선형 모델 의 경우 수축 항은 항상 입니다.P ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) 바이어스 (절편) 항 축소하지 않는 이유는 무엇입니까 ? 신경망 모델에서 바이어스 용어를 줄여야합니까?β0β0\beta_0
5 개의 독립 변수가있는 데이터 세트에서 OLS 회귀 모델을 실행했습니다. 독립 변수와 종속 변수는 연속적이고 선형 적으로 관련되어 있습니다. R 광장은 약 99.3 %입니다. 그러나 R에서 임의의 포리스트를 사용하여 동일하게 실행하면 결과는 '% Var 설명 : 88.42'입니다. 임의의 숲 결과가 회귀보다 열등한 이유는 무엇입니까? 나는 임의의 숲이 최소한 OLS 회귀만큼 …
선형 모델에서 부분 R2R2R^2 와 계수 사이의 정확한 관계가 무엇인지, 그리고 요인의 중요성과 영향을 설명하기 위해 하나 또는 둘 다를 사용 해야하는지 궁금 합니다. 내가 아는 한, summary계수의 추정치와 anova각 요인에 대한 제곱합을 얻으면 한 요인의 제곱합의 합을 제곱의 합과 잔차의 합으로 나눈 비율은 부분 R2R2R^2 ( 다음 코드는에 있습니다 …
이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 Mathematics Stack Exchange에서 마이그레이션 되었습니다. 7 년 전에 이주했습니다 . 회귀 분석과 분산 분석에 대해 지금 배우고 있습니다. 회귀 분석에서는 하나의 변수가 고정되어 있으며 변수가 다른 변수와 어떻게 진행되는지 알고 싶습니다. 분산 분석에서 예를 들어 :이 특정 동물성 식품이 동물의 무게에 …
나는 회귀가 더 일반적인 형태의 분산 분석이고 결과가 동일하다는 인상을 항상 받았다. 그러나 최근에 동일한 데이터에 대해 회귀 분석과 분산 분석을 모두 실행했으며 결과가 크게 다릅니다. 즉, 회귀 모형에서는 주 효과와 교호 작용이 모두 중요하지만 분산 분석에서는 주 효과가 중요하지 않습니다. 나는 이것이 상호 작용과 관련이 있다고 생각하지만 동일한 질문을 …
에서 통계 모델링 : 두 문화 레오 브레이 만 쓴다 현재 적용되는 관행은 적합도 검정 및 잔차 분석을 사용하여 데이터 모델 적합을 확인하는 것입니다. 몇 년 전 한 시점에서 제어 된 양의 비선형 성으로 7 차원으로 시뮬레이션 된 회귀 문제를 설정했습니다. 적합도에 대한 표준 테스트는 비선형 성이 극단적 일 때까지 …
포아송 회귀는 로그 링크 기능 이있는 GLM 입니다. 비정규 분산 카운트 데이터를 모델링하는 다른 방법은 로그 (또는 log (1 + count)를 0으로 처리)를 사용하여 사전 처리하는 것입니다. 로그 카운트 반응에 대해 최소 제곱 회귀 분석을 수행하면 포아송 회귀 분석과 관련이 있습니까? 비슷한 현상을 처리 할 수 있습니까?
잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. 누구든지 weightsR의 lm함수 에서 인수 를 사용하는 방법에 대한 포인터를 제공 할 수 있습니까? 예를 들어, 교통 데이터에 모델을 맞추려고하는데 수백 개의 행이 있으며 각 행에는 도시가 다릅니다 (인구가 …
변수 사이의 변동량을 나타내는 의 개념을 완전히 이해하고 싶습니다 . 모든 웹 설명은 약간 기계적이고 모호합니다. 나는 기계적으로 숫자를 사용하는 것이 아니라 개념을 "얻고 싶다".r2r2r^2 예 : 공부 한 시간 대 시험 점수 rrr = 0.8 r2r2r^2 = .64 이것이 무엇을 의미합니까? 시험 점수 변동의 64 %는 몇 시간으로 설명 …
여기, 보라 : 당신은 정확히 학습 데이터의 끝을 볼 수 있습니다. 훈련 데이터는 에서 로갑니다 .−1−1-1111 나는 tanh 활성화와 함께 Keras와 1-100-100-2 밀도 네트워크를 사용했습니다. p와 q의 두 값 p에서 q의 결과를 계산합니다. 이렇게하면 1 값보다 작은 값만 사용하여 모든 크기의 숫자를 얻을 수 있습니다. 나는 여전히이 분야의 초보자이므로 참고하십시오.
다중 회귀 분석을위한 표준 모델 고려 때문에 정상, homoscedasticity 모든 홀드 오류를 uncorrelatedness.와이= Xβ+ ε와이=엑스β+εY=X\beta+\varepsilonε ∼ N( 0 , σ2나는엔)ε∼엔(0,σ2나는엔)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) 대각선의 모든 요소에 동일한 소량을 추가하여 능선 회귀를 수행한다고 가정합니다 .엑스엑스X βr i d g e= [ X'엑스+ k I]− 1엑스'와이β아르 자형나는디지이자형=[엑스'엑스+케이나는]−1엑스'와이\beta_\mathrm{ridge}=[X'X+kI]^{-1}X'Y 는 의 편향 추정기 …
내가 사용하는 텍스트에 따르면 잔차 의 분산 공식 은 다음과 같습니다.ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) 잔차가 관측 값과 적합치 의 차이 이므로 믿기가 어렵습니다 . 차이의 분산을 계산하는 경우 최소한 결과 표현식에 "플러스"가 표시됩니다. 파생을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.ithithi^{th}ithithi^{th}ithithi^{th}
여러 입력 매개 변수 (예 : 3)를 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 데이터에 맞추려고합니다. 에프( x )에프( x )= A x1+ B x2+ C엑스삼+ d또는= ( A B C )티( x1 엑스2 엑스삼) + d(나는)(ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d \tag{i} \\ …