«nonlinear-regression» 태그된 질문

하나의 매개 변수를 추출하기 위해 데이터에 곡선을 맞추고 있습니다. 그러나 그 매개 변수의 확실성이 무엇인지, % 신뢰 구간을 계산 / 표현하는 방법을 잘 모르겠습니다 .959595 지수 적으로 부패하는 데이터를 포함하는 데이터 세트에 대해 말하면, 각 데이터 세트에 곡선을 맞 춥니 다. 그런 다음 추출하려는 정보는 지수 입니다. 나는 t 의 …

12 confidence-interval  nonlinear-regression  fitting 

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 

진드기의 기능적 반응 분야에 대한 연구를하고 있습니다. Rogers 유형 II 함수의 매개 변수 (공격 속도 및 처리 시간)를 추정하기 위해 회귀 분석을 수행하려고합니다. 측정 데이터 세트가 있습니다. 특이 치를 가장 잘 결정할 수있는 방법은 무엇입니까? 합니다 (dateset라는 간단한 2 열 텍스트 파일로 내 회귀를 위해 나는 R에 다음 스크립트 (비 …

11 r  outliers  nonlinear-regression 

다음 다중 회귀 모델을 고려하십시오.Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} 여기서 는 열 벡터이며; 행렬; a column vector; 행렬; 열 벡터; 그리고 오류 항인 는 열 벡터입니다.YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 질문 제 강사, Econometrics 소개 교과서 제 3 판. James H. Stock 및 Mark W. Watson, p. 281 및 계량 경제학 : Honor …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

선형 회귀 모델 또는 비선형 회귀 모델을 사용하려면 어떻게 결정해야합니까? 나의 목표는 Y를 예측하는 것입니다. 간단한 및 데이터 집합의 경우 산점도를 그려 어떤 회귀 모델을 사용해야하는지 쉽게 결정할 수 있습니다.y엑스xx와이yy 같은 다중 변이체 경우 및 . 어떤 회귀 모델을 사용해야하는지 어떻게 알 수 있습니까? 즉, 간단한 선형 모델 또는 2 …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

다음과 같은 일반적인 질문이 이해 되기를 바랍니다 . 이 특정 질문의 목적 상 나는 비선형 성을 도입하는 이론적 (주체 영역) 이유에 관심이 없다는 것을 명심하십시오. 따라서 다음과 같이 전체 질문 을 공식화합니다 . 이론적 (주체 영역) 이외의 이유로 통계 모델에 비선형 성을 도입하기위한 논리적 프레임 워크 ( 기준 및 가능한 …

10 nonlinear-regression  methodology  nonlinear  regression-strategies 

여기에 무엇이 요청되는지 말하기가 어렵습니다. 이 질문은 모호하거나 모호하거나 불완전하거나 지나치게 광범위하거나 수사적이며 현재 형태로 합리적으로 대답 할 수 없습니다. 다시 열 수 있도록이 질문을 명확하게 설명 하려면 도움말 센터를 방문하십시오 . 휴일 칠년 전에 . 비선형 모델 . 여기서 는 표준 정규 분포의 cdf이고 f는 비선형입니다 (아래 참조). 내가 …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance 

나는 항상 시간이 회귀 (감사 포함)의 예측 변수로 사용되어서는 안된다고 믿었습니다. 그 이유는 단순히 추세 자체를 "설명"하기 때문입니다. 연구의 목표가 온도 등의 환경 변수를 찾아서 동물의 활동을 설명하는 것이라면, 어떻게 시간을 쓸 수 있을지 궁금합니다. 측정되지 않은 매개 변수의 프록시로? 하버 포포 이즈의 활동 데이터에 대한 일부 트렌드는 여기에서 볼 …

10 r  time-series  mixed-model  nonlinear-regression 

R 패키지 gamlss를 사용 하고 데이터가 0으로 증가하는 베타 분포를 가정 하고 GAM 기반 회귀 분석을 실행 중 입니다. 내 모델에는 단일 설명 변수 만 있으므로 기본적으로 다음과 같습니다 mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). 알고리즘은 설명 변수가 평균 ( )에 미치는 영향 대한 계수 와 대한 관련 p- 값을 …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

지수 모델은 다음 방정식으로 설명되는 모델입니다. yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} 이러한 모델을 추정하는 데 사용되는 가장 일반적인 방법은 선형화이며, 이는 양쪽의 로그를 계산하여 쉽게 수행 할 수 있습니다. 다른 접근법은 무엇입니까? 나는 일부 관측에서 yi=0yi=0y_{i}=0 을 처리 할 수있는 것들에 특히 관심이 있습니다 . 업데이트 31.01.2011 이 모델이 0을 생성 할 수 …

10 estimation  nonlinear-regression 

나는 나이에 따른 해우의 무게를 며칠 만에 (디아스, 포르투갈어로) 예측하는 방정식을 가지고 있습니다. R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) nls ()를 사용하여 R로 모델링 했으며이 그래픽을 얻었습니다. 이제 95 % 신뢰 구간을 계산하여 그래픽에 플로팅하려고합니다. 다음과 같이 각 변수 a, b 및 c에 대해 하한과 …

10 confidence-interval  nonlinear-regression 

약 25 개의 호수에 대해 0cm (예 : 퇴적물-수면)에서 9cm까지의 호수 퇴적물의 유기물 비율에 대한 데이터가 있습니다. 각 호수에서 2 개의 코어가 각 위치에서 취해 졌기 때문에 각 호수의 각 퇴적 깊이에서 유기물 비율의 2 회 반복 측정 값이 있습니다. 나는 호수가 유기물 퍼센트와 퇴적 깊이 (즉, 경사) 사이의 관계에서 …

10 regression  nonlinear-regression 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

환자의 나이 (년 단위로 측정 된 정수 수량)가 예측 변수 중 하나 인 예측 비용 모델을 작성 중입니다. 연령과 입원 위험 사이의 강력한 비선형 관계가 분명합니다. 환자 연령에 대한 처벌 회귀 스무딩 스플라인을 고려하고 있습니다. 에 따르면 통계 학습의 요소 (Hastie 등, 2009, 151), 최적의 매듭 배치는 회원 시대의 고유 …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

다음과 같은 예제 데이터 세트가 있습니다. Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1) plot(Volume,Power) 그림에서 볼 …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity