나는 고정 시계열이 시간이 지남에 따라 평균과 분산이 일정하다는 것을 이해합니다. 다른 ARIMA 또는 ARM 모델을 실행하기 전에 데이터 세트가 고정되어 있는지 확인해야하는 이유를 누군가에게 설명해 주시겠습니까? 자기 상관 및 / 또는 시간이 중요하지 않은 일반 회귀 모형에도 적용됩니까?
분산 분석은 적합한 더미 변수를 사용하는 선형 회귀와 같습니다. 분산 분석을 사용하는지 선형 회귀 분석을 사용하는지에 관계없이 결론은 동일하게 유지됩니다. 동등성에 비추어 선형 회귀 대신 ANOVA를 사용하는 이유가 있습니까? 참고 : 선형 회귀 대신 분산 분석을 사용해야하는 기술적 이유에 대해 특히 관심 이 있습니다. 편집하다 다음은 일원 분산 분석을 사용하는 …
최근 콜로키움에서 발표자의 초록은 머신 러닝을 사용한다고 주장했습니다. 대화하는 동안 머신 러닝과 관련된 유일한 것은 데이터에 대해 선형 회귀를 수행한다는 것입니다. 5D 파라미터 공간에서 최적 계수를 계산 한 후 한 시스템의 이러한 계수를 다른 시스템의 최고 계수와 비교했습니다. 단순히 최적의 라인을 찾는 것과는 달리 선형 회귀 머신 러닝 은 언제 …
일반적으로 PCA와 같은 분석에서 분산 의 비율 가 첫 번째 주요 구성 요소로 설명 된다는 것은 무엇을 의미 합니까? 누군가 이것을 직관적으로 설명 할 수 있지만 주성분 분석 (PCA) 측면에서 "변형 설명"의 의미에 대한 정확한 수학적 정의를 제공 할 수 있습니까?엑스엑스x 간단한 선형 회귀 분석의 경우, 최적 제곱의 r 제곱은 …
이 위키에서는 다중 공선 성 이 선형 회귀 문제 일 때 발생하는 문제에 대해 설명합니다 . 기본 문제는 다중 공선 성으로 인해 모수 추정값이 불안정하여 종속 변수에 대한 독립 변수의 영향을 평가하기가 매우 어렵다는 것입니다. 내가 문제 뒤에있는 기술적 인 이유를 이해 (반전 할 수 없습니다 , 악조건의 등) 그러나 …
이 Excel 그래프를 살펴보십시오. '상식'의 최적 선은 점의 중심을 가로 지르는 거의 수직선 (수작업으로 빨간색으로 편집)으로 나타납니다. 그러나 Excel에서 결정한 선형 추세선은 대각선 검은 선입니다. Excel이 (사람의 눈에) 잘못된 것으로 보이는 것을 왜 생성 했습니까? 좀 더 직관적 인 것처럼 보이는 (즉, 빨간 선과 같은) 가장 적합한 선을 어떻게 만들 …
"폐쇄 형 솔루션"이라는 용어를 자주 접했습니다. 폐쇄 형 솔루션이란 무엇입니까? 주어진 문제에 대한 최종 솔루션이 존재하는지 어떻게 판단합니까? 온라인 검색에서 통계 나 확률 모델 / 솔루션을 개발할 때 정보가 없었지만 아무것도 발견하지 못했습니다. 회귀를 잘 이해하므로 회귀 또는 모형 적합을 참조하여 개념을 설명 할 수 있다면 사용하기 쉽습니다. :)
저는 20 : 1의 경험 법칙 (총 7 개의 후보 예측 변수에 대해 상당히 큰 표본 (N = 374))을 고려하여 적절한 표본을 가지고 있다고 생각합니다. 내 문제는 다음과 같습니다. 내가 사용하는 예측 변수 집합에 관계없이 분류는 100 %의 특이도 및 0 %의 감도보다 나아지지 않습니다. 그러나 불만족 스럽지만 후보 예측 …
선형 회귀 분석의 예측 구간의 경우 여전히 를 사용하여 구간을 생성합니다. 또한이를 사용하여 신뢰 구간 을 생성하십시오 . 둘의 차이점은 무엇입니까?E^[Y|x]=β0^+β^1xE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xE[Y|x0]E[Y|x0]E[Y|x_0]
이진 로지스틱 회귀 모델의 수작업으로 곡선 아래 면적 (AUC) 또는 c- 통계량을 계산하는 데 관심이 있습니다. 예를 들어, 유효성 검사 데이터 집합에서 종속 변수에 대한 실제 값, 보존 (1 = 유지; 0 = 유지되지 않음)은 다음과 같은 모형을 사용하여 회귀 분석에 의해 생성 된 각 관측치의 예측 보존 상태를 갖습니다. …