Я понимаю, что мы можем использовать регуляризацию в задаче регрессии наименьших квадратов как w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2...
Каков обычный подход к моделированию двоичных временных рядов? Есть ли бумага или учебник, где это лечится? Я думаю о бинарном процессе с сильной автокорреляцией. Что-то вроде знака процесса AR (1), начинающегося с нуля. Скажем, Икс0= 0X0=0X_0 = 0 и Икст + 1= β1ИксT+ ϵT,Xt+1=β1Xt+ϵt, X_{t+1} =...
Как выполнить неотрицательную ребристую регрессию? Доступно неотрицательное лассо scikit-learn, но для риджа я не могу навязать неотрицательность бета-версий, и действительно, я получаю отрицательные коэффициенты. Кто-нибудь знает, почему это? Кроме того, могу ли я реализовать ребро с точки зрения...
Я пытаюсь немного заняться статистикой, но я застрял в чем-то. Мои данные следующие: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Теперь я хочу построить регрессионную модель, чтобы на основе данных можно было прогнозировать количество генов за любой данный год. До сих пор я делал это с помощью...
Являются ли «изученные остатки» и «стандартизированные остатки» одинаковыми в регрессионных моделях? Я построил модель линейной регрессии в R и хотел построить график Studentized Остатки v / s, подобранные значения, но не нашел автоматизированный способ сделать это в R. Предположим, у меня есть...
Я понимаю, что в линейной регрессии ошибки предполагаются нормально распределенными при условии прогнозируемого значения y. Затем мы смотрим на остатки как своего рода прокси для ошибок. Это часто рекомендуется для создания вывода , как это: . Однако я не понимаю, в чем смысл получения остатка для...
В настоящее время я работаю над проектом по прогнозированию данных временных рядов (ежемесячных данных). Я использую R для прогнозирования. У меня есть 1 зависимая переменная (у) и 3 независимых переменных (х1, х2, х3). Переменная y имеет 73 наблюдения, также как и остальные 3 переменные (alos 73)....
В комментарии к этому вопросу пользователь @whuber процитировал возможность использования периодической версии сплайнов для подгонки периодических данных. Я хотел бы узнать больше об этом методе, в частности об уравнениях, определяющих сплайны, и о том, как реализовать их на практике (я в основном...
Я знаю, что это, вероятно, обсуждалось где-то еще, но я не смог найти четкого ответа. Я пытаюсь использовать формулу для расчета вне выборки R 2 модели линейной регрессии, где S S R - это сумма квадратов невязок, а S S T - это общая сумма квадратов. Для тренировочного набора ясно,...
Итак, прежде всего, я провел некоторое исследование на этом форуме, и я знаю, что были заданы чрезвычайно похожие вопросы, но на них обычно не отвечали должным образом, или иногда ответ просто не был достаточно подробным, чтобы я мог понять. Итак, на этот раз мой вопрос: у меня есть два набора...
Как говорится в заголовке, я пытаюсь воспроизвести результаты из glmnet linear, используя оптимизатор LBFGS из библиотеки lbfgs. Этот оптимизатор позволяет нам добавлять член регуляризатора L1, не беспокоясь о дифференцируемости, если наша целевая функция (без члена регуляризатора L1) выпуклая....
Я видел это обозначение для обычных наименьших квадратов здесь . минвес∥ Xж - у∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Я никогда не видел двойных баров и 2 внизу. Что означают эти символы? У них есть определенная терминология для...
Это скорее концептуальный вопрос, но по мере использования Rя буду ссылаться на пакеты в R. Если цель состоит в том, чтобы подогнать линейную модель для целей прогнозирования, а затем делать прогнозы в тех случаях, когда случайные эффекты могут быть недоступны, есть ли польза от использования...
Я понимаю механизм вычисления весов, используя оценки склонности : а затем применяют веса в регрессионном анализе, и эти веса служат для «контролировать» или разъединять эффекты ковариат в группах лечения и контрольной группы с переменной результата.w i , j = t r e a...
Почему я получаю разные прогнозы для ручного полиномиального расширения и использую polyфункцию R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <-...
Я столкнулся с вопросом об интервью для работы, на которой интервьюер спросил меня, предположим, что ваш очень низок (от 5 до 10%) для модели ценовой эластичности. Как бы вы решили этот вопрос?R2R2R^2 Я не мог думать ни о чем другом, кроме того факта, что я буду проводить регрессионную диагностику,...
Представьте, что у нас есть модель линейной регрессии с зависимой переменной . Мы находим его . Теперь мы делаем другую регрессию, но на этот раз для , и аналогично находим ее . Мне сказали, что я не могу сравнить оба чтобы увидеть, какая модель лучше подходит. Это почему? Причиной для меня было...
Я экспериментировал с отношением между ошибками и невязками, используя несколько простых симуляций в R. Одна вещь, которую я обнаружил, заключается в том, что независимо от размера выборки или дисперсии ошибок, я всегда получаю ровно для наклона, когда вы подходите к модели111 е т г о т ы ~ β0+ β1×...
В нескольких ответах, которые я видел, пользователи CrossValidated предлагают OP найти ранние статьи о Lasso, Ridge и Elastic Net. Для потомков, каковы основополагающие работы в Lasso, Ridge и Elastic Net?...
У меня нет конкретного примера или задачи. Я просто новичок в использовании b-сплайнов, и я хотел лучше понять эту функцию в контексте регрессии. Давайте предположим, что мы хотим оценить взаимосвязь между переменной ответа и некоторыми предикторами . Предикторы включают некоторые числовые...