질문이 …

11 multiple-regression  references  least-squares  multicollinearity  vif 

OLS 추정에 수평 거리가 아닌 선의 점에 대한 수직 편차를 취하는 이유는 무엇입니까?

11 least-squares 

나는 평소 최소 제곱 (OLS) 추정값을 연구하기 시작했으며 여전히 초기 단계입니다. 나는 이미 계량 경제학에 관한 책을 샀지 만 온라인에서 아무것도 찾지 못했다. 그래서 최소한의 제곱 추정기를 설명하는 웹 사이트, 홈페이지 또는 기타 온라인 리소스가 있는지 궁금합니다. 일반적인 소개 또는 개요를 제공하는 자료를 찾고 있습니다. 지금까지 인터넷에서 너무 마음에 드는 …

11 references  least-squares