«linear-model» 태그된 질문

관측치 또는 예측 변수를 추가 할 때 선형 모델을 효율적으로 업데이트하기 위해 R에서 방법을 찾는 데 관심이 있습니다. biglm에는 관측치를 추가 할 때 업데이트 기능이 있지만 내 데이터는 메모리에 상주 할 정도로 작습니다 (업데이트 할 인스턴스가 많지만). QR 인수 분해 업데이트 (예 : Hammarling 및 Lucas의 "QR 인수 분해 및 …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

이 질문은 선형 버전의 특정 버전에서 제한된 최대 가능성 (REML) 추정을 다룹니다. Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), 여기서, 인 ( N × P )에 의해 매개 변수화 행렬 α ∈ R의 k는 , 그대로 Σ ( α ) . β 는 알려지지 않은 방해 파라미터 …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

이 질문은 구체적으로 관련이 R없지만 R설명 하기 위해 사용 하기로 선택 했습니다. (일반) qq- 라인에서 신뢰 대역을 생성하는 코드를 고려하십시오. library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") 이 신뢰 대역이 어떻게 구성되어 있는지에 대한 설명 (또는 대안 문서 / 온라인 문서 링크)을 찾고 있습니다 (R의 도움말 파일에서 Fox 2002에 대한 참조를 보았지만 슬프게도 …

14 confidence-interval  linear-model  qq-plot 

y i ~ β 0 + β 1 x i + β 2 x 2 i + β 3 x 3 i 와 같은 회귀 모형이있는 경우yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3나는 원시 다항식에 적합하고 신뢰할 수없는 결과를 얻거나 직교 다항식에 적합하며 직접적인 물리적 해석이없는 계수를 얻을 …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

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 

제목은 모든 것을 말하고 혼란스러워합니다. 다음은 R에서 반복 측정 aov ()를 실행하고 동등한 lm () 호출이라고 생각한 것을 실행하지만 다른 오차 잔차를 반환합니다 (제곱의 합은 동일하지만). aov ()의 잔차와 적합치는 모델에서 사용 된 값입니다. 제곱합은 요약 (my.aov)에보고 된 각 모델 / 잔여 제곱합에 합산되기 때문입니다. 그렇다면 반복 측정 설계에 적용되는 …

14 r  anova  repeated-measures  linear-model 

일련의 점에서 선형 회귀를 수행하는 방법을 알고 있습니다. 즉, 선택한 다항식을 주어진 데이터 세트 (LSE 의미)에 맞추는 방법을 알고 있습니다. 그러나 내가 모르는 것은 내 솔루션이 내가 선택한 특정 지점을 통과하도록하는 방법입니다. 나는 이것이 전에 행해지는 것을 보았지만, 그것이 어떻게 수행되었는지는 물론이고 절차가 무엇인지 기억할 수 없다. 매우 간단하고 구체적인 …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

당황스럽게도 간단한 질문이지만 Cross Validated에서 이전에 요청되지 않은 것 같습니다. 회귀 모델의 정의는 무엇입니까? 또한 지원 질문 무엇 되지 회귀 모델은? 후자와 관련하여 ARIMA 또는 GARCH와 같은 대답이 즉시 명확하지 않은 까다로운 예제에 관심이 있습니다.

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

PCA를 사용하여 다변량 데이터를 진단하는 데 자주 사용했습니다 (수십만 개의 변수와 수십 또는 수백 개의 샘플이있는 omics 데이터). 데이터는 종종 일부 그룹을 정의하는 몇 가지 범주 형 독립 변수를 사용한 실험에서 나온 것이므로 관심 그룹 사이의 분리를 나타내는 요소를 찾기 전에 종종 몇 가지 구성 요소를 거쳐야합니다. 나는 그러한 차별적 …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

나는 수학에 대한 배경 지식이 없지만 간단한 Perceptron의 작동 방식을 이해하고 하이퍼 평면의 개념을 이해한다고 생각합니다 (나는 3D 공간에서 두 점 구름을 분리하는 선으로 구분되는 것처럼 기하학적으로 상상합니다) 2D 공간에서 두 점 구름). 그러나 나는 하나의 평면이나 하나의 선이 3D 공간 또는 2D 공간에서 각각 3 개의 다른 점 구름을 …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

이론적으로 지수 적으로 관련된 및 값 세트가 있습니다 .y엑스xx와이yy 와이= X비y=axby = ax^b 계수를 구하는 한 가지 방법은 양쪽에 자연 로그를 적용하고 선형 모형을 피팅하는 것입니다. > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] 이것을 얻는 또 다른 방법은 이론적 인 시작 값 세트가 주어지면 비선형 …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

이 가상의 데이터 세트를 고려해 봅시다 : set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) lme랜덤 효과 모델로 응답을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다 . require(nlme) model …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

아래 그래프는 "정규성", "균등성"및 "독립성"가정이 이미 충족 된 회귀 테스트의 잔차 산점도입니다! "선형성" 가정을 테스트하기 위해 그래프를 보면 관계가 곡선 적이라고 추측 할 수 있지만 문제는 다음과 같습니다. "R2 선형"값을 사용하여 선형성 가정을 테스트 할 수 있습니까? 관계가 선형인지 여부를 결정하기 위해 "R2 선형"값의 허용 범위는 무엇입니까 ? 선형성 가정이 …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

다 요인 분산 분석에 대한 매우 기본적인 질문입니다. 주요 효과 A, B 및 상호 작용 A : B를 모두 테스트하는 양방향 설계를 가정합니다. 유형 I SS가있는 A에 대한 주 효과를 테스트 할 때 효과 SS는 차이 로 계산됩니다. 여기서 은 절편 만있는 모형의 잔차 오차 제곱입니다. 및 추가 요소 A를 …

13 anova  linear-model 

선형 대 비선형 모델의 속성에 대한 설명을 읽었지만 여전히 사용중인 모델이 선형인지 비선형인지 확실하지 않습니다. 예를 들어, 다음 모델은 선형 또는 비선형입니까? 와이티= β0+ β1B ( L ; θ ) X티+ ε티yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t 와: B ( L ; θ ) = ∑k = 1케이b ( k ; θ ) …

13 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear