least-squares पर टैग किए गए जवाब

ओएलएस के बजाय नियमितीकरण विधियों (रिज, लास्सो या कम से कम कोण प्रतिगमन) का उपयोग करके किन परिस्थितियों में विचार करना चाहिए? मामले में यह चर्चा को तेज करने में मदद करता है, मेरी मुख्य रुचि पूर्वानुमान सटीकता में सुधार कर रही है।

83 regression  least-squares  lasso  ridge-regression  fused-lasso 

मैं समझता हूँ कि रिज प्रतिगमन अनुमान है कि के आकार के वर्ग का अवशिष्ट राशि और एक दंड को कम करता हैβββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin⁡[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y = \operatorname{argmin}\big[ \text{RSS} + \lambda \|\beta\|^2_2\big] हालांकि, मैं पूरी तरह से तथ्य यह है कि के महत्व को समझ में नहीं …

59 regression  least-squares  ridge-regression  shrinkage 

मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) के बजाय रूट मीन स्क्वायर्ड एरर (RMSE) का उपयोग क्यों करें ?? नमस्ते मैं एक गणना में उत्पन्न त्रुटि की जाँच कर रहा हूँ - मैंने शुरू में इस त्रुटि की गणना रूट रूट सामान्यीकृत चुकता त्रुटि के रूप में की थी। थोड़ा करीब से देखने …

58 least-squares  mean  rms  mae 

लगातार प्रतिष्ठित स्रोतों का दावा है कि आश्रित चर को सामान्य रूप से वितरित किया जाना चाहिए: मॉडल मान्यताओं: YYY सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, त्रुटियों सामान्य रूप से वितरित कर रहे हैं, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) , और स्वतंत्र है, और XXX तय हो गई है, और लगातार …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable 

इस साइट पर कई सूत्र हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि कैसे निर्धारित किया जाए कि ओएलएस अवशिष्ट को एसिम्पोटिक रूप से सामान्य रूप से वितरित किया गया है। आर कोड के साथ अवशेषों की सामान्यता का मूल्यांकन करने का एक और तरीका इस उत्कृष्ट उत्तर में प्रदान किया …

43 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) बनाम कम से कम वर्गों के अनुमानों (LSE) के बीच मुख्य अंतर क्या है? हम रैखिक प्रतिगमन और इसके विपरीत में मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए MLE का उपयोग क्यों नहीं कर सकते हैं?yyy इस विषय पर किसी भी मदद की बहुत सराहना की जाएगी।

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

मैं आमतौर पर "साधारण न्यूनतम वर्ग" के बारे में सुनता हूं। क्या रेखीय प्रतिगमन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एल्गोरिदम है? क्या एक अलग का उपयोग करने के कारण हैं?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

डी-फैक्टो स्टैंडर्ड सिग्मोइड फ़ंक्शन, , इतना लोकप्रिय (गैर-गहन) तंत्रिका-नेटवर्क और लॉजिस्टिक प्रतिगमन में क्यों लोकप्रिय है?11+e−x11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}} क्यों हम कई अन्य व्युत्पन्न कार्यों का उपयोग नहीं करते हैं, तेजी से गणना समय या धीमी क्षय के साथ (ताकि गायब होने वाला ढाल कम होता है)। सिग्मोइड कार्यों के बारे में कुछ …

40 logistic  neural-networks  least-squares 

मैं रिज प्रतिगमन के समाधान के व्युत्पन्न के साथ कुछ मुद्दे रख रहा हूं। मैं नियमितीकरण शब्द के बिना प्रतिगमन समाधान जानता हूं: β=(XTX)−1XTy.β=(XTX)−1XTy.\beta = (X^TX)^{-1}X^Ty. λ∥β∥22λ‖β‖22\lambda\|\beta\|_2^2 β=(XTX+λI)−1XTy.β=(XTX+λI)−1XTy.\beta = (X^TX + \lambda I)^{-1}X^Ty.

40 regression  least-squares  regularization  ridge-regression 

जब हम डेटा बिंदुओं के एक समूह को फिट करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का संचालन करते हैं , तो क्लासिक दृष्टिकोण चुकता त्रुटि को कम करता है। मैं लंबे समय से एक प्रश्न से हैरान हूं कि क्या चुकता त्रुटि को कम करके पूर्ण त्रुटि को कम करने के …

38 least-squares  error 

मैं एक OLS प्रतिगमन चलाने का प्रयास कर रहा हूं: DV: एक वर्ष में वजन में परिवर्तन (प्रारंभिक वजन - अंत वजन) IV: आप व्यायाम करते हैं या नहीं। हालांकि, यह उचित प्रतीत होता है कि भारी लोग पतले लोगों की तुलना में व्यायाम के प्रति यूनिट अधिक वजन कम …

38 regression  repeated-measures  least-squares  change-scores 

पृष्ठभूमि मान लें कि हमारे पास एक ऑर्डिनरी लेस्टर स्क्वेयर मॉडल है, जहां हम अपने प्रतिगमन मॉडल में गुणांक रखते हैं, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} जहां एक है गुणांकों के वेक्टर, है डिजाइन मैट्रिक्स द्वारा परिभाषित किया गयाββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

मैं हमेशा x पर ylm() का रैखिक प्रतिगमन करने के लिए R में उपयोग करता हूं । यह फ़ंक्शन एक गुणांक लौटाता है जैसे किyyyxxxय = β x ।ββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. आज मैंने कुल कम से कम वर्गों के बारे में सीखा और princomp()इसे पूरा करने के लिए उस …

29 r  pca  least-squares  deming-regression  total-least-squares 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

मैं यह समझना चाहूंगा कि क्यों, OLS मॉडल के तहत, RSS (वर्गों का अवशिष्ट योग) वितरित किया जाता है ( मॉडल में मापदंडों की संख्या होने के नाते, टिप्पणियों की संख्या)।χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn मैं इस तरह के एक बुनियादी सवाल पूछने के लिए माफी चाहता हूं, लेकिन मुझे लगता है कि …

28 regression  distributions  least-squares