Согласно регрессионному анализу на примере , остаток представляет собой разницу между откликом и прогнозируемым значением, тогда говорят, что каждый остаток имеет различную дисперсию, поэтому нам нужно рассмотреть стандартизированные остатки. Но дисперсия относится к группе значений, как одно...
Я рассчитал простую модель линейной регрессии из моих экспериментальных мер, чтобы делать прогнозы. Я прочитал, что вы не должны рассчитывать прогнозы для точек, которые слишком далеко от доступных данных. Однако я не смог найти каких-либо указаний, которые бы помогли мне понять, как далеко я могу...
Мои данные - это временной ряд занятого населения, L, и временной интервал, год. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058...
Я использую пакет randomForest в R (R версия 2.13.1, randomForest версия 4.6-2) для регрессии и заметил значительный сдвиг в моих результатах: ошибка прогнозирования зависит от значения переменной отклика. Высокие значения недооценены, а низкие значения переоценены. Сначала я подозревал, что это...
Предположим, нам дан набор данных в форме и . Нам дана задача прогнозирования на основе значений . Мы оцениваем две регрессии, где: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y( у, х1, х2, ⋯ , хN)(Y,Икс1,Икс2,⋯,ИксN)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( у, х1, х2, ⋯ , хn -...
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot)...
Я планирую включить координаты в качестве ковариат в уравнение регрессии, чтобы скорректировать пространственный тренд, который существует в данных. После этого я хочу протестировать остатки на пространственной автокорреляции в случайной вариации. У меня есть несколько вопросов: Должен ли я...
Я хотел бы запустить линейную регрессию по многомерному набору данных. Существуют различия между различными измерениями с точки зрения их величины порядка. Например, измерение 1 обычно имеет диапазон значений [0, 1], а измерение 2 имеет диапазон значений [0, 1000]. Нужно ли выполнять какие-либо...
Я выставляю статистику по 5 IV (5 черт личности, экстраверсия, приятность, добросовестность, невротизм, открытость) против 3 DVs Отношение к PCT, Отношение к CBT, Отношение к PCT против CBT. Я также добавил возраст и пол, чтобы увидеть, какие еще есть эффекты. Я тестирую, чтобы понять, могут ли...
Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот моих четырех событий (18) я могу рассчитать ожидаемые частоты...
Я использую PROC GLM в SAS, чтобы соответствовать уравнению регрессии следующего вида Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t График QQ результирующих остатков указывает на отклонение от нормы. Любое преобразование бесполезно для нормализации...
Итак, я пытаюсь понять линейную регрессию. У меня есть набор данных, и все выглядит хорошо, но я в замешательстве. Это моя линейная модель-сводка: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** ---...
Я хочу выбрать модели, используя regsubsets(). У меня есть фрейм данных с именем olympiadaten (загруженные данные: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Я сначала присоединяю этот фрейм данных, а затем начинаю анализировать, мой код: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~...
Я не знаю много о статистике, так что терпите меня. Допустим, у меня есть набор из 1000 рабочих. Я хочу выяснить, кто самый трудный работник, но я могу измерить только объем работы, выполняемой группами по 1-100 человек за час работы. Предполагая, что каждый работник всегда выполняет примерно...
Я пытаюсь согласовать линейную модель с некоторыми данными только одним предиктором (скажем, (x, y)). Данные таковы, что для малых значений x значения y обеспечивают плотное прилегание к прямой линии, однако при увеличении значений x значения y становятся более изменчивыми. Вот пример таких данных...
Настройки Многие алгоритмы работают с одним отношением или таблицей, в то время как многие реальные базы данных хранят информацию в нескольких таблицах (Domingos, 2003). Вопрос: Какие типы алгоритмов хорошо усваиваются из нескольких (реляционных) таблиц. В частности, меня интересуют алгоритмы,...
Базовая настройка: регрессионная модель: где C - вектор управляющих переменных.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Я заинтересован в и ожидаю, что \ beta_1 и \ beta_2 будут...
У меня есть проблема регрессии, когда результаты не строго 0, 1, а скорее в диапазоне всех действительных чисел от 0 до 1, включая .Y= [ 0 , 0.12 , 0.31 , . , , , 1 ]Yзнак равно[0,0,12,0,31,,,,,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] Эта проблема уже обсуждалась в этой теме , хотя мой вопрос немного...
У меня около 500 переменных на пациента, каждая переменная имеет одно непрерывное значение и измеряется в трех разных временных точках (через 2 месяца и через 1 год). С регрессией я хотел бы предсказать исход лечения для новых пациентов. Можно ли использовать SVM-регрессию с такими продольными...
Как определить оптимальную скорость обучения для градиентного спуска? Я думаю, что я мог бы автоматически настроить его, если функция стоимости возвращает большее значение, чем в предыдущей итерации (алгоритм не будет сходиться), но я не совсем уверен, какое новое значение он должен...