Вот некоторый контекст. Я заинтересован в определении того, как две переменные среды (температура, уровни питательных веществ) влияют на среднее значение переменной отклика за 11-летний период. В течение каждого года есть данные из более чем 100 тысяч мест. Цель состоит в том, чтобы определить,...
Я собираюсь погрузиться в изучение R, и мой учебный проект повлечет за собой применение регрессии со смешанными или случайными эффектами к набору данных для разработки прогностического уравнения. Я разделяю озабоченность автора в этом посте Как выбрать библиотеку nlme или lme4 R для моделей со...
Поэтому, когда я предполагаю, что члены ошибки обычно распределяются в виде линейной регрессии, что это означает для переменной отклика, yyy
Процедура выбора модели Бокса-Дженкинса в анализе временных рядов начинается с рассмотрения автокорреляционных и частичных автокорреляционных функций ряда. Эти графики могут предложить соответствующие и в модели ARMA . Процедура продолжается, предлагая пользователю применить критерии AIC / BIC для...
Когда дихотомические переменные, какая информация теряется в процессе? Как дихотомизация помогает в анализе?
Есть ли пакеты для кусочно-линейной регрессии, которые могут автоматически определять несколько узлов? Благодарю. Когда я использую пакет Strucchange. Я не мог обнаружить точки изменения. Я понятия не имею, как он обнаруживает точки изменения. Из графиков я мог видеть, что есть несколько моментов,...
Я сталкивался с этими двумя терминами, которые взаимозаменяемы во многих контекстах. По сути, модератор (M) - это фактор, который влияет на отношения между X и Y. Анализ модерации обычно выполняется с использованием регрессионной модели. Например, пол (M) может влиять на отношения между...
Я хочу запустить бинарную логистическую регрессию, чтобы смоделировать наличие или отсутствие конфликта (зависимой переменной) из набора независимых переменных в течение 10-летнего периода (1997-2006 гг.), Причем каждый год имеет 107 наблюдений. Мои независимые: деградация земель (категорически для...
Я просматриваю видео в бесплатном онлайн-курсе Эндрю Нг по машинному обучению в Стэнфорде. Он рассматривает Gradient Descent как алгоритм для решения функций линейной регрессии и записи в Octave для его выполнения. Предположительно я мог бы переписать эти функции в R, но мой вопрос в том, разве...
Если вы подходите к линейной или смешанной модели, существуют различные типы кодировок, доступных для преобразования категориальной или номинальной вариабельной переменной в ряд переменных, для которых оцениваются параметры, такие как фиктивная кондукция (по умолчанию R) и кодирование эффектов. Я...
Недавно я представил статью, в которой использовал квантильную регрессию, в психологический журнал. Хотя я и думал, что уже достаточно размышлял над четким изложением квантильной регрессии, рецензенты попросили более подробных объяснений техники квантильной регрессии, поскольку знакомы только со...
Кажется, что если у меня есть регрессионная модель, такая как я могу либо подогнать необработанный полином и получить ненадежные результаты, либо подогнать ортогональный полином и получить коэффициенты которые не имеют прямой физической интерпретации (например, я не могу использовать их, чтобы...
Может быть, я просто устал, но у меня возникли проблемы при попытке понять алгоритм прямой поэтапной регрессии. Из раздела «Элементы статистического обучения», стр. 60: Прямая стадия регрессии (FS) еще более ограничена, чем прямая пошаговая регрессия. Он начинается как пошаговая регрессия вперед, с...
Рассмотрим классическую задачу анализа данных, где у вас есть результат и как он связан с рядом предикторов . Основным типом приложения здесь является то, что Х я 1 , . , , , Х я рYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} - это некоторый результат на уровне группы, например,...
Предположим, что независимы иY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \...
Я сделал обобщенную линейную модель с одной переменной ответа (непрерывной / нормально распределенной) и 4 пояснительными переменными (3 из которых являются факторами, а четвертая - целым числом). Я использовал распределение ошибок по Гауссу с функцией тождественной связи. В настоящее время я...
У меня есть следующие данные, и я хотел бы приспособить к ним модель отрицательного экспоненциального роста: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a*...
Предположим, я хочу регрессировать против нормализованного X , но я бы хотел разреженного решения. Почему после регрессии недопустимо отбрасывать коэффициенты с наименьшей величиной?YYYXXX Для протокола, я слышал и часто использую методы LARS и LASSO. Мне просто любопытно, почему вышеуказанный...
У меня есть набор данных, и . Я хотел бы проверить следующую гипотезу: есть пик ; то есть, когда увеличивается, сначала увеличивается, а затем уменьшается.yYyxxxyyyxxxyyy Моей первой идеей было подгонка и в зеркалке. То есть, если я обнаружу, что коэффициент до существенно положительный, а...
Может ли кто-нибудь помочь объяснить некоторые математические основы классификации в CART? Я смотрю, чтобы понять, как происходит два основных этапа. Например, я обучил классификатор CART на наборе данных и использовал тестовый набор данных, чтобы отметить его прогнозную производительность, но: Как...