«regression» 태그된 질문

지정된 중개 모델과 일치하는 데이터를 시뮬레이션하는 절차를 찾는 데 관심이 있습니다. Barron and Kenny (1986)가 처음 설명하고 Judd, Yzerbyt, & Muller (2013) 와 같은 다른 곳에 설명 된 중재 모델을 테스트하기위한 일반적인 선형 구조 방정식 모델 프레임 워크에 따르면, 결과 대한 중재 모델 , 중재자 \ newcommand {\ med} {\ …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

내 데이터에 RandomForest 회귀자를 사용하고 있으며 oob 점수가 0.83이라는 것을 알 수 있습니다. 어떻게 이런 식으로 나왔는지 모르겠습니다. 내 목표는 10 ^ 7 범위에서 높은 값을 의미합니다. MSE라면 훨씬 더 높았을 것입니다. 0.83이 여기에서 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니다. sklearn 툴킷의 Python의 RandomForestRegressor를 사용하고 있습니다. 나는한다 모델 = RandomForestRegressor (max_depth = …

9 regression  random-forest 

여기에 다음 데이터가 있습니다 . 탄화수소 백분율이 1.0 일 때 평균 순도에 대한 95 % 신뢰 구간을 계산하려고합니다. R에서는 다음을 입력합니다. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 그러나이 결과를 어떻게 직접 얻을 수 있습니까? 나는 다음 방정식을 사용하려고 시도했다. 에스N E w=에스2( 1 +1엔+(엑스N …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

최근에 연구 논문의 개정 본을 받았으며 다음은 논문에 대한 검토 자의 의견입니다. 하나의 모델에서 얻은 결과는 특히 설득력이 없지만 특히 선형 회귀는 특이 치를 다루는 데 부족합니다. 저자는 로지스틱 회귀 분석을 시도하고 해당 결과를 현재 결과와 비교할 것을 제안합니다. 유사한 관찰 결과가 얻어지면 결과는 더 확실해집니다. 검토 자의 의견이 맞습니까? …

9 regression  logistic  multiple-regression 

선형 회귀를 사용하여 고객의 로그 (지출)를 예측하는 문제에 대해 생각하고 있습니다. 입력으로 사용할 기능을 고려하고 변수의 백분위 수를 입력으로 사용할 수 있는지 궁금합니다. 예를 들어 회사 수입을 입력으로 사용할 수 있습니다. 내가 궁금한 것은 회사 매출 백분위 수를 대신 사용할 수 있는지 여부입니다. 또 다른 예는 범주 형 산업 분류기 …

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

입력 변수를 이진 출력 변수에 맞추기 위해 표준 버전의 로지스틱 회귀를 사용하고 있습니다. 그러나 내 문제에서는 음수 출력 (0)이 양수 출력 (1s)보다 훨씬 큽니다. 비율은 20 : 1입니다. 따라서 분류자를 훈련시킬 때 양의 출력 가능성을 강력하게 제안하는 기능조차도 해당 매개 변수에 대해 매우 낮은 (매우 음수) 값을 갖는 것으로 보입니다. …

9 regression  logistic  weighted-regression 

Gaussian Process 회귀에 대한 직관을 얻으려고 노력했기 때문에 간단한 1D 장난감 문제를 시도했습니다. 나는했다 입력으로하고, 응답한다. ( 에서 '영감' )xi={1,2,3}xi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\}yi={1,4,9}yi={1,4,9}y_i=\{1,4,9\}y=x2y=x2y=x^2 회귀를 위해 표준 제곱 지수 커널 함수를 사용했습니다. k(xp,xq)=σ2fexp(−12l2|xp−xq|2)k(xp,xq)=σf2exp⁡(−12l2|xp−xq|2)k(x_p,x_q)=\sigma_f^2 \exp \left( - \frac{1}{2l^2} \left|x_p-x_q\right|^2 \right) 공분산 행렬이 다음과 같이되도록 표준 편차 인 노이즈가 있다고 가정했습니다 .σnσn\sigma_n Kpq=k(xp,xq)+σ2nδpqKpq=k(xp,xq)+σn2δpqK_{pq} = k(x_p,x_q) + …

9 regression  gaussian-process 

모집단 r- 제곱 는 고정 점수 또는 임의 점수를 가정하여 정의 할 수 있습니다.ρ2ρ2\rho^2 고정 점수 : 표본 크기와 예측 변수의 특정 값은 고정되어 있습니다. 따라서 는 예측 변수 값이 일정하게 유지 될 때 모집단 회귀 방정식으로 결과에 설명 된 분산의 비율입니다.ρ2에프ρ에프2\rho^2_f 랜덤 스코어 : 예측 변수의 특정 값은 분포에서 …

9 regression  estimation  r-squared 

그 상황 하나의 종속 데이터 세트가 있습니다 yyy 그리고 하나의 독립 변수 xxx. 나는 연속적인 부분 선형 회귀에 적합하고 싶다.kkk 알려진 / 고정 된 브레이크 포인트 (a1,a2,…,ak)(a1,a2,…,ak)(a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{k}). 브레이크 포인은 불확실성이없는 것으로 알려져 있으므로 추정하고 싶지 않습니다. 그런 다음 양식의 회귀 (OLS)에 적합합니다. yi=β0+β1xi+β2max(xi−a1,0)+β3max(xi−a2,0)+…+βk+1max(xi−ak,0)+ϵiyi=β0+β1xi+β2max⁡(xi−a1,0)+β3max⁡(xi−a2,0)+…+βk+1max⁡(xi−ak,0)+ϵi y_{i} = \beta_{0} + …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

가우스 마르코프 가정 하에서 일반적인 최소 제곱 법이 효율적이고 편견없는 추정값을 제공한다는 것이 사실입니까? 그래서: 이자형(유티) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 모든 대해티tt 이자형(유티유에스) =σ2이자형(유티유에스)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 대t = s티=에스t=s 이자형(유티유에스) = 0이자형(유티유에스)=0E(u_tu_s)=0 대해t ≠ s티≠에스t\neq s 여기서 는 잔차입니다.유유u

9 regression  self-study  least-squares 

R lm()에서 다음과 같은 방법으로 함수를 호출하면 lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) 이것은 나에게로 응답 변수의 선형 모델을 제공 var1, var2그들 사이의 상호 작용을. 그러나 상호 작용 항을 정확히 수치 적으로 해석하는 방법은 무엇입니까? 문서는 이것이 var1와 사이의 "십자가"라고 말하지만 var2정확히 "십자가"가 무엇인지는 …

9 r  regression 

선형 회귀 모델을 배우려고합니다. 그러나 데이터 정규화와 관련하여 혼란이 있습니다. 기능 / 예측자를 평균 및 단위 분산을 0으로 정규화했습니다. 대상에 대해서도 동일한 작업을 수행해야합니까? 그렇다면 왜?

9 regression  multiple-regression  normalization 

나는 Wikipedia 의 Guass-Markov 정리를 읽고 있는데 , 누군가 정리의 요점을 알아낼 수 있기를 바랐습니다. 행렬 형태의 선형 모델은 다음과 같이 가정합니다. 와이= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta 우리는 BLUE를 찾고 있습니다. βˆβ^ \widehat\beta . 이것에 따라 , 나는 라벨을 붙일 것이다η= y− Xβη=y−Xβ\eta = y - X\beta "잔여"와 …

9 regression  least-squares  mse  blue 

범주 형 변수가 하나 인 선형 회귀 모형이 있습니다. ㅏAA(남녀) 및 하나의 연속 변수 .비BB R에서 대비 코드를로 설정했습니다 options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). 이제 , 및을 사용하여 상호 작용 (A : B)에 대한 Type III 제곱합이 있습니다.ㅏAA비BBdrop1(model, .~., test="F") 내가 붙어있는 것은 의 제곱합이 계산되는 방법 입니다. 나는비BB 그것이 생각합니다 sum((predicted y of …

9 regression  anova  sums-of-squares 

그래서 나는 R에서 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 있습니다. 통계에 익숙하지 않지만 지금까지 회귀 모델에 대해 약간의 이해가 있다고 생각하지만 여전히 나를 귀찮게하는 것이 있습니다. 링크 된 그림을 보면 내가 만든 예제 모델에 대한 요약 R 인쇄가 표시됩니다. 데이터 세트의 이메일이 다시 발견되거나 (이진 변수 isRefound) 데이터 세트와 관련이있는 두 개의 …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation