«regression» 태그된 질문

Zou & Hastie (2005) 최초의 탄성 그물 종이 탄성 그물을 통한 정규화 및 변수 선택 은 선형 회귀에 대한 탄성 그물 손실 함수를 도입했습니다 (여기서 모든 변수가 단위 분산에 중심을두고 스케일링되었다고 가정) : 이지만 "순진 탄력적 그물"이라고합니다. 그들은 이중 수축 (라소와 릿지)을 수행하고, 과도하게 수축하는 경향이 있으며, 다음과 같이 결과 …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

비 선형 회귀 SAS Non Linear 에서 다음 링크를 읽었습니다 . 첫 번째 섹션 "Nonlinear Regression vs. Linear Regression"을 읽은 것을 이해하면 아래 방정식이 실제로 선형 회귀라는 것입니다. 맞습니까? 그렇다면 왜? y=b1x3+b2x2+b3x+cy=b1x3+b2x2+b3x+기음y = b_1x^3 + b_2x^2 + b_3x + c 비선형 회귀 분석에서 다중 공선 성이 문제가되지 않음을 이해하고 있습니까? …

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어쩌면이 질문은 순진하지만, 선형 회귀가 Pearson의 상관 계수와 밀접한 관련이있는 경우 Kendall 및 Spearman의 상관 계수와 밀접한 관련이있는 회귀 기술이 있습니까?

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저는 이 질문 에 대한 토론 과 특히 축소 된 모형 (예 : 여러 설명 변수가 테스트되고 거부 된 모형)의 분산 추정치는 Ye의 일반화 된 자유도를 사용해야한다는 Frank Harrell의 의견을 반영하고 있습니다 . Harrell 교수는 이것이 최종 모델 (여러 변수가 기각 된)의 모델보다 원래의 "풀"모델 (모든 변수가 포함 된)의 잔류 …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

일부 소프트웨어 패키지 (예 : Mathematica)에서 선형 회귀를 수행하면 모델의 개별 매개 변수와 관련된 p- 값이 나타납니다. , 예를 들어 결과를 생성하는 선형 회귀 결과 연관된 p- 값 것이다 및 하나 .a bax+bax+bax+baaabbb 이러한 p- 값은 해당 매개 변수에 대해 개별적으로 무엇을 의미합니까? 회귀 모형의 모수를 계산하는 일반적인 방법이 있습니까? …

27 probability  regression 

내 모든 변수는 연속적입니다. 레벨이 없습니다. 심지어 수 있는가 가 변수 사이의 상호 작용을?

27 regression  modeling  interaction 

회귀 모수 벡터 대한 올가미 추정치 B비B가 각 B i에 대한 이전 분포 가 이중 지수 분포 (라플라스 분포라고도 함) 인 의 사후 모드와 같다는 많은 참고 문헌을 읽었습니다 .B비BBi비나는B_i 나는 이것을 증명하려고 노력했다. 누군가가 세부 사항을 살릴 수 있습니까?

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회귀 작업을 해결하려고합니다. LassoLARS, SVR 및 Gradient Tree Boosting의 3 가지 모델이 서로 다른 데이터 하위 집합에 잘 작동한다는 것을 알았습니다. 나는이 3 가지 모델을 모두 사용하여 예측을 한 다음 '실제 출력'과 내 3 가지 모델의 출력 테이블을 만들 때마다 적어도 하나의 모델이 실제로 실제 출력에 가깝다는 것을 알았습니다. 비교적 …

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저는 1 년 전에 Andrew Ng의 기계 학습 과정을 수료했으며 이제 로지스틱 회귀 작업과 성능 최적화 기술에 대한 고등학교 수학 탐구를 작성하고 있습니다. 물론 이러한 기술 중 하나는 정규화입니다. 정규화의 목표는 모델 단순성의 목표를 포함하도록 비용 함수를 확장하여 과적 합을 방지하는 것입니다. 우리는 비용 함수에 각 가중치를 제곱하고 정규화 매개 …

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f = x * y표준 심층 신경망을 사용하여 단순하게 회귀를 원한다고 가정 해 봅시다 . 하나의 숨겨진 레이어를 가진 NN이 어떤 기능을 수행 할 수 있음을 알려주는 reserache가 있다는 것을 기억합니다. 그러나 정규화없이 NN 은이 단순한 곱셈조차도 근사 할 수 없었습니다. 데이터의 로그 정규화 만 도움 m = x*y => …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

절제 연구 란 무엇입니까? 그리고 그것을 수행하는 체계적인 방법이 있습니까? 예를 들어 선형 회귀 분석에 예측 변수가 있으며이를 모형이라고합니다.엔엔n 절제 연구는 어떻게 수행합니까? 어떤 측정 항목을 사용해야합니까? 포괄적 인 출처 또는 교과서가 좋습니다.

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귀무 가설 H 0 : β = 0 에서 선형 일 변량 다중 회귀 분석에서 결정 계수 또는 R 제곱 의 분포는 무엇입니까 ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 예측 변수 수 kkk 및 샘플 수 에 어떻게 의존 n>kn>kn>k합니까? 이 분포 모드에 대해 닫힌 형식의 표현이 있습니까? 특히, 간단한 회귀 (하나의 예측 변수 xxx …

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한 번은 올가미를 두 번 사용하는 방법을 들었습니다 (이중 올가미와 같이). 여기서 S1과 같은 원래 변수 세트에서 올가미를 수행하고 S2라는 스파 스 세트를 얻은 다음 세트 S2에서 올가미를 다시 수행하여 세트 S3을 얻습니다. . 이에 대한 방법 론적 용어가 있습니까? 또한 올가미를 두 번 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

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에서 다중 회귀를 수행하려고합니다 R. 그러나 내 종속 변수에는 다음 플롯이 있습니다. 다음은 모든 변수가있는 산점도 행렬입니다 ( WAR종속 변수입니다). 이 변수 (및 독립 변수)에 대한 변환을 수행해야하지만 정확한 변환이 확실하지 않습니다. 누군가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있습니까? 독립 변수와 종속 변수 간의 관계에 대한 추가 정보를 제공하게되어 기쁩니다. …

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