«regression» 태그된 질문

나는 내가 연구하지 않은 계량 경제학에서 프리쉬 우어 정리를 가르치기로되어있다. 나는 그 배후의 수학을 이해했으며 아이디어가 "여러 선형 모델에서 특정 계수에 대해 얻는 계수가 다른 회귀 변수의 영향을"제거 "하는 경우 단순 회귀 모형의 계수와 동일하기를 바랍니다. 이론적 아이디어는 멋지다. (내가 완전히 오해하면 정정을 환영합니다) 그러나 일부 고전적 / 실제적인 사용법이 …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

나는 이것이 매우 간단한 질문이라는 것을 알고 있지만 검색 후 내가 찾고있는 답변을 찾을 수 없습니다. 베타의 능선 추정값을 계산하기 위해 변수 (릿지 회귀)를 실행하는 변수를 표준화 해야하는 문제가 있습니다. 그런 다음이를 원래 변수 척도로 다시 변환해야합니다. 하지만 어떻게해야합니까? 이변 량 사례에 대한 공식을 찾았습니다. β∗=β^SxSy.β∗=β^SxSy. \beta^* = \hat\beta \frac{S_x}{S_y} …

15 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

영향력 기능이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력하고 있습니다. 간단한 OLS 회귀와 관련하여 누군가 설명 할 수 있습니까? yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} 대한 영향 함수 를 원합니다 .ββ\beta

15 regression  least-squares 

대략 선형 선에 맞는 데이터가 있습니다. 이 값의 선형 회귀를 수행하면 선형 방정식이 나타납니다. y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 이상적인 세계에서 방정식 은 이어야 합니다 .y=xy=xy = x 분명히, 내 선형 값은 그 이상에 가깝지만 정확하게는 아닙니다. 제 질문은 이 결과가 통계적으로 유의한지 어떻게 확인할 수 있습니까? 0.997의 값이 1과 크게 다른 …

14 regression  hypothesis-testing  statistical-significance 

입력 (예측 자) 및 출력 (응답) 데이터 포인트 A, B, C, D, E가 있고 포인트를 통해 선을 맞추고 싶다고 가정 해 봅시다. 이것은 문제를 설명하기위한 간단한 문제이지만 더 높은 차원으로 확장 될 수도 있습니다. 문제 설명 현재 최상의 적합 또는 가설은 위 의 검은 선으로 표시됩니다 . 파란색 화살표 ( …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

모델이 개별 데이터 포인트를 예측하는 데는 좋지 않지만 확고한 추세를 설정했음을 의미한다는 것을 이해합니다 (예 : x가 올라가면 y가 올라갑니다).

14 regression  inference  r-squared  linear 

선형 회귀 분석과 일반화 모형에 일관성이없는 가정이있는 이유는 무엇입니까? 선형 회귀 분석에서 잔차 가 가우시안 형태 라고 가정합니다. 다른 회귀 (logistic regression, poison regression)에서는 반응 이 일부 분포 (이항, poission 등)에서 발생 한다고 가정 합니다. 왜 때때로 잔여 시간을 가정하고 응답에 다른 시간을 가정합니까? 우리는 다른 속성을 도출하기를 원하기 때문입니까? …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

그것은 전혀 이상한 질문 일지 모르지만 주제에 대한 초보자로서 회귀의 가정 중 하나가 회귀가 적용되는 데이터가 비 iid?

14 regression  time-series  trend  iid 

대학에서 기계 학습 과정을 수강했습니다. 퀴즈 중 하나 에서이 질문을 받았습니다. 모델 1 : y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon 모델 2 : y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon 위의 모델 중 어느 것이 데이터에 더 적합합니까? (선형 회귀를 사용하여 데이터를 모델링 할 수 있다고 …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

참고 : SSTSSTSST = 총 제곱합, SSESSESSE = 제곱 오차의 합, SSRSSRSSR = 회귀 제곱합. 제목의 방정식은 종종 다음과 같이 작성됩니다. ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 매우 간단한 질문이지만 직관적 인 설명을 찾고 있습니다. 직관적으로, SST≥SSE+SSRSST≥SSE+SSRSST\geq SSE+SSR 이 더 의미가있는 것처럼 보입니다 . 예를 들어, 가정하자 점 …

14 regression  least-squares  r-squared 

스무딩 된 점이 단조롭게 감소하도록 부드럽게하고 싶은 데이터가 있습니다. 내 데이터가 급격히 감소한 다음 안정되기 시작합니다. 다음은 R을 사용하는 예입니다. df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x, y=y))+geom_line() 사용할 수있는 좋은 스무딩 기술은 무엇입니까? 또한 첫 번째 평활 점을 내 관측점에 가깝게 만들 수 있다면 좋을 것입니다.

14 regression  smoothing 

깊은 신념이나 회선 신경망을 사용하여 찾은 모든 예는 이미지 분류, 대화 형 탐지 또는 음성 인식에 사용됩니다. 심층 신경망은 또한 특징이 구조화되지 않은 (예를 들어, 시퀀스 또는 그리드로 배열되지 않은) 고전적 재연 작업에 유용합니까? 그렇다면 예를 들어 줄 수 있습니까?

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

학생 시험 성적이 해당 학생이 공부하는 시간의 수에 어떻게 영향을 받는지 관심이 있다고 가정 해 봅시다. 이 관계를 탐색하기 위해 다음 선형 회귀 분석을 실행할 수 있습니다. exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i 그러나 여러 학교에서 학생들을 채취하면 같은 학교의 학생들이 다른 학교의 학생들보다 서로 더 …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

가우시안 분포 및 로그 링크 기능을 채택한 일반화 선형 모형이 있습니다. 모델을 피팅 한 후 QQ 플롯, 잔차 대 예측값, 잔차 히스토그램 (적당한주의가 필요함을 인정)을 잔차를 확인합니다. 모든 것이 좋아 보인다. 이것은 가우시안 분포의 선택이 상당히 합리적이라고 제안합니다. 또는 적어도 잔차가 모형에 사용 된 분포와 일치해야합니다. Q1 : 내가 선택한 …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

나는 SAT 점수와 가족 / 민족적 배경에 대해 대학에 합격을 선형으로 회귀시켰다. 데이터는 허구입니다. 이것은 이미 답변 된 이전 질문에 대한 후속 조치입니다. 이 질문은 SAT 점수를 단순성으로 남겨 두는 경우 확률 비의 수집 및 해석에 중점을 둡니다. 변수는 Accepted(0 또는 1) 및 Background( "빨간색"또는 "파란색")입니다. 나는 "빨간색"배경의 사람들이 더 …

14 r  regression  logistic