least-squares पर टैग किए गए जवाब

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं, और इसे अपने दम पर सीखने की कोशिश कर रहा हूं। हाल ही में मैं कुछ व्याख्यान नोट्स के माध्यम से पढ़ रहा था और एक मूल प्रश्न था। स्लाइड 13 का कहना है कि "लिस्ट स्क्वायर एस्टिमेट एक गाऊसी मॉडल के तहत …

26 regression  bayesian  least-squares 

एक साधारण प्रतिगमन मॉडल में, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, OLS आकलनकर्ता ββ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS} और ββ^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} सहसंबंध हैं। दो अनुमानकों के बीच सहसंबंध का सूत्र है (यदि मैंने इसे सही ढंग से प्राप्त किया है): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. प्रशन: सहसंबंध की उपस्थिति के लिए …

25 regression  least-squares  estimators 

एनोवा बनाम कई रैखिक प्रतिगमन? मैं समझता हूं कि ये दोनों विधियाँ एक ही सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करती हैं। हालाँकि मुझे किन परिस्थितियों में किस विधि का उपयोग करना चाहिए? तुलना करने पर इन तरीकों के फायदे और नुकसान क्या हैं? ANOVA का प्रयोग आमतौर पर प्रायोगिक अध्ययनों में …

24 anova  multiple-regression  least-squares 

यदि मेरे डेटा बिंदुओं में सबसे अच्छा रैखिक सन्निकटन (कम से कम वर्गों का उपयोग करके) लाइन , तो मैं सन्निकटन त्रुटि की गणना कैसे कर सकता हूं? यदि मैं टिप्पणियों और भविष्यवाणियों के बीच अंतर के मानक विचलन की गणना करता हूं , तो क्या मैं बाद में कह …

24 regression  normal-distribution  least-squares  prediction-interval 

एकाधिक प्रतिगमन के लिए पूर्वानुमान अंतराल की गणना करने के लिए बीजीय संकेतन क्या है? यह मूर्खतापूर्ण लगता है, लेकिन मुझे इसका स्पष्ट बीजगणितीय अंकन खोजने में परेशानी हो रही है।

24 multiple-regression  least-squares  prediction-interval 

प्रश्न बहुत सरल है: क्यों, जब हम अपने डेटा को रैखिक या गैर-रैखिक के लिए एक मॉडल फिट करने की कोशिश करते हैं, तो क्या हम आमतौर पर मॉडल पैरामीटर के लिए हमारे अनुमानक को प्राप्त करने के लिए त्रुटियों के वर्गों का योग कम करने की कोशिश करते हैं? …

23 econometrics  least-squares 

जब हम कई प्रतिगमन करते हैं और कहते हैं कि हम चर में परिवर्तन के लिए चर में औसत परिवर्तन देख रहे हैं , तो अन्य सभी चर को स्थिर रखते हुए, हम अन्य चर को किस मान पर स्थिर रख रहे हैं? उनका मतलब? शून्य? कोई मान?x यyyyxएक्सx मुझे …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

कुछ अनोखी परिस्थितियों के अलावा जहाँ हमें सशर्त मतलबी संबंधों को समझना चाहिए, वे कौन से परिस्थितियाँ हैं जहाँ एक शोधकर्ता को क्वांटम रिग्रेशन पर ओएलएस चुनना चाहिए? मैं नहीं चाहता कि उत्तर "यदि पूंछ संबंधों को समझने में कोई फायदा नहीं है", जैसा कि हम ओएलएस विकल्प के रूप …

22 least-squares  econometrics  regression-strategies  quantile-regression  semiparametric 

बिशप द्वारा "पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग" के अध्याय 4 के पेज 4 में एक छवि है, जहां मुझे समझ नहीं आ रहा है कि क्यों यहाँ का लेस्टर वर्ग समाधान खराब परिणाम देता है: पिछला पैराग्राफ इस तथ्य के बारे में था कि निम्न छवि में देखे जाने के …

21 classification  least-squares 

इस सवाल के प्रकाश में: सबूत है कि एक OLS मॉडल में गुणांक स्वतंत्रता के डिग्री (nk) के साथ एक टी-वितरण का पालन करते हैं मुझे समझना अच्छा लगेगा कि क्यों F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p),F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, जहाँ ppp मॉडल मापदंडों की संख्या है और nnn टिप्पणियों की संख्या और TSSTSSTSS कुल …

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

मुझे पता है कि गणितीय रूप से पीसीए और एसवीडी की गणना कैसे की जाती है, और मुझे पता है कि दोनों को रैखिक लीवर स्क्वेयर प्रतिगमन पर लागू किया जा सकता है। एसवीडी का गणितीय रूप से मुख्य लाभ यह प्रतीत होता है कि इसे गैर-वर्ग मैट्रिस पर लागू …

20 pca  least-squares  svd 

हाल ही में मैंने पाया है कि लागू अर्थमिति साहित्य में, सुविधा चयन समस्याओं से निपटने के दौरान, चयनित चर का उपयोग करके ओएलएस प्रतिगमन के बाद LASSO प्रदर्शन करना असामान्य नहीं है। मैं सोच रहा था कि हम इस तरह की प्रक्रिया की वैधता कैसे प्राप्त कर सकते हैं। …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

मैं अपने ओएलएस प्रतिगमन के साथ शुरू करता हूं: जहां D एक डमी चर है, अनुमान कम पी-मान के साथ शून्य से अलग हो जाते हैं। मैं तब एक रैमसे RESET टेस्ट को प्रीफ़ॉर्म करता हूं और पाता हूं कि मेरे पास समीकरण का कुछ मिसअस्पेक्शन है, इस प्रकार मैं …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

मैंने इस कथन को एक पुरानी सच्ची / झूठी परीक्षा पर पढ़ा: हम कई स्थानीय इष्टतम समाधान प्राप्त कर सकते हैं यदि हम क्रमिक वंश का उपयोग करके चुकता त्रुटियों के योग को कम करके एक रैखिक प्रतिगमन समस्या को हल करते हैं। हल: मिथ्या मेरा सवाल यह है कि …

19 least-squares  gradient-descent  convex 

यदि पूर्ण रैंक है, तो का विलोम मौजूद है और हमें सबसे कम वर्ग का अनुमान मिलता है: औरएक्स टी एक्स β = ( एक्स टी एक्स ) - 1 एक्स वाई वार ( β ) = σ 2 ( एक्स टी एक्स ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} …

18 regression  variance  least-squares