«multivariate-regression» 태그된 질문

둘 이상의 반응 (종속) 변수가있는 회귀.

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R의 다변량 다중 회귀
각각의 점수가 7 개의 독립 변수 (IV)에 의해 영향을받을 수있는 2 개의 종속 변수 (DV)가 있습니다. DV는 연속적이며 IV 세트는 연속 및 이진 코드 변수의 혼합으로 구성됩니다. (아래 코드에서 연속 변수는 대문자로 작성되고 이진 변수는 소문자로 작성됩니다.) 이 연구의 목적은 이러한 DV가 IV 변수에 의해 어떻게 영향을 받는지 알아내는 것입니다. …


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왜 단 변량 회귀와는 달리 다변량 회귀가 필요한가?
방금이 훌륭한 책을 찾아 보았습니다 : Johnson과 Wichern의 다변량 통계 분석을 적용했습니다 . 아이러니 한 점은, 여전히 개별 단 변량 (회귀) 모델 대신 다변량 (회귀) 모델을 사용하는 동기를 이해할 수 없다는 것입니다. 나는 (a) 다변량 회귀 분석과 다변량 회귀 분석 결과의 해석을 설명하는 stats.statexchange post 1 과 2 를 겪었 …

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다변량 선형 모형을 다중 회귀로 캐스트
다변량 선형 회귀 모형을 다중 선형 회귀 모형으로 완전히 변환하는 것이 완전히 동일합니까? 단순히 실행을 언급하고 있지 않다 티티t 별도의 회귀. 나는 다변량 선형 모델 을 다중 회귀로 쉽게 다시 매개 변수화 할 수있는 몇 곳 (Bayesian Data Analysis-Gelman et al. 및 Multivariate Old School-Marden)에서 이것을 읽었습니다 . 그러나 어떤 …

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다중 출력 회귀 분석을위한 신경망
34 개의 입력 열과 8 개의 출력 열이 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 문제를 해결하는 한 가지 방법은 34 개의 입력을 가져 와서 각 출력 열에 대해 개별 회귀 모델을 작성하는 것입니다. 이 문제를 신경망을 사용하는 하나의 모델로만 해결할 수 있는지 궁금합니다. 다층 퍼셉트론을 사용했지만 선형 회귀와 같은 여러 모델이 …


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전체 절편없이 lme4에서 다변량 혼합 모델의 계수를 해석하는 방법은 무엇입니까?
에 다변량 (즉, 다중 응답) 혼합 모델을 맞추려고합니다 R. 이외에도에서 ASReml-r와 SabreR(외부 소프트웨어가 필요) 패키지,에서만 가능한 것 같다 MCMCglmm. 에서 용지 수반 MCMCglmm패키지 (pp.6)를 러드 Hadfield의 하나의 긴 포맷 변수에 복수 응답 변수를 재 형성하고 전체적인 절편을 억제하는 등의 그러한 모델을 피팅하는 과정을 설명한다. 인터셉트를 억제하면 응답 변수의 각 레벨에 …

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대규모 데이터 세트에 대한 가우스 프로세스 회귀
나는 온라인 비디오와 강의 노트에서 가우시안 프로세스 회귀에 대해 배웠으며, 점이 있는 데이터 세트가 있으면 데이터가 차원 다변량 가우시안 에서 샘플링되었다고 가정합니다 . 그래서 내 질문은 가우스 프로세스 회귀가 여전히 작동 하는 이 1 천만입니다. 커널 매트릭스가 프로세스를 완전히 비효율적으로 렌더링하지 않습니까? 그렇다면 여러 번 반복해서 데이터 세트에서 샘플링하는 것과 …

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r의 올가미를 사용한 다변량 선형 회귀
상관 관계가 높은 많은 종속 변수 (DV) (~ 450)를 예측하기 위해 축소 된 모델을 만들려고합니다. 내 독립 변수 (IV)도 많고 (~ 2000) 서로 관련이 있습니다. 올가미를 사용하여 각 출력에 대해 축소 된 모델을 개별적으로 선택하면 각 종속 변수를 반복 할 때 동일한 독립 변수 하위 집합을 얻을 수 없습니다. R에서 …

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여러 공간 해상도 / 스케일로 소스의 시계열 정보 연결
다른 센서에서 사용할 수있는 많은 위성 래스터 이미지가 있습니다. 이것들로부터, 더 거친 것들은 매우 풍부한 시간적 해상도를 갖는다. 중간 해상도 래스터는 수집 날짜가 적지 만 여전히 어느 정도의 정보를 사용할 수 있습니다. 더 정밀한 해상도는 2 년 미만에 2 ~ 6 개의 관측 된 날짜에 걸쳐 매우 낮은 시간 해상도를 …
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