regression पर टैग किए गए जवाब

यह अच्छी तरह से जाना जाता है (उदाहरण के लिए संपीड़ित संवेदन के क्षेत्र में) कि मानदंड "स्पार्सिटी-उत्प्रेरण" है, इस अर्थ में कि यदि हम कार्यात्मक (निश्चित मैट्रिक्स और वेक्टर ) बड़ा पर्याप्त के लिए \ lambda> 0 , हम A , \ vec {b} के कई विकल्पों के लिए …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

निम्नलिखित मानक समीकरणों के अंतर-अंतर दृष्टिकोण पर मेरा एक प्रश्न है: जहां इलाज समूह और पोस्ट के लिए एक डमी चर है। y= ए + बी1उपचार + बी2पोस्ट + बी3इलाज ⋅ पोस्ट + यूy=ए+ख1इलाज+ख2पद+ख3इलाज⋅पद+यू y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u अब, मेरा प्रश्न सरल है: अधिकांश पेपर …

10 regression  multiple-regression  causality 

मैं एक संग्रह एजेंसी के लिए भुगतान राशि की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे तरीके से आने की कोशिश कर रहा हूं। भुगतान किए जाने पर आश्रित चर केवल गैर-शून्य होता है। जाहिर है, वहाँ शून्य की एक भारी संख्या है क्योंकि अधिकांश लोगों तक नहीं पहुंचा जा सकता …

10 regression  predictive-models  logistic 

मल्टीवीरेट मल्टीपल रिग्रेशन (वेक्टर रेजिस्टर और रिग्रेसैंड) की स्थापना में, सामान्य परिकल्पना के चार प्रमुख परीक्षण (विल्क के लैम्ब्डा, पिल्लै-बार्टलेट, हॉटेलिंग-लॉली, और रॉय के लार्स रूट) सभी मैट्रिक्स स्वदेशी गुणों पर निर्भर करते हैं। , जहां और 'समझाया' और 'कुल' भिन्नताएं हैं। एच ईHE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE मैंने देखा था कि पिल्लई …

10 regression  multiple-regression  multivariate-analysis  manova 

नियमितीकरण करने के कई तरीके हैं - उदाहरण के लिए , एल 1 , और एल 2 मानक आधारित नियमितीकरण। फ्रेडमैन हस्ती और टिबरानी के अनुसार , सबसे अच्छा नियमितकर्ता समस्या पर निर्भर करता है: अर्थात् वास्तविक लक्ष्य फ़ंक्शन की प्रकृति, विशेष आधार का उपयोग, सिग्नल-टू-शोर अनुपात और नमूना आकार।एल0L0L_0एल1L1L_1एल2L2L_2 …

10 r  regression  machine-learning  regularization 

कृपया देखें संपादित करें। जब आपके पास भारी पूंछ के साथ डेटा होता है, तो छात्र-टी त्रुटियों के साथ एक प्रतिगमन करना एक सहज ज्ञान युक्त चीज़ की तरह लगता है। इस संभावना की खोज करते हुए, मैं इस पत्र में भाग गया: ब्रेश, टीएस, रॉबर्टसन, जेसी, और वेल्श, एएच …

10 regression  mathematical-statistics  modeling  robust 

क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए त्रुटियों के संबंध में कोई विशेष धारणा है जैसे कि त्रुटि की शर्तों का निरंतर विचरण और अवशेषों की सामान्यता? आम तौर पर जब आपके पास ऐसे पॉइंट होते हैं जिनकी कुक की दूरी 4 / n से अधिक होती है, तो क्या आप उन्हें …

10 regression  logistic  residuals  diagnostic  cooks-distance 

एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन के कई क्रॉस-वैलिडेशन सिलवटों को देखते हुए, और प्रत्येक रिग्रेशन गुणांक के कई अनुमानों के अनुसार, किसी को एक भविष्यवक्ता (या भविष्यवक्ताओं का सेट) कैसे मापना चाहिए या नहीं, रेजिस्टेंट गुणांक (ओं) के आधार पर स्थिर और सार्थक हैं ? क्या यह रैखिक प्रतिगमन के लिए अलग …

10 regression  model-selection  cross-validation 

मैं कई रैखिक प्रतिगमन करना चाहता हूं और फिर थोड़ा एक्सट्रपलेशन के साथ नए मूल्यों की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। मेरी प्रतिक्रिया चर में -2 से +7 तक है, और तीन भविष्यवक्ता (+10 - +200 के बारे में सीमाएं) हैं। वितरण लगभग सामान्य है। लेकिन प्रतिक्रिया और भविष्यवक्ताओं के बीच …

10 regression  data-transformation 

मेरे पास निम्न रैखिक मॉडल है: अवशेषों को सम्‍मिलित करने के लिए मैंने आश्रित चर पर एक परिवर्तन को रूप में लागू करने की कोशिश की है, लेकिन मुझे अभी भी अवशेषों पर समान प्रशंसक प्रभाव दिखाई देता है। DV मान अपेक्षाकृत छोटा है इसलिए लॉग लेने से पहले +1 …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

जब मैं समय के साथ अनुमानित परिवर्तनों की कोशिश कर रहा हूं, तो गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन करने के लिए अच्छी रणनीति क्या है? मेरे दिमाग में आने वाले भोले दृष्टिकोण केवल प्रतिगमन करने के लिए एन सबसे हाल के डेटा बिंदुओं का उपयोग करना है। बेहतर रणनीतियां क्या हैं?

10 regression  online  gaussian-process 

निम्नलिखित आर कोड पर विचार करें: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for …

10 r  regression 

मेरी स्थिति यह है: मेरे पास 1 निरंतर आश्रित और 1 निरंतर पूर्वसूचक चर है जिसे मैंने सरल रेखीय प्रतिगमन के लिए उनके अवशिष्टों को सामान्य करने के लिए तार्किक रूप से रूपांतरित किया है। मैं किसी भी मदद की सराहना करता हूं कि मैं इन रूपांतरित चर को उनके …

10 regression  data-transformation  regression-coefficients  logarithm 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 3 साल पहले बंद हुआ । यह मुझे बुनियादी लग रहा था, लेकिन …

10 r  regression 

मैं कुछ समस्याओं को देख रहा हूं, और कुछ में, गुणांक का परीक्षण करने के लिए, कभी-कभी मैं छात्रों को वितरण का उपयोग करते हुए देखता हूं, और कभी-कभी मैं सामान्य वितरण देखता हूं। नियम क्या है?

10 regression  distributions  hypothesis-testing