least-squares पर टैग किए गए जवाब

यदि मेरे पास प्रतिगमन मॉडल है: जहां और ,Y=Xβ+εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nवी[ε]=मैंघ∈आरn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)इ[ε]=(0,...,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) का उपयोग करते समय होगा साधारण कम से कम वर्गों आकलनकर्ता की, , एक आकलनकर्ता के लिए एक गरीब विकल्प हो?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta मैं एक उदाहरण जानने …

11 regression  distributions  least-squares 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ओएलएस एक एआर (1) प्रक्रिया का एक पक्षपाती अनुमानक क्यों देता है। विचारणीय इस मॉडल में, सख्त अतिशयोक्ति का उल्लंघन किया जाता है, यानी और सहसंबद्ध होते हैं, लेकिन और असंबद्ध होते हैं। लेकिन अगर यह सच है, तो निम्न सरल …

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शीर्षक यह सब कहता है। मैं समझता हूं कि यदि मॉडल की त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, तो लेस्टर-स्क्वेयर और अधिकतम-संभावनाएं प्रतिगमन गुणांक के लिए समान परिणाम देगी। लेकिन, क्या होता है यदि त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है? दो विधियाँ अब …

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रैखिक प्रतिगमन में w के बंद रूप को लिखा जा सकता है w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty हम इस समीकरण में की भूमिका को सहजता से कैसे समझा सकते हैं ?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

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मैं Matlab का उपयोग अनर्गल कम से कम वर्ग (साधारण न्यूनतम वर्ग) करने के लिए कर रहा हूं और यह स्वचालित रूप से गुणांक, परीक्षण आँकड़ा और पी-वैल्यू को आउटपुट करता है। मेरा सवाल है, विवश कम से कम वर्ग (कड़ाई से गैर-गुणांक गुणांक) करने पर, यह केवल परीक्षण के …

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

मैं R में कुछ सरल सिमुलेशन का उपयोग करते हुए त्रुटियों और अवशिष्टों के बीच संबंधों के साथ प्रयोग कर रहा था। एक बात जो मुझे मिली है, वह यह है कि नमूना आकार या त्रुटि भिन्नता की परवाह किए बिना, मैं हमेशा ढलान के लिए ठीक प्राप्त करता हूं …

10 regression  least-squares  residuals 

मैंने यहां सामान्य से कम वर्गों के लिए इस संकेतन को देखा । मिनटw∥ एक्सडब्ल्यू - वाई∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 मैंने कभी भी डबल बार और 2 को नीचे नहीं देखा है। इन प्रतीकों का क्या मतलब है? क्या उनके लिए विशिष्ट शब्दावली है?

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निम्नलिखित कई प्रतिगमन मॉडल पर विचार करें:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} यहाँ एक कॉलम वेक्टर है; एक मैट्रिक्स; a कॉलम वेक्टर; एक मैट्रिक्स; a कॉलम वेक्टर; और , त्रुटि शब्द, एक कॉलम वेक्टर।YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 सवाल मेरे लेक्चरर, इकोनोमेट्रिक्स का पाठ्यपुस्तक परिचय, तीसरा संस्करण। जेम्स एच। स्टॉक और मार्क डब्ल्यू। वाटसन …

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कम से कम एक भविष्यवक्ता के साथ वर्ग: y= βx + ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon यदि और को फिटिंग से पहले मानकीकृत किया जाता है (यानी ), तो:एक्सएक्सxyyy∼ एन( 0 , 1 )~एन(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta पियर्सन सहसंबंध गुणांक, ।आरआरr ββ\betaपरावर्तित प्रतिगमन में समान है:x = βy+ ϵएक्स=βy+εx = …

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मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

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OLS प्रतिगमन के के विषय में एक बहुत ही मूल प्रश्नR2R2R^2 ओएलएस प्रतिगमन y ~ X1 चलाएं, हमारे पास , 0.3 कहेंR2R2R^2 ओएलएस प्रतिगमन y ~ x2 चलाएं, हमारे पास एक और , 0.4 कहेंR2R2R^2 अब हम एक प्रतिगमन y ~ X1 + x2 चलाते हैं, इस प्रतिगमन के R …

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प्रतिगमन विश्लेषण में हैट मैट्रिक्स, का महत्व क्या है ?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} क्या यह केवल आसान गणना के लिए है?

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मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

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यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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हस्ती और तिब्शीरानी ने अपनी पुस्तक के खंड 4.3.2 में उल्लेख किया है कि रैखिक प्रतिगमन सेटिंग में, सबसे कम वर्ग दृष्टिकोण वास्तव में अधिकतम संभावना का एक विशेष मामला है। हम इस परिणाम को कैसे साबित कर सकते हैं? पुनश्च: कोई गणितीय विवरण नहीं।

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