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선형 회귀 분석에서 나는 우리가 모델에 적합하면 즐거운 결과를 얻었습니다. E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, 우리가 표준화하고 중심을 잡으면 YYY, X1X1X_1 과 X2X2X_2 데이터, R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. 이것은 2 가변 버전의 느낌입니다. R2=Cor(Y,X)2R2=Cor(Y,X)2R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X)^2 ...에 대한 y=mx+cy=mx+cy=mx+c 회귀는 즐겁습니다. 그러나 …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

분산 변수가 알려진 상수 인 경우 음의 이항 분포를 지수 분포로 표현하는 숙제를 받았습니다. 이것은 매우 쉬웠지만 왜 그 매개 변수를 고정시켜야하는지 궁금해했습니다. 두 매개 변수를 알 수없는 올바른 형식으로 넣는 방법을 찾지 못했습니다. 온라인을 살펴보면 불가능하다는 주장을 발견했습니다. 그러나 나는 이것이 사실이라는 증거를 찾지 못했습니다. 나는 나 자신도 생각 …

9 self-study  mathematical-statistics  negative-binomial  proof  exponential-family