У меня есть модель логистической регрессии (подходит через glmnet в R с упорядоченной упругой сетью), и я хотел бы максимизировать разницу между истинными положительными и ложными положительными сторонами. Для этого на ум пришла следующая процедура: Подходит стандартная модель логистической...
Я новичок в статистике и пытаюсь понять разницу между ANOVA и линейной регрессией. Я использую R, чтобы исследовать это. Я читал различные статьи о том, почему ANOVA и регрессия различны, но все еще одинаковы, и как их можно визуализировать и т. Д. Я думаю, что я там довольно, но один бит все еще...
У меня есть много спутниковых растровых изображений, доступных с разных датчиков. Из них, более грубые имеют очень большое временное разрешение. Растры среднего разрешения, как правило, имеют меньше дат получения, но все же некоторая информация доступна. Более тонкие разрешения имеют очень низкое...
Какая настройка верна для модели разности регрессии с использованием YI сек т= α + γs∗ T+ λ dT+ δ∗ ( T∗ дT) + ϵI сек тYяsTзнак равноα+γs*T+λdT+δ*(T*dT)+εяsTY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} где T - манекен, равный 1, если наблюдение относится к группе...
Когда Y= Хβ+ еYзнак равноИксβ+еy = X\beta + e , задача наименьших квадратов, которая накладывает сферическое ограничение на значение может быть записана как для переопределенной системы. \ | \ cdot \ | _2 - евклидова норма вектора.δδ\deltaββ\betaмин ∥ у- Хβ∥22с . т . ∥ β∥22≤ δ2мин | |Y-Иксβ|...
Мой коллега прислал мне эту проблему, очевидно, делая обходы в Интернете: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? Ответ, кажется, 200. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 Когда я делаю линейную регрессию в R: data <- data.frame(a=c(3,4,5,6,7), b=c(18,32,50,72,98)) lm1...
Я пытаюсь понять, как мне лучше всего смоделировать переменную, где со временем я получаю все более детальные предсказатели. Например, рассмотрим моделирование ставок восстановления по просроченным кредитам. Предположим, у нас есть набор данных с данными за 20 лет, и за первые 15 из этих лет мы...
Я хочу приспособить DLM с изменяющимися во времени коэффициентами, то есть расширением к обычной линейной регрессии, .YT= θ1+ θ2Икс2YTзнак равноθ1+θ2Икс2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 У меня есть предиктор ( ) и переменная отклика ( y t ), ежегодный морской и внутренний вылов рыбы соответственно с...
Я работаю над моделью прогнозируемой стоимости, в которой возраст пациента (целое число, измеренное в годах) является одной из переменных предиктора. Сильная нелинейная связь между возрастом и риском пребывания в больнице очевидна: Я рассматриваю сглаженный сплайн сглаживания регрессии для возраста...
Когда (то есть Y происходит из модели линейной регрессии), ε ∼ N ( 0 , σ 2 I )Y= A X+ εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYY И в этом случае невязок е 1 , ... , е п коррелируют и ненезависимыми. Но когда мы делаем регрессионную диагностику и хотим проверить предположение , е ~ N ( 0 , σ 2 I ) , каждый...
У меня есть эти данные: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Я провел пуассоновскую регрессию poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") И отрицательная биноминальная регрессия:...
Я хочу включить термин ИксИксx и его квадрат Икс2Икс2x^2 (переменные предиктора) в регрессию, потому что я предполагаю, что низкие значения ИксИксx положительно влияют на зависимую переменную, а высокие значения оказывают отрицательное влияние. Икс2Икс2x^2 должен захватить эффект более высоких...
Я ищу алгоритм линейной регрессии, который наиболее подходит для данных, чья независимая переменная (x) имеет постоянную ошибку измерения, а зависимая переменная (y) имеет ошибку, зависящую от сигнала. Изображение выше иллюстрирует мой...
Я работаю над перекрестной проверкой прогноза моих данных с 200 субъектами и 1000 переменных. Меня интересует регрессия гребня, поскольку число переменных (которые я хочу использовать) больше, чем количество выборок. Поэтому я хочу использовать оценки усадки. Ниже приведены примеры данных: #random...
Я заинтересован в оценке скорректированного коэффициента риска, аналогичного тому, как оценивается скорректированный коэффициент шансов с использованием логистической регрессии. Некоторая литература (например, это ) указывает на то, что использование регрессии Пуассона со стандартными ошибками...
Я хочу провести регрессию с 4-5 пояснительными переменными, но у меня есть только 15 наблюдений. Не имея возможности предположить, что эти переменные нормально распределены, существует ли непараметрический или какой-либо другой действительный метод...
Я новичок в анализе выживания, хотя у меня есть некоторые знания в области классификации и регрессии. Для регрессии мы имеем статистику MSE и R square. Но как мы можем сказать, что модель выживания A превосходит модель выживания B помимо каких-то графических графиков (кривая КМ)? Если возможно,...
Рассмотрим линейную модель yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i и оценки наклона и точки пересечения и с использованием обычных наименьших квадратов. Эта ссылка на математическую статистику делает утверждение, что и независимы (в доказательстве своей теоремы). ; & beta...
В методе наименьших квадратов мы хотим оценить неизвестные параметры в модели: YJ= α + βИксJ+ εJ( j = 1 ... n )YJзнак равноα+βИксJ+εJ(Jзнак равно1 ...N)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Как только мы это сделаем (для некоторых наблюдаемых значений), мы получим подогнанную...
Несколько лет назад я обнаружил эту идентичность путем экспериментов, играя с данными и преобразованиями. После объяснения этому моему профессору статистики он пришел в следующий класс с одностраничным доказательством с использованием векторной и матричной записи. К сожалению, я потерял бумагу,...