linear-model पर टैग किए गए जवाब

मैं कल्पना करता हूं कि एक चर पर जितना बड़ा गुणांक होता है, उस आयाम में मॉडल को "स्विंग" करने की अधिक क्षमता होती है, जिससे शोर को फिट करने का एक बढ़ा मौका मिलता है। हालांकि मुझे लगता है कि मुझे मॉडल और बड़े गुणांक में विचरण के बीच …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

मैं मैट्रिक्स A में प्रत्येक कॉलम के खिलाफ एक वेक्टर B प्राप्त करना चाहता हूं। यह एक तुच्छ है यदि कोई लापता डेटा नहीं है, लेकिन यदि मैट्रिक्स A में लापता मान हैं, तो A के विरुद्ध मेरा प्रतिगमन केवल पंक्तियों को शामिल करने के लिए विवश है जहां सभी …

32 r  missing-data  linear-model 

मैं कौरसेरा सामग्री का उपयोग करके मशीन सीखने की कोशिश कर रहा था । इस व्याख्यान में, एंड्रयू एनजी रेखीय प्रतिगमन मॉडल के गुणांक को खोजने के लिए ढाल वंश एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है जो त्रुटि फ़ंक्शन (लागत फ़ंक्शन) को कम करेगा। रैखिक प्रतिगमन के लिए, क्या हमें ढाल …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

साधारण रैखिक प्रतिगमन मामले में , आप कम से कम वर्ग अनुमानक ऐसा है कि आपको का अनुमान लगाने के लिएβ 1 = Σ ( एक्स मैं - ˉ एक्स ) ( y मैं - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 मान लीजिए कि मेरे पास , …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

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 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

मेरे पास सुरक्षा रिटर्न का सहसंबंध मैट्रिक्स है जिसका निर्धारक शून्य है। (नमूना सहसंबंध मैट्रिक्स के बाद से यह थोड़ा आश्चर्यजनक है और संबंधित सहसंयोजक मैट्रिक्स सैद्धांतिक रूप से सकारात्मक होना चाहिए।) मेरी परिकल्पना यह है कि कम से कम एक सुरक्षा अन्य प्रतिभूतियों पर रैखिक रूप से निर्भर है। …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

यह मेरी पहली पोस्ट है, इसलिए कृपया मुझ पर आसान ले लो अगर मैं कुछ मानकों का पालन नहीं कर रहा हूँ! मैंने अपने प्रश्न की खोज की और कुछ भी नहीं आया। मेरा प्रश्न ज्यादातर सामान्य रैखिक मॉडलिंग (GLM) और सामान्यीकृत रैखिक मॉडलिंग (GZLM) के बीच व्यावहारिक अंतरों से …

25 modeling  linear-model 

विभिन्न कार्यान्वयन सॉफ्टवेयर लसो के लिए उपलब्ध हैं । मुझे पता है कि विभिन्न फोरमों में बार-बार होने वाले दृष्टिकोण के बारे में बहुत चर्चा की गई है। मेरा सवाल लस्सो के लिए बहुत विशिष्ट है - नियमित लास्सो बनाम बेज़ियन लास्सो के मतभेद या फायदे क्या हैं ? पैकेज …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

R में रैखिक-मिश्रित मॉडल के बारे में एक प्रश्न के लिए एक प्रस्तावना के रूप में, और शुरुआती / मध्यवर्ती आंकड़ों aficionados के लिए एक संदर्भ के रूप में साझा करने के लिए, मैंने एक स्वतंत्र "क्यू एंड ए-स्टाइल" के रूप में पोस्ट करने का फैसला किया "मैनुअल की गणना" …

22 r  regression  linear-model  lm 

मैं एक लीनियर मॉडल (lm) फिट करना चाहूंगा जहां अवशिष्ट विचरण स्पष्ट रूप से व्याख्यात्मक चर पर निर्भर करता है। जिस तरह से मैं ऐसा करना जानता हूं वह गामा परिवार के साथ चमक का उपयोग करके विचरण करने के लिए है, और फिर एलएम फ़ंक्शन में इसके व्युत्क्रम को …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

(अद्यतन: मैंने इसमें गहराई से डुबकी लगाई और परिणामों को यहां पोस्ट किया ) नामित सांख्यिकीय परीक्षणों की सूची बहुत बड़ी है। आम परीक्षणों में से कई सरल रैखिक मॉडल से अनुमान पर भरोसा करते हैं, उदाहरण के लिए एक-नमूना टी-परीक्षण सिर्फ y = ε + against है जिसे null …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

मैं थोड़ा उलझन में हूं कि रैखिक प्रतिगमन की धारणाएं क्या हैं। अब तक मैंने जाँच की कि क्या: सभी व्याख्यात्मक चर प्रतिक्रिया चर के साथ रैखिक रूप से संबंधित हैं। (यह मामला था) व्याख्यात्मक चरों के बीच किसी भी तरह की मिलीभगत थी। (थोड़ी मिलीभगत थी)। मेरे मॉडल के …

22 linear-model  residuals  assumptions  normality-assumption 

ताला लगा हुआ । यह सवाल और इसके जवाब बंद हैं क्योंकि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है लेकिन इसका ऐतिहासिक महत्व है। यह वर्तमान में नए उत्तरों या इंटरैक्शन को स्वीकार नहीं कर रहा है। मैंने R: में एक लीनियर मॉडल बनाया है mod = lm(train_y ~ train_x)। मैं इसे एक्स …

21 r  forecasting  linear-model