Pertanyaan yang diberi tag «weighted-regression»

Saya telah bekerja di R sedikit dan telah dihadapkan dengan hal-hal seperti PCA, SVD, dekomposisi QR dan banyak hasil aljabar linier tersebut (ketika memeriksa estimasi regresi berbobot dan semacamnya) jadi saya ingin tahu apakah ada yang punya rekomendasi tentang barang yang bagus. buku aljabar linier yang komprehensif yang tidak terlalu …

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

Saya agak tersesat dalam proses regresi WLS. Saya telah diberikan dataset dan tugas saya adalah untuk menguji apakah ada heteroskedascity, dan jika demikian saya harus menjalankan regresi WLS. Saya telah melakukan tes dan menemukan bukti untuk heteroskedascity, jadi saya perlu menjalankan WLS. Saya telah diberitahu bahwa WLS pada dasarnya adalah …

23 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan menyebabkan lebih banyak informasi hilang. Namun, satu dan hanya satu asumsi yang tidak …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Saya sangat bingung dengan bagaimana berat bekerja di glm dengan family = "binomial". Dalam pemahaman saya, kemungkinan glm dengan family = "binomial" ditentukan sebagai berikut: mana adalah "proporsi keberhasilan yang diamati" dan adalah jumlah percobaan yang diketahui.ynf( y) = ( nn y) haln y( 1 - p )n ( 1 …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Baru-baru ini, pertanyaan penelusuran acak memicu memori komentar tidak langsung dari salah satu profesor saya beberapa tahun yang lalu memperingatkan tentang penggunaan rasio dalam model regresi. Jadi saya mulai membaca tentang ini, akhirnya menuju ke Kronmal 1993. Saya ingin memastikan bahwa saya benar menafsirkan sarannya tentang cara memodelkan ini. Untuk …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

Saya mencari referensi di mana terbukti bahwa rata-rata harmonik x¯h= n∑ni = 11xsayax¯h=n∑saya=1n1xsaya\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} meminimalkan (dalam zzz ) jumlah kesalahan relatif kuadrat ∑i = 1n( ( xsaya- z)2xsaya) .∑saya=1n((xsaya-z)2xsaya).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i - z)^2}{x_i}\right).

13 references  mean  error  weighted-regression  harmonic-mean 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Setelah satu tahun di sekolah pascasarjana, pemahaman saya tentang "kuadrat terkecil tertimbang" adalah sebagai berikut: biarkan y∈Rny∈Rn\mathbf{y} \in \mathbb{R}^n , XX\mathbf{X} menjadi beberapa matriks desain n×pn×pn \times p , menjadi parameter vektor, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n menjadi vektor kesalahan sedemikian rupa sehingga \ …

12 r  linear-model  weighted-regression 

Saya memahami mekanisme penghitungan bobot menggunakan skor kecenderungan : dan kemudian menerapkan bobot dalam analisis regresi, dan bahwa bobot berfungsi untuk "kendalikan" atau lepaskan pengaruh kovariat dalam populasi kelompok perlakuan dan kontrol dengan variabel hasil.w i , j = t r e a tp ( xsaya)p(xi)p(x_i)wi , j = t …

10 intuition  weighted-regression  propensity-scores 

Di Rkita dapat "bobot sebelumnya" glmregresi melalui parameter bobot . Sebagai contoh: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Bagaimana ini bisa dicapai dalam model JAGSatau BUGS? Saya menemukan beberapa makalah yang membahas hal ini, tetapi tidak ada yang memberikan contoh. Saya tertarik terutama ke dalam …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Adakah yang bisa memberi tahu saya mengapa saya mendapatkan hasil yang berbeda dari Rkuadrat terkecil tertimbang dan solusi manual dengan operasi matriks ? Secara khusus, saya mencoba untuk secara manual menyelesaikan , di mana W adalah matriks diagonal pada bobot, A adalah matriks data, b adalah vektor respons. WAx=WbWAx=Wb\mathbf W …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Saya menggunakan versi standar regresi logistik agar sesuai dengan variabel input saya ke variabel output biner. Namun dalam masalah saya, output negatif (0s) jauh lebih banyak daripada output positif (1s). Rasionya adalah 20: 1. Jadi ketika saya melatih classifier, tampaknya bahkan fitur yang sangat menyarankan kemungkinan output positif masih memiliki …

9 regression  logistic  weighted-regression 

Misalkan kita mengamati data dan ingin mencocokkan model regresi untuk . Sayangnya, kadang-kadang diukur dengan kesalahan yang rata-rata bukan nol.Y,XY,XY, XE[Y|X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]YYY Biarkan menunjukkan apakah diukur dengan kesalahan rata-rata nol klasik atau kesalahan bukan-rata. Kami ingin memperkirakan . Sayangnya, Z umumnya tidak diamati, dan \ mathbf {E} [Y \, …

8 regression  bias  measurement-error  weighted-regression 

Saya memiliki dataset dengan variabel respons biner (bertahan hidup) dan 3 variabel penjelas ( A= 3 level, B= 3 level, C= 6 level). Dalam dataset ini, data seimbang dengan 100 individu per ABCkategori. Saya sudah mempelajari efek dari A, Bdan Cvariabel dengan dataset ini; efeknya signifikan. Saya memiliki subset. Dalam …

8 logistic  unbalanced-classes  weighted-regression  rare-events  case-control-study 

Proyek saya saat ini mungkin mengharuskan saya untuk membuat model untuk memprediksi perilaku sekelompok orang tertentu. set data pelatihan hanya berisi 6 variabel (id hanya untuk tujuan identifikasi): id, age, income, gender, job category, monthly spend di mana monthly spendadalah variabel respon. Tetapi dataset pelatihan berisi sekitar 3 juta baris, …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data