«regression» 태그된 질문

이 게시물을 읽었지만 여전히 내 데이터에 어떻게 적용하고 누군가 나를 도울 수 있기를 바랍니다. 다음과 같은 데이터가 있습니다. y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, 6.981853, 7.197708, 7.035624, 6.785289, 7.134426, 8.338514, 8.723832, 10.276473, 10.602792, 11.031908, 11.364901, 11.687638, 11.947783, 12.228909, 11.918379, 12.343574, …

26 r  regression  fitting 

R에서 표시 기능을 사용할 때 회귀의 계수 표준 오류를 해석하는 방법이 궁금합니다. 예를 들어 다음 출력에서 ​​: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual sd = 0.90, R-Squared = …

26 r  regression  interpretation 

선형 회귀는 "모든 점에 수직으로 가장 가까운 선" 으로 생각할 수 있습니다 . 그러나 열 공간을 "계수 매트릭스의 열이 차지하는 공간으로의 투영" 으로 시각화하여이를 확인할 수있는 또 다른 방법이 있습니다 . 내 질문은 :이 두 가지 해석에서 릿지 회귀 및 LASSO 와 같은 페널티 선형 회귀를 사용하면 어떻게됩니까 ? 첫 …

26 regression  intuition  geometry 

테스트 데이터 세트에 적용 할 훈련 된 로지스틱 회귀 모델이 있습니다. 종속 변수는 이진 (부울)입니다. 테스트 데이터 세트의 각 샘플에 대해 로지스틱 회귀 모델을 적용하여 종속 변수가 참일 확률을 %로 생성합니다. 그런 다음 acutal 값이 true인지 false인지 기록합니다. 선형 회귀 모델에서와 같이 또는 조정 된 그림 을 계산하려고합니다 .R 2R2R2R^2R2R2R^2 …

26 regression  logistic  r-squared 

부정 이항 회귀에 관한 질문이 있습니다. 다음 명령이 있다고 가정합니다. require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (car는 R에서 사용할 수있는 데이터 세트이며이 모델이 의미가 있는지는 신경 쓰지 않습니다.) 내가 알고 싶은 것은 : 변수를 어떻게 해석 할 수 있습니까 theta(에 대한 호출의 맨 아래에 반환 summary). 이것은 네빈 분포의 모양 매개 …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

R에서 LOESS 회귀 모델을 실행 중이며 12 가지 모델의 출력을 다양한 샘플 크기와 비교하려고합니다. 질문에 대답하는 데 도움이되는 경우 실제 모델을 더 자세히 설명 할 수 있습니다. 샘플 크기는 다음과 같습니다. Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: 527 Fastballs vs LHH 2010: …

26 r  regression  loess 

선형 회귀 분석에서 각 예측 값은 가능한 값의 정규 분포에서 선택되었다고 가정합니다. 아래를 참조하십시오. 그러나 각 예측값이 정규 분포에서 나온 것으로 가정하는 이유는 무엇입니까? 선형 회귀는이 가정을 어떻게 사용합니까? 가능한 값이 정규 분포를 따르지 않으면 어떻게됩니까?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

내가 이해 한 바에 따르면 훈련 데이터 간격 내에있는 회귀 함수 만 작성할 수 있습니다. 예를 들어 (패널 중 하나만 필요합니다) : KNN 회귀자를 사용하여 미래를 어떻게 예측할 수 있습니까? 다시 말하지만, 훈련 데이터의 간격 내에있는 함수에 근사한 것으로 보입니다. 내 질문 : KNN 회귀자를 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 분류를위한 …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

올가미 회귀 분석 경우 최상의 솔루션 (예 : 최소 테스트 오류)이 k 개의 피처를 선택한다고 가정합니다 . 그래서 \ 모자 {\ 베타가} ^ {올가미} = \ 좌측 (\ 모자 {\ 베타 _1} ^ {올가미} \ {모자 \ 베타 _2} ^ {올가미} ... \ 모자 {\ 베타} _k ^ {lasso}, 0, …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization 

많은 경우 0과 1 사이의 숫자로 구성된 로짓 모델이 있지만 어떻게 해석 할 수 있습니까? 0.20의 로짓으로 사건을 처리 할 수 ​​있습니다 사례가 그룹 B와 그룹 A에 속할 확률이 20 %라고 주장 할 수 있습니까? 로짓 값을 해석하는 올바른 방법입니까?

26 regression  logistic  logit 

지연된 종속 변수를 회귀 모델에 포함시키는 것이 합법적인지에 대해 매우 혼란스러워합니다. 기본적 으로이 모델이 Y와 다른 독립 변수의 변화 사이의 관계에 초점을 맞춘다면 오른쪽에 지연 종속 변수를 추가하면 다른 IV 이전의 계수가 Y의 이전 값과 독립적임을 보장 할 수 있습니다. 일부는 LDV의 포함이 다른 IV의 계수를 하향 편향시킬 것이라고 말한다. …

26 regression  lags  misspecification 

AIC 모델 비교가 작동하려면 정확히 필요한 전제 조건은 무엇입니까? 다음과 같이 비교했을 때이 질문을 방금했습니다. > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 이 방법 log으로 variable 의 변환을 정당화했습니다 usili. 그러나 종속 변수가 다른 경우 모델을 AIC …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

저는 머신 러닝을 처음 사용하며 스스로 배우려고합니다. 최근에 저는 강의 노트를 읽고 기본적인 질문을했습니다. 슬라이드 13은 "최소 제곱 추정값은 가우스 모형의 최대 우도 추정값과 동일합니다"라고 말합니다. 단순한 것 같지만 이것을 볼 수 없습니다. 누군가 여기서 무슨 일이 일어나고 있는지 설명해 주시겠습니까? 나는 수학을보고 싶다. 나중에 Ridge와 Lasso 회귀에 대한 확률 …

26 regression  bayesian  least-squares 

서포트 벡터 머신이 분류를 처리하는 방법에 대해서는 이미 훌륭한 논의 가 있었지만 서포트 벡터 머신이 회귀로 일반화되는 방법에 대해서는 매우 혼란스러워합니다. 누구든지 나를 밝히고 싶어?

26 regression  machine-learning  svm 

다중 선형 회귀 분석에서 잔차와 예측 변수 사이의 상관 관계가 0이라는 것을 알 수 있지만 잔차와 기준 변수 사이의 예상 상관 관계는 무엇입니까? 0 또는 상관 관계가 높아야합니까? 그 의미는 무엇입니까?

26 regression  residuals