«regression» 태그된 질문

부정적 능선 회귀 에 대한 문헌을 찾고 있습니다. 간단히 말하면 추정기 공식에서 음수 를 사용한 선형 능선 회귀의 일반화입니다 .긍정적 인 경우에는 좋은 이론이 있습니다 : 손실 함수, 제약 조건, 베이 즈 이전과 같지만 위의 수식 만 있으면 부정적인 버전으로 잃어 버린 느낌이 듭니다. 내가하고있는 일에 유용하지만 명확하게 해석하지 못합니다.β …

12 regression  regularization  ridge-regression 

다음은 작은 예입니다. MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) 이제 base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x -1.3800 0.3191 -4.325 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

정기적 인 머신 러닝 분석에서 선형 회귀와 "딥 러닝"설정에서 선형 회귀의 차이점을 알고 싶습니다. 딥 러닝 설정에서 선형 회귀에 사용되는 알고리즘

12 regression  machine-learning  deep-learning 

기계 학습 (회귀 문제의 경우)에서 나는 종종 평균 제곱 오차 (MSE) 또는 평균 절대 오차 (MAE)가 최소화하기 위해 오류 함수로 사용됩니다 (정규화 항). 상관 계수를 사용하는 것이 더 적합한 상황이 있는지 궁금합니다. 이러한 상황이 존재하면 다음을 수행하십시오. 어떤 상황에서 상관 계수가 MSE / MAE에 비해 더 나은 지표입니까? 이러한 상황에서 …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

시계열 분석이 선형 학습 회귀와 달리 기계 학습 알고리즘으로 간주되지 않는 이유는 무엇입니까? 회귀 분석과 시계열 분석은 모두 예측 방법입니다. 그렇다면 왜 그들 중 하나가 학습 알고리즘으로 간주되지만 다른 알고리즘은 아닌가?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

다음은 mtcars데이터 세트 에서 생성 된 모델입니다 . > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

이 페이지의 예는 단순 회귀가 특이 치에 의해 크게 영향을받는 것으로 나타 났으며 이는 강력한 회귀 기술로 극복 할 수 있습니다 : http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . 나는 lmrob와 ltsReg가 다른 강력한 회귀 기술이라고 생각합니다. 왜 단순 회귀 (lm)를 수행하지 않고 매번 강력한 회귀 (rlm 또는 rq)를 수행하지 않아야합니까? 이러한 강력한 회귀 기술의 …

12 regression  multiple-regression  robust 

강의 시리즈 Learning from Data 에서 교수는 VC 차원이 주어진 모델이 산산이 부서 질 수있는 지점의 모델 복잡성을 측정한다고 언급합니다. 따라서 분류 기가 k 점을 효과적으로 산산조각 할 수있는 경우 N 점 중 VC 차원 측정 값이 K가 될 수있는 분류 모델에 완벽하게 작동합니다. 그러나 회귀 모형에 대한 VC 차원을 …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

과적 합을 피하기 위해 사람들 은 선형 회귀의 비용 함수에 정규화 매개 변수 와 함께 정규화 용어 (모델의 매개 변수의 제곱합에 비례)를 추가합니다 . 이 매개 변수 는 lagrange multiplier와 동일합니까? 정규화는 lagrange multiplier 방법과 동일합니까? 아니면이 방법들은 어떻게 연결되어 있습니까? λλλ\lambdaλλ\lambda

12 regression  optimization  regularization 

누군가 혼합 모형과 선형 회귀 분석의 차이점을 설명해 주시겠습니까? (통계에 대한 지식이 매우 제한적입니다.)

12 regression  mixed-model 

Spearman 상관 관계를 계산 한 데이터가 있으며이를 게시 용으로 시각화하려고합니다. 종속 변수는 순위가 매겨지고 독립 변수는 순위가 매겨지지 않습니다. 시각화하려는 것은 실제 기울기보다 일반적인 추세이므로 독립성을 평가하고 Spearman 상관 관계 / 회귀를 적용했습니다. 그러나 데이터를 플로팅하고 원고에 삽입하려고 할 때이 웹 사이트 에서이 내용을 우연히 발견했습니다 . Spearman 순위 상관 …

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여러 수준의 요인이있는 모델에 적합하며 해당 모델에 적합하려면 R이 실제로 오랜 시간이 걸립니다. 왜 이런거야? 예를 들어, 플레이어의 급여를 예측하기 위해 회귀 분석을 적용하고 모든 플레이어의 각 국적에 대한 요인 예측 변수를 포함시키는 경우 플레이어의 급여에 대한 모델을 플레이어의 연속 예측 변수와 맞추는 것보다 시간이 오래 걸립니다. 높이.

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동일한 냉동 시스템에 사용 된 2 개의 냉매 (가스)를 평가하고 있습니다. 평가를 위해 포화 흡입 온도 ( ), 응축 온도 ( ) 및 전류량 ( ) 데이터가 있습니다. 두 개의 데이터 세트가 있습니다. 첫 번째 냉매 ( ) 및 두 번째 냉매 ( ). 회귀 분석에 선형, 다변량 ( & …

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피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

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단순한 선형 회귀 분석에서 추론을 수행 할 수있는 특정 가정이 충족되는지 확인하려는 경우가 종종 있습니다 (예 : 잔차가 정규 분포). 적합치가 정규 분포인지 확인하여 가정을 확인하는 것이 합리적입니까?

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