«regression» 태그된 질문

경우 전체 순위의 역은 존재하고 우리는 최소 제곱 추정 얻을 : 및X T X β = ( X T X ) - 1 X Y 바르 ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} 분산 공식에서 을 직관적으로 설명하는 방법은 무엇입니까? …

18 regression  variance  least-squares 

도시의 각 지역에서 살인 사건의 수를 설명하기 위해 회귀 분석을 시도하고 있습니다. 내 데이터가 포아송 분포를 따른다는 것을 알고 있지만 다음과 같이 OLS를 맞추려고했습니다. log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon 그런 다음 포아송 회귀 분석도 시도했습니다. 문제는 내가 OLS 회귀에서 더 나은 결과를 얻는다는 것입니다. 의사 가 높고 …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

ANOVA 및 REGRESSION에 해당하는 베어링을 가져 오려고이 임시 (진행중인) 시도를 완료하는 데 도움을받을 수 있습니까? 이 두 가지 방법론의 개념, 명명법 및 구문을 조정하려고 노력했습니다. 이 사이트에는 공통점에 대한 많은 게시물이 있습니다 (예 : this 또는 this ). 그러나 시작할 때 빠른 "현재 위치"맵을 유지하는 것이 좋습니다. 이 게시물을 업데이트 …

18 regression  anova  mixed-model 

James et al.의 통계 학습 에 이르기까지 Leave-One-Out Cross-Validation) 추정치는 여기서 입니다.MSEI=(Y는I - Y I)(2)CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 증거가 없으면 식 (5.2)에 최소 제곱 또는 다항식 회귀의 경우 (한 변수에 대한 회귀에 적용되는지 여부는 알 수 없음) 여기서 " 는 원래 최소 제곱 피팅 의 번째 적합 값 ( …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

RBF (Gaussian Radial Basis Function)를 사용한 선형 회귀와 가우스 커널을 사용한 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

에서 매우 간단한 선형 회귀를 수행하고 싶습니다 R. 공식은 만큼 간단 합니다. 그러나 기울기 ( a )가 1.4와 1.6 사이의 간격 안에 있기를 원합니다 .y=ax+by=ax+by = ax + baㅏa 이것을 어떻게 할 수 있습니까?

18 r  regression  constrained-regression 

주어진 데이터 세트 (X, Y)를 통과하기 위해 선형 회귀자가 필요하다는 점 (x, y)이 있습니다. R에서 이것을 어떻게 구현합니까?

18 r  regression 

관련성이 높은 데이터가 있습니다. 선형 회귀를 실행하면 기울기가 1에 가깝습니다 (= 0.93). 내가하고 싶은 것은이 경사가 1.0과 크게 다른지 테스트하는 것입니다. 내 기대는 그렇지 않다는 것입니다. 즉, 선형 회귀의 귀무 가설을 0의 기울기에서 1의 기울기로 변경하고 싶습니다. 이것은 합리적인 접근입니까? 나는 또한 당신이 당신의 답변에 일부 R 코드를 포함 시켜서이 …

18 regression  correlation  hypothesis-testing 

문맥: Mathematics Stack Exchange (프로그램을 작성할 수 있습니까?) 에 대한 질문에서 누군가 점 세트 를 가지고 있으며 선형, 지수 또는 로그에 곡선을 맞추고 싶습니다. 일반적인 방법은 다음 중 하나를 선택하여 시작하고 (모델 지정) 통계 계산을 수행하는 것입니다.x - y엑스−와이x-y 그러나 실제로 원하는 것은 선형, 지수 또는 대수에서 '최상의'곡선을 찾는 것입니다. …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

다음 예제를 보자. set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) 이것은 OLS 회귀를 사용하여 x1 및 x2를 기준으로 y의 모형을 만듭니다. 주어진 x_vec에 대해 y를 예측하려면 간단히에서 얻은 공식을 사용할 수 있습니다 summary(fit). 그러나 y의 하한 예측과 상한 예측을 예측하려면 …

18 r  regression  predictive-models  prediction-interval 

Pearson 's Correlation Coefficient를 사용하면 상관 관계가 높은 여러 변수가 있습니다 ( 모델에있는 두 쌍의 변수에 대해 및 \ rho = 0.989 ).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 이유는 하나 개의 변수가에서 사용되는 변수 중 일부는 고도의 상관 관계는 계산 다른 변수. 예: B=V/3000B=V/3000B = V / 3000 및 E=V∗DE=V∗DE = …

18 regression  correlation  modeling 

로짓 모델을 사용하고 있습니다. 내 종속 변수는 이진입니다. 그러나 범주 형이며 응답이 포함 된 독립 변수가 있습니다 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. 따라서 서수입니다 ( "정량적 범주 형"). 모델에서 이것을 처리하는 방법을 잘 모르겠습니다. 사용하고 gretl있습니다. [@ttnphns의 참고 사항 : 문제는 모델이 로짓이라고 가정하지만 (종속적 독립 변수 …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

나는 한 번 들었다 로그 변환은 선형 회귀 또는 분위수 회귀 분석에서 오른쪽으로 치우친 분포에 가장 많이 사용됩니다. 이 진술의 근거가되는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다. 로그 변환이 오른쪽으로 치우친 분포에 적합한 이유는 무엇입니까? 왼쪽으로 치우친 분포는 어떻습니까?

18 regression  distributions  data-transformation  skewness 

Primal , Dual 및 Kernel Ridge Regression 의 차이점은 무엇입니까 ? 사람들은 세 가지를 모두 사용하고 있으며 다른 출처에서 사용하는 다른 표기법으로 인해 따르기가 어렵습니다. 누군가이 단어의 차이점을 간단한 단어로 말해 줄 수 있습니까? 또한 각각의 장단점은 무엇이며 복잡성은 무엇입니까?

18 regression  kernel-trick  ridge-regression 

그들은 너무 비슷해 보인다. 그것들은 같은 것이지만 다른 이름으로 불렸습니까?

18 regression  dataset  econometrics