Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Model Efek Campuran Linier adalah Perpanjangan model Regresi Linier untuk data yang dikumpulkan dan dirangkum dalam kelompok. Keuntungan utama adalah koefisien dapat bervariasi sehubungan dengan satu atau lebih variabel grup. Namun, saya kesulitan dengan kapan harus menggunakan model efek campuran? Saya akan menguraikan pertanyaan saya dengan menggunakan contoh mainan dengan …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

Model Linier Sederhana: x = α t + ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_t mana ~ iid N ( 0 , σ 2 )ϵtϵt\epsilon_tN( 0 , σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) dengan danV a r ( x ) = σ 2E( x ) = α tE(x)=αtE(x) = \alpha tVa r ( x ) = σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)mungkin menghasilkan (sedikit) hasil yang …

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 

Oke jadi hanya sedikit kabur pada beberapa hal, bantuan apa pun akan sangat dihargai. Ini adalah pemahaman saya bahwa model regresi linier diprediksi melalui ekspektasi kondisional E( Y| X) = b + Xb + eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e Apakah kita berasumsi bahwa dan adalah variabel acak dengan beberapa distribusi probabilitas yang tidak diketahui? …

11 regression 

Pengungkapan penuh: Saya bukan ahli statistik, saya juga tidak mengaku sebagai ahli statistik. Saya seorang administrator TI rendahan. Tolong, mainlah dengan saya. :) Saya bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan memperkirakan penggunaan penyimpanan disk untuk perusahaan kami. Kami mengumpulkan penggunaan penyimpanan kami setiap bulan dan menggunakan regresi linear dua belas bulan …

11 regression  forecasting  adjustment 

Saya telah mengawasi masalah pembelajaran di mana targetnya bersudut. Jika saya akan melakukan regresi sederhana maka angka 360 dan 1 akan jauh untuk model saya, tetapi sebenarnya mereka dekat dan memprediksi koordinat x dan y rasanya tidak benar, karena saya mencoba memprediksi hanya satu angka di sini. Apa cara yang …

11 regression  circular-statistics 

Dapatkah regresi digunakan untuk deteksi lier. Saya mengerti bahwa ada cara untuk meningkatkan model regresi dengan menghapus outlier. Tetapi tujuan utama di sini bukan untuk mencocokkan model regresi tetapi mencari tahu liers menggunakan regresi

11 regression  outliers 

Saya punya beberapa pertanyaan tentang menafsirkan rasio odds untuk variabel kontinu dalam regresi logistik. Saya merasa seperti ini adalah pertanyaan dasar tentang regresi logistik (dan mungkin tentang regresi secara umum), dan meskipun saya sedikit malu bahwa saya tidak tahu jawabannya, saya akan menelan harga diri saya dan bertanya sehingga saya …

11 regression  logistic 

Saya mencoba mencari tahu SVR mana yang cocok untuk data seperti itu. Saya tahu 4 jenis SVR: epsilon nu kuadrat terkecil dan linier. Saya mengerti linear SVR kurang lebih seperti laso dengan L1 Reg, Tapi apa perbedaan antara 3 teknik yang tersisa?

11 regression  svm 

Saya memiliki 100.000 pengamatan (9 variabel indikator dummy) dengan 1000 positif. Regresi Logistik harus bekerja dengan baik dalam kasus ini tetapi probabilitas cutoff membingungkan saya. Dalam literatur umum, kami memilih cutoff 50% untuk memprediksi 1 dan 0. Saya tidak bisa melakukan ini karena model saya memberikan nilai maksimum ~ 1%. …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

Jika saya memiliki model regresi: mana dan ,Y=Xβ+εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) kapan akan menggunakan , estimator kuadrat terkecil biasa dari , menjadi pilihan yang buruk untuk estimator?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta Saya mencoba mencari tahu contoh kuadrat paling tidak berfungsi dengan …

11 regression  distributions  least-squares 

Saya ingin memeriksa Rapakah data saya sesuai dengan distribusi log-normal atau Pareto. Bagaimana saya bisa melakukan itu? Mungkin ks.testbisa membantu saya melakukan itu, tetapi bagaimana saya bisa mendapatkan parameter dan untuk distribusi Pareto untuk data saya?αα\alphakkk

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

Bagaimana Anda dapat membuktikan bahwa persamaan normal: memiliki satu atau lebih solusi tanpa asumsi bahwa X tidak dapat dibalik?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Satu-satunya tebakan saya adalah bahwa itu ada hubungannya dengan invers umum, tetapi saya benar-benar tersesat.

11 regression  proof 

Adakah yang bisa membantu memberikan penjelasan konseptual tentang bagaimana prediksi dibuat untuk data baru saat menggunakan smooths / splines untuk model prediksi? Misalnya, mengingat model yang dibuat menggunakan gamboostdalam mboostpaket di R, dengan p-splines, bagaimana prediksi untuk data baru dibuat? Apa yang digunakan dari data pelatihan? Katakanlah ada nilai baru …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Apa arti dari t valuedan Pr(>|t|)kapan menggunakan summary()fungsi pada model regresi linier dalam R? 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