«linear» 태그된 질문

그러나 PCA는 선형 절차로 간주됩니다. P C A (X) ≠ P C A ( X1) + P C A ( X2) + … + P C A ( X엔) ,피기음에이(엑스)≠피기음에이(엑스1)+피기음에이(엑스2)+…+피기음에이(엑스엔),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), 여기서 입니다. 이는 데이터에 대해 PCA에 의해 획득 된 고유 벡터 행렬이라고한다 데이터의 합에 의해 얻어진 PCA 고유 벡터를 …

35 pca  linear 

의사 결정 그루터기는 분할이 하나 뿐인 의사 결정 트리입니다. 조각 별 함수로 작성할 수도 있습니다. 예를 들어, 가정 벡터이며, 첫 번째 요소 인 회귀 환경에서, 일부 결정이 될 수 루터x 1 xxxxx1x1x_1xxx f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ \end{cases} 그러나 선형 모델입니까? 로 쓸 …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

Y와 X1, X2 사이의 관계를 설명하기 위해 다중 선형 회귀를 사용하고 있습니다. 이론으로부터 나는 다중 회귀가 Y와 X 각각 (Y와 X1, Y와 X2) 사이의 선형 관계를 가정한다는 것을 이해했습니다. X 변환을 사용하지 않습니다. 따라서 R = 0.45 및 모든 중요 X (P <0.05)의 모델을 얻었습니다. 그런 다음 X1에 대해 Y를 …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

선형 모델의 경우 OLS 솔루션은 매개 변수에 가장 적합한 선형 편향 추정기를 제공합니다. 물론 우리는 융기 회귀와 같은 낮은 분산에 대한 편견으로 거래 할 수 있습니다. 그러나 내 질문은 편견이 없다는 것입니다. 편향되지는 않지만 OLS 추정 매개 변수보다 분산이 큰 다소 일반적으로 사용되는 다른 추정기가 있습니까? 거대한 데이터 세트를 가지면 …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

내 질문은 매우 간단합니다. 선형 회귀 가정에서 오류 항이 따르는 분포로 정규을 선택하는 이유는 무엇입니까? 왜 우리는 유니폼, t 또는 다른 것과 같은 다른 것을 선택하지 않습니까?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

입력 (예측 자) 및 출력 (응답) 데이터 포인트 A, B, C, D, E가 있고 포인트를 통해 선을 맞추고 싶다고 가정 해 봅시다. 이것은 문제를 설명하기위한 간단한 문제이지만 더 높은 차원으로 확장 될 수도 있습니다. 문제 설명 현재 최상의 적합 또는 가설은 위 의 검은 선으로 표시됩니다 . 파란색 화살표 ( …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

모델이 개별 데이터 포인트를 예측하는 데는 좋지 않지만 확고한 추세를 설정했음을 의미한다는 것을 이해합니다 (예 : x가 올라가면 y가 올라갑니다).

14 regression  inference  r-squared  linear 

선형 회귀 분석과 일반화 모형에 일관성이없는 가정이있는 이유는 무엇입니까? 선형 회귀 분석에서 잔차 가 가우시안 형태 라고 가정합니다. 다른 회귀 (logistic regression, poison regression)에서는 반응 이 일부 분포 (이항, poission 등)에서 발생 한다고 가정 합니다. 왜 때때로 잔여 시간을 가정하고 응답에 다른 시간을 가정합니까? 우리는 다른 속성을 도출하기를 원하기 때문입니까? …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

다음 용어의 선형 회귀 컨텍스트와 관련하여 의미의 차이에 대해 정말 혼란 스럽습니다. F 통계 R 제곱 잔차 표준 오차 선형 회귀와 관련된 다른 용어에 대한 통찰력을 제공하는 이 webstie 를 찾았 지만 위에서 언급 한 용어는 (내가 이해하는 한) 상당히 많이 보입니다. 나는 내가 읽은 것과 나를 혼란스럽게 한 것을 …

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

문제는 간단합니다. Y가 제한되고 이산적일 때 선형 회귀를 사용하는 것이 적절합니까 (예 : 시험 점수 1 ~ 100, 일부 사전 정의 된 순위 1 ~ 17)? 이 경우 선형 회귀를 사용하는 것이 "좋지 않다"거나 사용하는 것이 완전히 잘못 되었습니까?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

선형 회귀 분석에서 반응 변수는 연속적이어야하지만 왜 그렇게됩니까? 응답 변수에 불연속 데이터를 사용할 수없는 이유를 설명하는 온라인 내용을 찾을 수 없습니다.

13 regression  linear 

약간의 배경 회귀 분석의 해석에 대해 연구하고 있지만 r, r 제곱 및 잔차 표준 편차의 의미에 대해 실제로 혼란스러워합니다. 나는 정의를 알고있다 : 특성 r은 산점도에서 두 변수 사이의 선형 관계의 강도와 방향을 측정합니다 R 제곱은 데이터가 적합 회귀선에 얼마나 가까운 지에 대한 통계적 측정 값입니다. 잔차 표준 편차는 선형 …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

데이터 크기가 너무 커서 시스템 클러스터에 저장 해야하는 매우 큰 선형 회귀 문제를 연구 중입니다. 모든 샘플을 하나의 단일 시스템 메모리 (디스크 포함)로 집계하기에는 너무 큽니다. 이 데이터를 회귀시키기 위해 병렬 접근 방식, 즉 각 개별 상자에서 회귀를 실행 한 다음 각 개별 베타 통계 (아마도 평균 또는 중앙값)를 기반으로 …

13 regression  linear  large-data 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 나는 현재 선형 회귀 수업에 있지만, 내가 배우고있는 것이 더 이상 현대 통계 나 기계 학습과 관련이 …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

Montgomery, Peck 및 Vining의 선형 회귀 분석 소개를 사용하여 선형 회귀를 배우고 있습니다. 데이터 분석 프로젝트를 선택하고 싶습니다. 설명 회귀 변수와 반응 변수 사이에 선형 기능 관계가 있다고 의심되는 경우에만 선형 회귀가 적합하다는 순진한 생각을했습니다. 그러나 많은 실제 응용 프로그램이이 기준을 충족시키는 것 같지는 않습니다. 그러나 선형 회귀는 매우 널리 …

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