«regression» 태그된 질문

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

몇 가지 사항에 약간 흐릿한 점이 있으면 도움을 주시면 감사하겠습니다. 선형 회귀 모델이 조건부 기대를 통해 예측된다는 것을 이해합니다. E(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e 우리는XXX 와 YYY 확률 분포가 알려지지 않은 임의의 변수 합니까? 잔차와 추정 된 베타 계수 만이 랜덤 변수라는 것을 이해했습니다. 그렇다면 예를 들어 Y=Y=Y = 비만이고 X=X=X = 나이 인 …

11 regression 

전체 공개 : 나는 통계학자가 아니며, 하나라고 주장하지도 않습니다. 저는 IT 관리자가 적습니다. 나와 함께 부드럽게 놀아주세요. :) 회사의 디스크 스토리지 사용을 수집하고 예측할 책임이 있습니다. 스토리지 사용량을 매월 수집하고 예측을 위해 간단한 롤링 12 개월 선형 회귀를 사용합니다 (즉, 예측시 이전 12 개월의 데이터 만 고려 됨). 우리는이 정보를 …

11 regression  forecasting  adjustment 

목표가 각도 인 학습 문제를 감독했습니다. 간단한 회귀 분석을 수행하면 360과 1의 숫자가 내 모델에서 멀리 떨어져 있지만 실제로는 근접하고 x와 y 좌표를 예측하는 것이 좋지 않습니다. 여기서 하나의 숫자 만 예측하려고하기 때문입니다. 그러한 문제를 해결하는 올바른 방법은 무엇입니까?

11 regression  circular-statistics 

이상치 탐지에 회귀를 사용할 수 있습니다. 특이 치를 제거하여 회귀 모형을 개선 할 수있는 방법이 있음을 이해합니다. 그러나 여기서의 기본 목표는 회귀 모델에 적합하지 않고 회귀를 사용하여 liers를 찾는 것입니다.

11 regression  outliers 

로지스틱 회귀 분석에서 연속 변수의 승산 비를 해석하는 방법에 대한 몇 가지 질문이 있습니다. 나는 이것이 로지스틱 회귀에 대한 기본적인 질문 인 것처럼 느끼고 아마도 회귀에 대해 알지 못한다는 것이 약간 부끄럽지만, 자부심을 삼켜 서 물어볼 것입니다. 미래! 여기 내 상황이 있습니다. 저는 집행 유예의 일환으로 직업 / 생활 기술 …

11 regression  logistic 

그런 종류의 데이터에 적합한 SVR을 찾으려고합니다. SVR의 4 가지 유형을 알고 있습니다. 엡실론 뉴 최소 제곱 선의. 선형 SVR이 L1 Reg의 올가미와 비슷하다는 것을 이해하지만 나머지 3 가지 기술의 차이점은 무엇입니까?

11 regression  svm 

1000 개의 양성으로 100,000 개의 관측치 (9 개의 더미 표시기 변수)가 있습니다. 이 경우에는 로지스틱 회귀가 잘 작동하지만 컷오프 확률은 당황합니다. 일반적인 문헌에서는 1과 0을 예측하기 위해 50 % 컷오프를 선택합니다. 내 모델의 최대 값이 ~ 1 %이므로이 작업을 수행 할 수 없습니다. 따라서 임계 값은 0.007 또는 그 주위에있을 …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

I는 회귀 경우 : Y=Xβ+ε와이=엑스β+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=나는디∈아르 자형엔×엔\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n} 과 E[ε]=(0,…,0)이자형[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) , 사용 할 때 βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}} ,의 정규 방정식 추정 ββ\beta , 추정량에 대한 빈약 한 선택? 최소 제곱이 제대로 작동하지 않는 예를 찾으려고합니다. 따라서 이전 가설을 …

11 regression  distributions  least-squares 

R내 데이터가 로그 정규 분포 또는 파레토 분포에 맞는지 확인하고 싶습니다 . 내가 어떻게 할 수 있습니까? 아마도 ks.test그렇게하는 데 도움이 될 수 있지만 데이터의 파레토 분포에 대한 및 매개 변수를 어떻게 얻을 수 있습니까?αα\alpha케이케이k

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

정규 방정식 : 에 X가 가역적이라는 가정없이 하나 이상의 솔루션 이 있음을 어떻게 증명할 수 있습니까?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY 내 유일한 추측은 그것이 일반화 된 역수와 관련이 있지만 완전히 잃어 버린 것입니다.

11 regression  proof 

예측 모델에 스무딩 / 스플라인을 사용할 때 새 데이터에 대한 예측을 수행하는 방법에 대한 개념적인 설명을 누구나 도울 수 있습니까? 예를 들어, 사용하여 작성된 모델 특정 gamboost에서 mboostP 스플라인과, R의 패키지, 어떻게 새로운 데이터 예측을 만들어? 훈련 데이터에서 무엇을 사용합니까? 독립 변수 x의 새로운 값이 있고 y를 예측하고 싶다고 가정하십시오. …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

R의 선형 회귀 모델에서 함수를 사용할 때 의 의미 t value와 의미는 무엇입니까 ?Pr(>|t|)summary() Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

이론적으로 -225와 +225 사이에 묶인 응답 변수를 모델링하려고합니다. 변수는 게임을 할 때 피험자가 얻은 총 점수입니다. 이론적으로는 피험자들이 +225를 득점하는 것이 가능합니다. 그럼에도 불구하고 점수는 주체의 행동뿐만 아니라 다른 사람의 행동에 따라 달라졌 기 때문에 최대 득점 한 사람은 모두 최대 125 명이었습니다 (이것은 서로 점수를 매길 수있는 최고 2 …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

큰 설문 조사 데이터, 이진 결과 변수 및 이진 및 연속을 포함한 많은 설명 변수가 있습니다. 모델 세트를 구축하고 (GLM과 혼합 GLM을 모두 사용하여 실험) 정보 이론적 접근 방식을 사용하여 최상위 모델을 선택합니다. 상관 관계에 대한 설명 (연속적 및 범주 적)에 대한 설명을주의 깊게 검사했으며 피어슨 또는 피 코르 계수가 …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness