«regression» 태그된 질문

Daniel Kahneman의 "Thinking, Fast and Slow"의 "평균으로의 회귀"장에서 예제를 제공하고 독자에게 전체 판매 예측과 전년도의 판매 수를 고려하여 개별 상점의 판매를 예측하도록 요청합니다 . 예를 들어 (이 책의 예에는 4 개의 상점이 있으며 여기서는 단순성을 위해 2를 사용합니다) : Store 2011 2012 1 100 ? 2 500 ? Total 600 …

9 regression 

로지스틱 회귀 분석 중에 거대한 계수를 얻습니다 krajULKV. > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 2.8370 Coefficients: Estimate …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

경사 하강에 대한 최적의 학습률을 어떻게 결정할 수 있습니까? 비용 함수가 이전 반복보다 더 큰 값을 반환하면 알고리즘이 자동으로 조정할 수 있다고 생각합니다 (알고리즘이 수렴하지 않음). 어떻게 새로운 값을 가져야할지 확실하지 않습니다.

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

환자 당 약 500 개의 변수가 있으며 각 변수에는 하나의 연속 값이 있으며 세 가지 다른 시점 (2 개월 후 및 1 년 후)에서 측정됩니다. 퇴행으로 새로운 환자의 치료 결과를 예측하고 싶습니다. 이러한 종단 데이터와 함께 SVM 회귀를 사용할 수 있습니까?

9 regression  svm  panel-data 

결과가 엄격하게 0, 1이 아니라 0에서 1까지의 모든 실수 범위에 포함 된 회귀 문제가 있습니다.와이= [ 0 , 0.12 , 0.31 , … . . , 1 ]와이=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] 이 문제는이 스레드 에서 이미 논의 되었지만 내 질문은 약간 다릅니다. 로지스틱 회귀가 일반적으로 …

9 regression  logistic 

설정 많은 알고리즘이 단일 관계 또는 테이블에서 작동하지만 많은 실제 데이터베이스는 정보를 여러 테이블에 저장합니다 (Domingos, 2003). 질문 여러 (관계형) 테이블에서 어떤 유형의 알고리즘이 잘 학습됩니까 ? 특히 회귀 및 분류 작업에 적용 할 수있는 알고리즘에 관심이 있습니다 (예 : 네트워크 분석 중심이 아닌 링크 예측). 다음과 같은 여러 가지 …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

기본 설정 : 회귀 모델 : 여기서 C는 제어 변수의 벡터입니다.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon 관심이 있으며 및 가 음수 일 것으로 예상 합니다. 그러나 모델에 다중 공선 성 문제가 있으며 상관 계수는 corr ( , 0.9345, corr ( , 0.1765, corr ( , 0.3019로 지정됩니다.ββ\betaβ1β1\beta_1β2β2\beta_2x1x1x_1x2)=x2)=x_2)=x1x1x_1x3)=x3)=x_3)=x2x2x_2x3)=x3)=x_3)= 따라서 과 는 서로 …

9 regression  multicollinearity 

하나의 예측 변수 (예 : (x, y))로 일부 데이터에 선형 모델을 맞추려고합니다. 데이터는 x의 작은 값에 대해 y 값이 직선에 꼭 맞지만 x 값이 증가함에 따라 y 값이 더욱 변동 적입니다. 다음은 그러한 데이터의 예입니다 (R 코드). y = c(3.2,3.4,3.5,3.8,4.2,5.5,4.5,6.8,7.4,5.9) x = seq(1,10,1) 아래 그림과 같이 단순히 선형 맞춤을 수행하는 …

9 r  regression  variance  data-transformation 

나는 통계에 대해 잘 모르므로 나와 함께 견뎌야합니다. 1000 명의 근로자가 있다고 가정 해 봅시다. 나는 가장 열심히 일하는 사람이 누구인지 알아 내고 싶지만, 1 시간에서 100 시간 동안 일한 그룹의 작업량 만 측정 할 수 있습니다. 각 근로자가 항상 같은 양의 작업을 수행한다고 가정하면, 많은 시련과 조합을 통해 가장 …

9 r  regression  data-mining 

자, 선형 회귀를 이해하려고합니다. 데이터 세트가 있는데 모두 괜찮아 보이지만 혼란스러워합니다. 이것은 내 선형 모델 요약입니다. Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 …

9 r  regression 

SAS에서 PROC GLM을 사용하여 다음 형식의 회귀 방정식에 적합합니다. 와이=비0+비1엑스1+비2엑스2+비삼엑스삼+비4티와이=비0+비1엑스1+비2엑스2+비삼엑스삼+비4티 Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t 결과 redsiduals의 QQ 플롯은 정규 성과의 편차를 나타냅니다. 변환은 잔차를 정규화하는 데 유용하지 않습니다.와이와이Y 이 시점에서 PROC LOESS와 같은 비모수 적 방법으로 안전하게 전환 할 수 있습니까? 이미 PROC …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

PCT에 대한 태도, CBT에 대한 태도, CT에 대한 태도, CBT에 대한 태도 또한 나이와 성별을 추가하여 다른 효과가 있는지 확인했습니다. 성격 특성이 DV의 태도를 예측할 수 있는지 여부를 테스트하고 있습니다. 처음에 모든 변수에 대해 Pearson의 상관 관계를 사용했습니다 (45 테스트). 주요 발견은 외향성이 p = 0.05에서 PCT의 태도와 상관 관계가 …

9 regression  correlation  spss  multiple-comparisons  pearson-r 

다차원 데이터 세트에 대해 선형 회귀를 실행하고 싶습니다. 차수의 크기 측면에서 다른 차원들 사이에는 차이가 있습니다. 예를 들어 차원 1의 값 범위는 일반적으로 [0, 1]이고 차원 2의 값 범위는 [0, 1000]입니다. 다른 차원의 데이터 범위가 동일한 척도에 있도록 변환을 수행해야합니까? 필요한 경우 이런 종류의 변형에 대한 지침이 있습니까?

9 regression  multiple-regression  linear-model 

데이터에 존재하는 공간 추세를 조정하기 위해 회귀 방정식에 공변량으로 좌표를 포함시킬 계획입니다. 그 후, 랜덤 변이에서 공간 자기 상관의 잔차를 테스트하고 싶습니다. 몇 가지 질문이 있습니다. 독립 변수 만 선형 회귀 분석을 수행해야합니까? 엑스xx 과 와이yy 공간 자기 상관에 대한 잔차를 조정하고 테스트하거나 좌표를 공변량뿐만 아니라 다른 변수로 포함시킨 다음 …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation