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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फ्रिस-वॉ प्रमेय की उपयोगिता
मुझे अर्थमिति में फ्रिश वॉ प्रमेय पढ़ाना है, जिसका मैंने अध्ययन नहीं किया है। मैंने इसके पीछे के गणित को समझ लिया है और मुझे आशा है कि यह विचार "एक गुणांक जो आपको एक विशेष गुणांक के लिए कई रैखिक मॉडल से मिलता है, साधारण प्रतिगमन मॉडल के गुणांक …
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प्रभाव कार्यों और OLS
मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि कार्य कैसे प्रभावित करते हैं। क्या कोई साधारण OLS प्रतिगमन के संदर्भ में व्याख्या कर सकता है yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} जहाँ मैं लिए प्रभाव कार्य करना चाहता हूँ ।ββ\beta
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क्यों है
नोट: SSTSSTSST = वर्गों का योग कुल, SSESSESSE = वर्ग त्रुटियों का योग, और SSRSSRSSR = वर्गों का प्रतिगमन योग। शीर्षक में समीकरण अक्सर इस प्रकार लिखा जाता है: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 बहुत सीधा सवाल है, लेकिन मैं एक सहज व्याख्या की तलाश में हूं। …
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OLS अनुमानक प्राप्त करने के लिए मान्यताओं
क्या कोई मेरे लिए संक्षेप में बता सकता है कि ओएलएस अनुमानक की गणना करने के लिए छह में से प्रत्येक की आवश्यकता क्यों है? मैंने केवल बहु-संस्कृति के बारे में पाया- कि यदि यह मौजूद है तो हम (X'X) मैट्रिक्स को उल्टा नहीं कर सकते हैं और बदले में …
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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में रैखिक मॉडल छंद विचलन में आर-वर्ग?
यहाँ इस प्रश्न के लिए मेरा संदर्भ है: जो मैं बता सकता हूं, हम भारित डेटा और surveyपैकेज का उपयोग करते समय आर में एक साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन नहीं चला सकते हैं । यहां, हमें उपयोग करना होगा svyglm(), जो सामान्यीकृत रैखिक मॉडल चलाता है (जो एक ही बात …
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कम से कम वर्गों के मामले में प्राकृतिक संख्या के प्रति पूर्वाग्रह
हम कम x^2से कम |x|^1.95या कम करने के लिए क्यों करना चाहते हैं |x|^2.05। क्या कारण हैं कि संख्या ठीक दो होनी चाहिए या यह केवल एक सम्मेलन है जिसमें गणित को सरल बनाने का लाभ है?
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सरल रैखिक प्रतिगमन, पी-मान और एआईसी
मुझे लगता है कि इस विषय को यहाँ उदाहरण से पहले कई बार सामने आया है , लेकिन मैं अभी भी अनिश्चित हूं कि अपने प्रतिगमन उत्पादन की व्याख्या करने के लिए सबसे अच्छा कैसे हो। मेरे पास एक बहुत ही साधारण डेटासेट है, जिसमें x मानों का एक स्तंभ …
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/ Lags और समय श्रृंखला के साथ कई रैखिक प्रतिगमन के बीच "यांत्रिक" अंतर क्या है?
मैं व्यवसाय और अर्थशास्त्र से स्नातक हूं जो वर्तमान में डेटा इंजीनियरिंग में मास्टर डिग्री के लिए अध्ययन कर रहा है। रैखिक प्रतिगमन (LR) और फिर समय श्रृंखला विश्लेषण (TS) का अध्ययन करते समय, एक प्रश्न मेरे दिमाग में कौंध गया। एक से अधिक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करने के …
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रैखिक प्रतिगमन निष्पादित करें, लेकिन कुछ विशेष डेटा बिंदुओं के माध्यम से जाने के लिए समाधान को मजबूर करें
मुझे पता है कि बिंदुओं के एक सेट पर एक रेखीय प्रतिगमन कैसे करें। यही है, मुझे पता है कि मेरी पसंद के बहुपद को किसी दिए गए डेटा सेट (एलएसई अर्थ में) में कैसे फिट किया जाए। हालांकि, जो मुझे नहीं पता है, वह यह है कि अपने समाधान …
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रैखिक प्रतिगमन जब वाई बंधे और असतत है
सवाल सीधा है: क्या वाई बाउंडेड और असतत होने पर रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना उचित है (उदाहरण के लिए टेस्ट स्कोर 1 ~ 100, कुछ पूर्व-निर्धारित रैंकिंग 1 ~ 17)? इस मामले में, क्या रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना "अच्छा नहीं" है, या इसका उपयोग करना पूरी तरह से …
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उच्च-क्रम बहुपद के लिए बड़े गुणांक क्यों हैं
मशीन लर्निंग पर बिशप की किताब में, यह डेटा बिंदुओं के एक सेट में एक बहुपद समारोह की वक्र-फिटिंग की समस्या पर चर्चा करता है। बता दें कि M बहुपद का गुणनखंड है। यह बताता है कि हम देखते हैं कि, जैसा कि एम बढ़ता है, गुणांक का परिमाण आमतौर …
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रैखिक प्रतिगमन: ओएलएस और एमएलई की पहचान देने वाला कोई भी गैर-सामान्य वितरण?
यह प्रश्न यहाँ टिप्पणियों में लंबी चर्चा से प्रेरित है: रैखिक प्रतिगमन सामान्य वितरण का उपयोग कैसे करता है? सामान्य रेखीय प्रतिगमन मॉडल में, सादगी के लिए यहां केवल एक भविष्यवक्ता के साथ लिखा गया है: जहां ज्ञात स्थिरांक हैं और शून्य-मतलब स्वतंत्र त्रुटि शब्द हैं। यदि हम इसके अलावा …
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क्यों का पता लगाने
मॉडल , हम सामान्य समीकरण का उपयोग करके का अनुमान लगा सकते हैंy=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilonββ\beta β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y, और हमy^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. अवशिष्ट के सदिश द्वारा अनुमान लगाया जाता है ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q y …
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MLE बनाम OLS का उपयोग करना
साधारण पशु वर्गों के बजाय अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग करना कब बेहतर होता है? प्रत्येक की ताकत और सीमाएं क्या हैं? मैं सामान्य परिस्थितियों में प्रत्येक का उपयोग करने के लिए व्यावहारिक ज्ञान इकट्ठा करने की कोशिश कर रहा हूं।
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क्या मानक त्रुटियों और विश्वास अंतरालों को उन रजिस्टरों में उचित है जहां समलैंगिकता धारणा का उल्लंघन किया गया है?
यदि मानक OLS प्रतिगमन में दो मान्यताओं का उल्लंघन किया जाता है (त्रुटियों, समरूपता का सामान्य वितरण), तो मानक त्रुटियों को दूर करने के लिए मानक त्रुटियों पर विश्वास करने के लिए मानक त्रुटियों को बूटस्ट्रैप करना और आत्मविश्वास अंतराल एक उपयुक्त विकल्प है? क्या बूटस्ट्रैप्ड मानक त्रुटियों और आत्मविश्वास …
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