Вопросы с тегом «linear»

13
В линейной регрессии, почему переменная отклика должна быть непрерывной?

Я знаю, что в линейной регрессии переменная отклика должна быть непрерывной, но почему это так? Кажется, я не могу найти в Интернете ничего, что объясняет, почему я не могу использовать дискретные данные для переменной...

13
Объясните шаги алгоритма LLE (локальное линейное вложение)?

Я понимаю, что основной принцип, лежащий в основе алгоритма LLE, состоит из трех этапов. Нахождение окрестности каждой точки данных по некоторой метрике, такой как k-nn. Найти веса для каждого соседа, которые обозначают влияние, которое сосед оказывает на точку данных. Построить низкоразмерное...

13
Что r, r в квадрате и остаточное стандартное отклонение говорят нам о линейных отношениях?

Немного предыстории Я работаю над интерпретацией регрессионного анализа, но я действительно запутался в значении r, r в квадрате и остаточного стандартного отклонения. Я знаю определения: характеризации r измеряет силу и направление линейной зависимости между двумя переменными на диаграмме...

13
Различие между линейной и нелинейной моделью

Я прочитал некоторые объяснения о свойствах линейных и нелинейных моделей, но все же иногда я не уверен, является ли имеющаяся модель линейной или нелинейной. Например, является ли следующая модель линейной или нелинейной? YT= β0+ β1B ( L ; θ ) XT+ εTyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 +...

12
Нелинейность перед конечным слоем Softmax в сверточной нейронной сети

Я изучаю и пытаюсь реализовать сверточные нейронные сети, но я полагаю, что этот вопрос относится к многослойным персептронам в целом. Выходные нейроны в моей сети представляют активацию каждого класса: самый активный нейрон соответствует предсказанному классу для данного входа. Чтобы учесть...

12
Метод Нистроема для аппроксимации ядра

Я читал о методе Nyström для апроксимации ядра низкого ранга. Этот метод реализован в scikit-learn [1] как метод проецирования выборок данных в низкосортное приближение отображения характеристик ядра. Насколько мне известно, данный учебный набор и функция ядра, она генерирует низкокачественного...

12
Является ли линейная регрессия устаревшей? [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Сейчас я учусь в классе линейной регрессии, но я не могу избавиться от...

12
Почему важно проводить различие между «линейной» и «нелинейной» регрессией?

Какова важность различия между линейными и нелинейными моделями? Вопрос Нелинейная и обобщенная линейная модель: как вы относитесь к логистической, пуассоновской и т. Д. Регрессии? и его ответ был чрезвычайно полезным разъяснением линейности / нелинейности обобщенных линейных моделей. Кажется...

12
Подсказки, что проблема хорошо подходит для линейной регрессии

Я изучаю линейную регрессию, используя Введение в анализ линейной регрессии Монтгомери, Пека и Вайнинга . Я хотел бы выбрать проект анализа данных. У меня наивная мысль, что линейная регрессия подходит только тогда, когда подозревают, что существуют линейные функциональные отношения между...

12
Линейное преобразование случайной величины с помощью высокой прямоугольной матрицы

Допустим, у нас есть случайный вектор , взятый из распределения с функцией плотности вероятности . Если мы линейно преобразуем его с помощью матрицы полного ранга, чтобы получить , то плотность определяется каке → Х ( → х )п×п → Y = → X → Y F → Y ( → Y )=1Икс⃗ ∈ RNX→∈Rn\vec{X} \in...

12
Стратегия подгонки сильно нелинейной функции

Для анализа данных из биофизического эксперимента в настоящее время я пытаюсь выполнить подгонку кривой с помощью высоко нелинейной модели. Функция модели выглядит в основном так: Y= а х + б х- 1 / 2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Здесь, особенно значение представляет большой интерес.бbb Сюжет для...

12
Логарифмические линейные модели

Может кто-нибудь объяснить, почему мы используем Log Linear Models в очень непрофессиональных терминах? Я из инженерного образования, и это действительно сложная тема для меня, статистика. Буду благодарен за...

12
Подходящий способ справиться с 3-уровневой таблицей непредвиденных обстоятельств

У меня есть трехуровневая таблица непредвиденных обстоятельств с данными подсчета для нескольких видов, растения-хозяина, из которого они были собраны, и была ли эта коллекция в дождливый день (это действительно имеет значение!) Используя R, поддельные данные могут выглядеть примерно так: count...

11
Когда использовать модель со смешанным эффектом?

Модели линейных смешанных эффектов - это расширения моделей линейной регрессии для данных, которые собираются и обобщаются в группы. Ключевым преимуществом является то, что коэффициенты могут варьироваться по отношению к одной или нескольким групповым переменным. Тем не менее, я борюсь с тем, когда...

10
Каковы критерии и решения для нелинейности в статистических моделях?

Я надеюсь, что следующий общий вопрос имеет смысл. Пожалуйста, имейте в виду, что для целей данного конкретного вопроса меня не интересуют теоретические (предметная область) причины введения нелинейности. Поэтому я сформулирую полный вопрос следующим образом: Какова логическая структура ( критерии...

10
Как мне моделировать взаимодействия между объясняющими переменными, если одна из них может иметь квадратные и кубические члены?

Я искренне надеюсь, что я сформулировал этот вопрос таким образом, чтобы на него можно было дать окончательный ответ - если нет, пожалуйста, дайте мне знать, и я попробую еще раз! Я должен также предположить, что я буду использовать R для этих анализов. У меня есть несколько мер, plant performance...

10
Методы наказания за категориальные данные: объединение уровней в фактор

Наказанные модели могут использоваться для оценки моделей, в которых количество параметров равно или даже превышает размер выборки. Такая ситуация может возникнуть в лог-линейных моделях больших разреженных таблиц категориальных данных или данных подсчета. В этих настройках часто также желательно...

10
Добавление предиктора линейной регрессии уменьшает R в квадрате

Мой набор данных ( ) имеет зависимую переменную (DV), пять независимых «базовых» переменных (P1, P2, P3, P4, P5) и одну независимую интересующую переменную (Q).N≈ 10 , 000N≈10,000N \approx 10,000 Я запустил линейные регрессии OLS для следующих двух моделей: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + P5 ->...

9
Подгонка гетероскедастической обобщенной линейной модели для биномиальных ответов

У меня есть данные из следующего экспериментального плана: мои наблюдения - это подсчет числа успехов ( K) из соответствующего числа испытаний ( N), измеренных для двух групп, каждая из которых состоит из Iиндивидуумов, из Tобработок, где в каждой такой комбинации факторов есть Rповторения , Таким...

9
Стандартная ошибка наклона в кусочно-линейной регрессии с известными точками останова

Ситуация У меня есть набор данных с одной зависимой и одной независимой переменной . Я хочу согласовать непрерывную кусочно-линейную регрессию с известными / фиксированными точками останова, возникающими в . Точки останова известны без неопределенности, поэтому я не хочу их оценивать. Затем я...