«regression» 태그된 질문

(예를 들어, 압축 감지 분야에서) 규범이 기능을 최소화하면 (고정 행렬 및 벡터 ) 라는 의미에서 "희소성 유발" 이라는 것은 잘 알려져 있습니다 충분히 큼 \ lambda> 0 이면 A , \ vec {b} 및 \ lambda 중 많은 항목이 결과 \ vec {x} 에 정확히 0이 아닌 항목을 많이 가질 …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

다음 표준 방정식을 사용하여 차이 차이 접근법에 대한 질문이 있습니다. 여기서 treat는 처리 된 그룹 및 게시물에 대한 더미 변수입니다. 와이= a + b1치료 + b2게시 + b삼치료 ⋅ 포스트 + Uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u 이제 내 질문은 간단합니다. 왜 대부분의 논문이 여전히 추가 …

10 regression  multiple-regression  causality 

수금 대행사의 지불 금액을 예측하는 가장 좋은 방법을 찾으려고합니다. 지불이 이루어진 경우 종속 변수는 0이 아닙니다. 이해할 수 있듯이 대부분의 사람들이 빚을 갚을 수 없거나 갚을 수 없기 때문에 압도적 인 0이 있습니다. 부채 금액과 지불 가능성 사이에는 매우 강한 음의 상관 관계가 있습니다. 일반적으로, 나는 지불 / 비 지불의 …

10 regression  predictive-models  logistic 

다변량 다중 회귀 (벡터 회귀 및 회귀) 설정에서 일반 가설 (Wilk 's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley 및 Roy 's Largest Root)에 대한 네 가지 주요 테스트는 모두 행렬 의 고유 값에 의존합니다 (여기서 와 는 '설명 된'및 '전체'변형 행렬 임) H EHE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE Pillai 및 Hotelling-Lawley 통계는 모두 로 표시 될 …

10 regression  multiple-regression  multivariate-analysis  manova 

정규화를 수행하는 방법에는 , L 1 및 L 2 규범 기반 정규화 와 같은 많은 방법이 있습니다 . Friedman Hastie & Tibsharani 에 따르면 , 최고의 정규화 기는 문제, 즉 실제 목표 함수의 특성, 사용 된 특정 기준, 신호 대 잡음비 및 샘플 크기에 따라 달라집니다.엘0엘0L_0엘1엘1L_1엘2엘2L_2 다양한 정규화 방법의 방법과 …

10 r  regression  machine-learning  regularization 

편집을 참조하십시오. 꼬리가 굵은 데이터가있는 경우 student-t 오류로 회귀를 수행하는 것은 직관적 인 방법으로 보입니다. 이 가능성을 탐구하는 동안 나는이 논문에 부딪쳤다. Breusch, TS, Robertson, JC, & Welsh, AH (1997 년 11 월 1 일). 황제의 새로운 옷 : 다변량 회귀 모델에 대한 비판. Statistica Neerlandica, 51, 3.) ( link …

10 regression  mathematical-statistics  modeling  robust 

오차항의 일정 분산 및 잔차 정규성과 같은 로지스틱 회귀 오차에 관한 특정 가정이 있습니까? 또한 일반적으로 쿡 거리가 4 / n보다 큰 포인트가있는 경우 포인트를 제거합니까? 이를 제거하면 제거 된 점이있는 모형이 더 나은지 어떻게 알 수 있습니까?

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

로지스틱 회귀 분석의 다중 교차 검증 접힘과 각 회귀 계수의 다중 추정 결과가 제공되면 회귀 계수를 기반으로 예측 변수 (또는 예측 변수 집합)가 안정적이고 의미가 있는지 여부를 어떻게 측정해야합니까? ? 선형 회귀와는 다른가요?

10 regression  model-selection  cross-validation 

여러 선형 회귀 분석을 한 다음 외삽이 거의없는 새로운 값을 예측하고 싶습니다. 내 반응 변수는 -2에서 +7까지의 범위와 세 개의 예측 변수 (약 +10-+200 범위)입니다. 분포는 거의 정상입니다. 그러나 반응과 예측 변수 사이의 관계는 선형이 아니며 플롯에서 곡선을 볼 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. http://cs10418.userapi.com/u17020874/153949434/x_9898cf38.jpg 선형성을 달성하기 위해 변환을 …

10 regression  data-transformation 

다음 선형 모델이 있습니다. 잔차 이분산성을 해결하기 위해 과 같은 종속 변수에 로그 변환을 적용하려고 시도했지만 잔차 에 동일한 팬 아웃 효과가 여전히 표시됩니다. DV 값은 상대적으로 작기 때문에이 경우에는 로그를 가져 오기 전에 +1 상수 더하기가 적절하지 않을 수 있습니다.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: 0.0001066 …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

시간이 지남에 따라 변화를 근사하려는 함수가 가우시안 프로세스 회귀를 수행하는 좋은 전략은 무엇입니까? 내 마음에 떠오르는 순진한 접근법은 회귀를 수행하기 위해 가장 최근의 N 개의 데이터 포인트 만 사용하는 것입니다. 더 나은 전략은 무엇입니까?

10 regression  online  gaussian-process 

다음 R 코드를 고려하십시오. example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for #n = …

10 r  regression 

내 상황은 다음과 같습니다 간단한 선형 회귀 분석을 위해 잔차를 정규화하기 위해 로그 변환 한 연속 종속 변수 1 개와 연속 예측 변수 1 개가 있습니다. 이러한 변환 된 변수를 원래 컨텍스트와 연관시키는 방법에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다. 선형 회귀 분석을 사용하여 2010 년에 결석 한 날짜 수를 기준으로 2011 …

10 regression  data-transformation  regression-coefficients  logarithm 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 삼년 전에 . 이것은 기본적 인 것처럼 보였지만 온라인에서 솔루션을 찾을 수없는 것처럼 보였으므로 누락 된 것이 무엇인지 궁금했습니다. 작품 요약 객체의 출력을 Sweave (.Rnw) 문서에 포함하고 …

10 r  regression 

나는 계수를 테스트하기 위해 몇 가지 문제를보고, 때로는 분포를 사용하는 사람들을보고 때로는 정규 분포를 봅니다. 규칙은 무엇입니까?

10 regression  distributions  hypothesis-testing