least-squares पर टैग किए गए जवाब

एक सामान्य आकलन तकनीक का संदर्भ देता है जो दो मानों के बीच चुकता अंतर को कम करने के लिए पैरामीटर मान का चयन करता है, जैसे कि एक चर का मनाया मूल्य और पैरामीटर मान पर वातानुकूलित अवलोकन का अपेक्षित मान। गाऊसी रैखिक मॉडल कम से कम वर्गों द्वारा फिट होते हैं और कम से कम वर्ग एक अनुमान लगाने वाले के मूल्यांकन के तरीके के रूप में माध्य-वर्ग-त्रुटि (एमएसई) के उपयोग को अंतर्निहित करने वाला विचार है।

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ऑर्डिनरी लिस्ट स्क्वायर क्यों पोइसन रिग्रेशन से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है?
मैं एक शहर के प्रत्येक जिले में समलैंगिकों की संख्या को समझाने के लिए एक प्रतिगमन फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। हालांकि मुझे पता है कि मेरा डेटा एक पॉइसन वितरण के बाद है, मैंने इस तरह एक ओएलएस फिट करने की कोशिश की: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + …
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LOOCV फॉर्मूला का प्रमाण
से सांख्यिकीय लर्निंग के लिए एक परिचय जेम्स द्वारा एट अल।, छुट्टी-एक-बाहर पार सत्यापन (LOOCV) अनुमान से परिभाषित किया गया है जहां ।CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 प्रमाण के बिना, समीकरण (5.2) बताता है कि कम से कम वर्गों या बहुपद प्रतिगमन के लिए (चाहे यह केवल एक चर पर …
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MLE बनाम कम से कम वर्गों में फिटिंग की संभावना वितरण
कई पेपरों, पुस्तकों और मेरे द्वारा पढ़े गए लेखों के आधार पर मुझे जो धारणा मिली, वह यह है कि डेटा के एक सेट पर प्रायिकता वितरण को फिट करने का अनुशंसित तरीका अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) का उपयोग करके है। हालांकि, एक भौतिक विज्ञानी के रूप में, एक अधिक …
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साधारण वर्ग के गुणांक खोजने के लिए "सामान्य समीकरणों" का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है?
मैंने इस सूची को यहाँ देखा और विश्वास नहीं कर सकता था कि कम से कम वर्गों को हल करने के बहुत सारे तरीके थे। "सामान्य समीकरण" पर विकिपीडिया एक काफी सीधे आगे रास्ता लग रहा α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन बनाम ऑग्मेंटेड वैरिएबल पूर्वाग्रह बनाम साधारण से कम वर्ग के प्रतिगमन में वैरिएबल वैरिएबल बायस
मेरे पास लॉजिस्टिक और लीनियर रिग्रेशन में छोड़े गए वैरिएबल पूर्वाग्रह के बारे में एक सवाल है। कहो कि मैं एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल से कुछ चर को छोड़ देता हूं। यह बताएं कि जो छोड़े गए चर मेरे मॉडल में शामिल चर के साथ असंबंधित हैं। उन छोड़े गए …
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और F- टेस्ट के बीच संबंध क्या है ?
मैं सोच रहा था कि क्या R2R2R^2 और एफ-टेस्ट के बीच कोई संबंध है । आमतौर पर R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t - \bar Y)^2 / T-1} और यह प्रतिगमन में रैखिक संबंध की ताकत को मापता है। एक एफ-टेस्ट सिर्फ एक परिकल्पना साबित …
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रिज रिग्रेशन को उलट देना: रिस्पांस मैट्रिक्स और रिग्रेशन गुणांक को देखते हुए, उपयुक्त भविष्यवक्ता खोजें
एक मानक OLS प्रतिगमन समस्या पर विचार करें : मेरे पास _ और और मैं को कम करने के लिए ढूंढना चाहता हूं समाधान \ hat \ B = \ argmin_ \ B \ {L \} = (\ X ^ \ top \ X) ^ + \ X ^ \ …
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आंशिक रूप से वर्गों में "आंशिक" क्या है?
आंशिक कम से कम वर्गों के प्रतिगमन (PLSR) या आंशिक रूप से कम से कम वर्गों के संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग (PLS-SEM) में, "आंशिक" शब्द किसको संदर्भित करता है?
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प्रतिगमन गुणांक को सामान्य करने के बारे में प्रश्न
यकीन नहीं है कि अगर सामान्य शब्द यहां उपयोग करने के लिए सही शब्द है, लेकिन मैं जो कुछ भी पूछने की कोशिश कर रहा हूं, उसे स्पष्ट करने की पूरी कोशिश करूंगा। यहां इस्तेमाल किया जाने वाला अनुमानक कम से कम वर्ग है। मान लें कि आपके पास , …
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Iteratively रिवाइस्टेड लिस्ट स्क्वायर की परिभाषा और अभिसरण
मैं निम्नलिखित फॉर्म के कार्यों को कम से कम करने के लिए पुनरावृत्त कम से कम वर्ग (IRLS) का उपयोग कर रहा हूं, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) जहां NNN के उदाहरण की संख्या है xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} मजबूत अनुमान है कि …
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अवशिष्टों की माप विषमता
यह विकिपीडिया लिंक ओएलएस अवशिष्टों की विषमलैंगिकता का पता लगाने के लिए कई तकनीकों को सूचीबद्ध करता है। मैं यह सीखना चाहूंगा कि विषमलैंगिकता से प्रभावित क्षेत्रों का पता लगाने में किस तकनीक का हाथ अधिक कुशल है। उदाहरण के लिए, यहां ओएलएस 'रेजिड्यूल्स बनाम फिटेड' प्लॉट के मध्य क्षेत्र …
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ऑर्थोगोनल प्रोजेक्शन सममिति का एक प्रक्षेपण मैट्रिक्स क्यों है?
मैं इसके लिए काफी नया हूं, इसलिए मुझे आशा है कि यदि प्रश्न भोला हो तो आप मुझे क्षमा करें। (संदर्भ: मैं डेविडसन और मैककिनोन की पुस्तक "इकोनोमेट्रिक थ्योरी एंड मेथड्स" से अर्थमिति सीख रहा हूं , और वे इसे स्पष्ट नहीं करते हैं; मैंने ल्युबर्गर की अनुकूलन पुस्तक को …
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परफेक्ट मल्टीकोलिनरिटी के कारण यह प्रतिगमन विफल क्यों नहीं होता है, हालांकि एक चर दूसरों के रैखिक संयोजन है?
आज, मैं एक छोटे से डेटासेट के साथ खेल रहा था और एक साधारण ओएलएस प्रतिगमन का प्रदर्शन किया, जिसकी मुझे उम्मीद थी कि सही बहुस्तरीयता के कारण मैं असफल रहा । हालाँकि, यह नहीं था। इसका तात्पर्य यह है कि मेरी बहुसंस्कृति की समझ गलत है। मेरा सवाल है: …
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रैखिक मॉडल के लिए BLUE (OLS समाधान) की तुलना में अन्य निष्पक्ष अनुमानक
एक रेखीय मॉडल के लिए ओएलएस समाधान मापदंडों के लिए सबसे अच्छा रैखिक निष्पक्ष अनुमानक प्रदान करता है। बेशक हम निम्न विचरण के लिए पूर्वाग्रह में व्यापार कर सकते हैं, जैसे रिज प्रतिगमन। लेकिन मेरा सवाल पक्षपात न करने से संबंधित है। क्या कोई अन्य अनुमानक हैं जो आमतौर पर …
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मेरे पास सबसे अच्छा फिट की एक पंक्ति है। मुझे ऐसे डेटा पॉइंट चाहिए, जो मेरी सबसे अच्छी फिट की लाइन को नहीं बदलेंगे
मैं फिटिंग लाइनों के बारे में एक प्रस्तुति दे रहा हूं। मेरे पास एक सरल रैखिक कार्य है, y= 1 एक्स + बीy=1एक्स+खy=1x+b । मैं बिखरे हुए डेटा बिंदुओं को प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं जो मैं एक बिखराव की साजिश में डाल सकता हूं जो मेरी रेखा …
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