«polynomial» 태그된 질문

동일한 변수 (예 : x & x ^ 2)를 포함하는> 1 용어가 포함 된 수학적 표현. 다항식은 일반적으로 곡선 관계를 모델링하는 데 사용됩니다.

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모델에 선형 항이 아닌 2 차 항을 추가하는 것이 합리적입니까?
내 예측 변수 중 하나가 (실험적 조작으로 인해) 예측 변수와 2 차적으로 만 관련되어야하는 (혼합 된) 모델이 있습니다. 따라서 모형에 2 차 항만 추가하고 싶습니다. 두 가지가 나를 방해합니다. 나는 고차 다항식을 피팅 할 때 항상 낮은 차수의 다항식을 포함해야한다고 생각합니다. 내가 찾은 곳을 잊어 버렸고 내가 본 문헌 (예 …

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다항식 회귀는 왜 다중 선형 회귀의 특별한 경우로 간주됩니까?
다항식 회귀 분석이 비선형 관계를 모델링하는 경우 다중 선형 회귀 분석의 특별한 경우로 간주 할 수있는 방법은 무엇입니까? Wikipedia는 "다항식 회귀 분석은 비선형 모형을 데이터에 적합하지만 통계적 추정 문제로서 회귀 함수 가 데이터로부터 추정 된 미지의 모수에서 선형이라는 점에서 선형 적이라는 점에서 선형 적입니다. "E(y|x)E(y|x)\mathbb{E}(y | x) 모수가 2 인 …

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정도를 낮추는 대신 다항식 회귀 분석에서 정규화를 사용하는 이유는 무엇입니까?
예를 들어, 회귀를 수행 할 때 선택할 두 개의 하이퍼 매개 변수는 종종 함수의 용량 (예 : 다항식의 최대 지수)과 정규화 량입니다. 내가 혼동하는 것은 왜 저용량 기능을 선택한 다음 정규화를 무시하지 않는 것입니까? 그렇게하면 과잉 적합하지 않습니다. 정규화와 함께 고용량 기능이있는 경우 저용량 기능을 사용하고 정규화하지 않는 것과 동일하지 …

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scikit-learn을 사용한 다항식 회귀
다항식 회귀 분석에 scikit-learn을 사용하려고합니다. 다항식 회귀를 읽는 것에서 선형 회귀의 특별한 경우가 있습니다. scikit의 일반 선형 모델 중 하나가 고차 다항식에 맞게 매개 변수화 될 수 있기를 바랐지만 그렇게 할 수있는 옵션이 없습니다. 폴리 커널과 함께 Support Vector Regressor를 사용했습니다. 그것은 내 데이터의 하위 집합과 잘 작동하지만 더 큰 …

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원시 또는 직교 다항식 회귀 분석?
변수 를 로 되돌리고 싶습니다 . 원시 다항식 또는 직교 다항식을 사용하여이 작업을 수행해야합니까? 나는 이것들을 다루는 사이트에서 질문을 보았지만 그것들을 사용하는 것의 차이점이 무엇인지 실제로 이해하지 못한다. 와이와이yx , x2, ... , x5엑스,엑스2,…,엑스5x,x^2,\ldots,x^5 왜 난 그냥 계수를 얻기 위해 "정상"회귀 할 수 없습니다 의β나는β나는\beta_iy=∑5i=0βixi와이=∑나는=05β나는엑스나는y=\sum_{i=0}^5 \beta_i x^i (P-값과 다른 모든 …


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직교 다항식 회귀 분석에서 원시 계수 및 분산 복구
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 …

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선형 회귀를 수행하지만 솔루션이 특정 데이터 포인트를 통과하도록 강제
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 …

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고차 다항식에 대한 계수가 큰 이유는 무엇입니까?
기계 학습에 관한 Bishop의 저서에서는 다항식 함수를 일련의 데이터 포인트에 곡선 맞춤하는 문제에 대해 설명합니다. M을 다항식 차수로하자. 그 상태로 우리는 M이 증가함에 따라 계수의 크기가 일반적으로 커짐을 알 수 있습니다. 특히 M = 9 다항식의 경우 계수는 양의 양수 값과 음수 값을 개발하여 데이터에 맞게 미세 조정되어 해당 다항식 …

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회귀를 피팅 할 때 직교 다항식을 사용하지 않는 이유가 있습니까?
일반적으로 고차 변수로 회귀를 피팅 할 때 직교 다항식을 사용하지 않는 것이 더 좋은지 궁금합니다. 특히 R을 사용하는 것이 궁금합니다. 만약 poly()에 raw = FALSE같은 장착 값을 생성 poly()과 raw = TRUE, 그리고 poly함께 raw = FALSE해결할 수있는 문제 다항식 회귀와 관련된 문제 중 일부는 다음해야 poly()와 raw = FALSE …

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R로 계산 된 다변량 직교 다항식은 무엇입니까?
일 변량의 점 집합의 직교 다항식은 내적과 쌍별 상관이 0 인 방식으로 해당 점에 값을 생성하는 다항식입니다. R은 함수 poly로 직교 다항식을 생성 할 수 있습니다 . 동일한 함수에는 다변량 점 세트에서 직교 다항식을 생성하는 변형 폴리 옴이 있습니다. 어쨌든 결과 다항식은 쌍으로 0의 상관 관계가 있다는 점에서 직교하지 않습니다. …


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직교 적으로 할 수 없다면 생식으로하십시오 (다항식 회귀)
에 대해 대한 다항식 회귀 분석을 수행 할 때 때때로 사람들은 원시 다항식, 때로는 직교 다항식을 사용합니다. 그러나 그들이 완전히 임의적 인 것처럼 보이는 것을 사용할 때.X와이와이Y엑스엑스X 여기 에서 여기에 원시 다항식이 사용됩니다. 그러나 여기 와 여기 에서 직교 다항식은 올바른 결과를 제공하는 것으로 보입니다. 왜, 어떻게, 왜?! 반면에 교과서 …

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다항식 대비 변수의 계산
범주 형 변수 (인수)를 직교 다항식 대비 변수 세트로 효율적으로 코딩하는 방법을 알려주십시오. 여러 유형의 대비 변수 (예 : 편차, 단순, Helmert 등)의 경우 패스는 다음과 같습니다. 대비 계수 행렬에 해당하는 형식을 구성하십시오. 코드 행렬을 얻기 위해 역 또는 일반화 역. 예를 들면 다음과 같습니다. Suppose there is 3-group factor …


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