«regression» 태그된 질문

발트해의 해수면 온도가 해마다 동일하다고 가정하고 함수 / 선형 모델로 설명합니다. 내가 가진 아이디어는 연도를 10 진수 (또는 num_months / 12)로 입력하고 그 시간에 대한 온도를 알아내는 것이 었습니다. R의 lm () 함수에 던지면 정현파 데이터를 인식하지 않으므로 직선을 생성합니다. 그래서 sin () 함수를 I () 괄호 안에 넣고 함수에 …

37 r  regression  time-series  lm 

선형 회귀에 대한 두 가지 간단한 질문이 있습니다. 설명 변수를 표준화하는 것이 언제 권장됩니까? 일단 표준화 된 값으로 평가를 수행하면 새로운 값으로 어떻게 예측할 수 있습니까 (새로운 값을 어떻게 표준화해야합니까)? 일부 참조가 도움이 될 것입니다.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

간단한 선형 회귀 분석에서 y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u . 여기서 u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2) . 추정값을 도출했습니다 : β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , 여기서x¯x¯\bar{x} 및y¯y¯\bar{y} 는xxx와y의 표본 평균입니다.yyy . 지금은의 분산 찾으려면 β 1 . 나는 …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

예측과 예측의 차이점과 관계가 궁금합니다. 특히 시계열과 회귀 분석에서? 예를 들어, 나는 다음을 정정하고 있습니까? 시계열에서 예측은 시계열의 과거 값이 주어진 미래 값을 추정하는 것을 의미합니다. 회귀에서 예측은 주어진 데이터의 미래, 현재 또는 과거의 값을 추정하는 것을 의미하는 것으로 보입니다. 감사합니다.

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

현재 R 패키지 lme4를 사용하고 있습니다. 임의의 효과가있는 선형 혼합 효과 모델을 사용하고 있습니다. library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 <- lmer(r1 …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

내 상황에 가장 적합한 교차 유효성 검사 방법을 찾으려고합니다. 다음 데이터는 문제를 해결하기위한 예제 (R)이지만 실제 X데이터 ( xmat)는 서로 상관 관계가 있으며 y변수 ( ymat)를 사용하여 다른 정도와 상관 관계가 있습니다. R 코드를 제공했지만 R에 대한 질문이 아니라 메서드에 대한 질문입니다. XmatX 변수 V1-V100을 ymat포함하고 단일 y 변수 를 …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

선형 판별 분석 과 로지스틱 회귀 분석 의 통계적 차이를 둘러 보려고합니다 . 두 클래스 분류 문제의 경우 LDA가 교차하는 선형 경계를 만드는 두 개의 정규 밀도 함수 (각 클래스마다 하나씩)를 예측하는 반면, 로지스틱 회귀는 두 클래스 사이의 로그 홀드 함수 만 예측 한다는 것을 이해하고 있습니까? 경계를 만들지 만 …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

내가 가진 일부 데이터에 2 차 다항식 적합을 만들려고합니다. 이 적합도를 플로팅한다고 가정 해 봅시다 ggplot(). ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) 나는 얻다: 따라서 두 번째 주문 적합은 아주 잘 작동합니다. R로 계산합니다. summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) 그리고 나는 얻는다 : lm(formula = data$bar ~ poly(data$foo, …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

선형 회귀에 대한 책을 읽고 의 분산 공분산 행렬을 이해하는 데 어려움이 있습니다 .bb\mathbf{b} 대각선 항목은 충분히 쉽지만 대각선이 아닌 항목은 조금 더 어렵습니다. σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1 \sigma(b_0, b_1) = E(b_0 b_1) - E(b_0)E(b_1) = E(b_0 b_1) - \beta_0 \beta_1 그러나 여기에는 및 흔적이 없습니다 .β0β0\beta_0β1β1\beta_1

36 regression 

비슷한 구속 회귀가 여기에 있습니다. 지정된 점을 통한 제한된 선형 회귀 그러나 내 요구 사항은 약간 다릅니다. 1을 더하는 계수가 필요합니다. 구체적으로, 저는 1 개의 외환 시리즈의 수익률을 3 개의 다른 외환 시리즈에 대해 회귀 시키므로 투자자는 해당 시리즈에 대한 노출을 다른 3에 대한 노출 조합으로 대체 할 수 있습니다. …

36 r  regression 

약 60 개의 예측 변수와 30 개의 관측치가있는 다변량 선형 회귀 모형을 적합 시키려고하기 때문에 p> n 때문에 정규 회귀 분석에 glmnet 패키지를 사용하고 있습니다. 나는 문서와 다른 질문을 겪었지만 여전히 결과를 해석 할 수 없습니다. 여기에는 샘플 코드가 있습니다 (예측 자 20 명과 단순화하기 위해 10 개의 관측치가 있음). …

36 r  regression  regularization  glmnet 

응용 경제 및 통계에서 도구 변수가 점점 일반화되고 있습니다. 처음에는 다음 질문에 대한 기술적이지 않은 답변을 얻을 수 있습니다. 도구 변수 란 무엇입니까? 언제 도구 변수를 사용하고 싶습니까? 도구 변수를 어떻게 찾거나 선택합니까?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

회귀 문제를 왜 "회귀"문제라고 생각하는지 궁금했습니다. 이름 뒤에 숨겨진 이야기는 무엇입니까? 회귀에 대한 한 가지 정의 : "완벽하지 않거나 덜 발달 된 상태로의 재발"

36 regression  terminology  history  etymology 

그라디언트 부스팅에 대해 배우면서 메서드가 빌드 및 앙상블 모델을 만드는 데 사용하는 "약한 분류기"의 속성과 관련된 제약에 대해 들어 보지 못했습니다. 그러나 선형 회귀를 사용하는 GB의 응용 프로그램을 상상할 수 없었으며 실제로 테스트를 수행했을 때 작동하지 않습니다. 나는 제곱 잔차의 합의 기울기로 가장 표준적인 접근법을 테스트하고 후속 모델을 함께 추가했습니다. …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

탄성 그물 정규화는 항상 이러한 방법의 단점을 해결하기 때문에 Lasso & Ridge보다 선호됩니까? 직감은 무엇이며 탄성 그물의 수학은 무엇입니까?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net