regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे डेटासेट ( ) में एक आश्रित चर (DV), पाँच स्वतंत्र "आधार रेखा" चर (P1, P2, P3, P4, P5) और एक स्वतंत्र चर (Q) है।N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 मैंने निम्नलिखित दो मॉडल के लिए ओएलएस रैखिक रजिस्टर चलाए हैं: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + …

10 regression  linear  r-squared 

कल्पना कीजिए कि हम पर निर्भर चर साथ एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल है । हम इसका । अब, हम एक और प्रतिगमन करते हैं, लेकिन इस बार , और इसी तरह इसके । मुझे बताया गया है कि मैं यह देखने के लिए दोनों तुलना नहीं कर सकता कि कौन …

10 regression  data-transformation  r-squared 

y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} प्रतिगमन मॉडल का वर्णन करने के लिए भाषा, जैसे कि ऊपर निर्दिष्ट बहुत ही सरल रेखीय प्रतिगमन अक्सर भिन्न होता है और इस तरह के बदलाव अक्सर अर्थों में सूक्ष्म बदलाव करते हैं। उदाहरण के लिए, समीकरणों में बायीं ओर समीकरण के बाईं …

10 regression  terminology 

मुझे पता है कि इसकी चर्चा शायद कहीं और की गई है, लेकिन मुझे इसका स्पष्ट उत्तर नहीं मिल पाया है। मैं सूत्र का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूंआर2= 1 - एसएसआर / एसएसटीआर2=1-एसएसआर/एसएसटीR^2 = 1 - SSR/SST आउट-ऑफ-सैंपल की गणना करने के लिए आर2आर2R^2 एक रेखीय प्रतिगमन …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

क्या "छात्र अवशिष्ट" और "मानकीकृत अवशिष्ट" प्रतिगमन मॉडल में समान हैं? मैंने R में एक लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाया और स्टूडेंटाइज्ड रेसिडेंशियल v / s के फिटेड वैल्यू के ग्राफ को प्लॉट करना चाहा, लेकिन R में ऐसा करने का कोई स्वचालित तरीका नहीं मिला। मान लीजिए मेरे पास एक …

10 r  regression  residuals  terminology 

गैर-नकारात्मक रिज प्रतिगमन कैसे करें? गैर-नकारात्मक लसो में उपलब्ध है scikit-learn, लेकिन रिज के लिए, मैं दांव की गैर-नकारात्मकता को लागू नहीं कर सकता, और वास्तव में, मैं नकारात्मक गुणांक प्राप्त कर रहा हूं। क्या किसी को पता है कि यह क्यों है? क्या मैं नियमित रूप से कम से …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

मैं समझता हूं कि हम कम से कम वर्गों के प्रतिगमन समस्या में नियमितीकरण को नियोजित कर सकते हैं w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] और इस समस्या का एक बंद-रूप समाधान है: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. हम देखते हैं कि 2 समीकरण में, नियमितीकरण बस λλ\lambda को …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

डेटा श्रेणी के बाहर प्रतिगमन का उपयोग करने के बारे में आपके विचार क्या हैं? अगर हमें यकीन है कि यह एक रैखिक या पावर मॉडल आकार का अनुसरण करता है, तो क्या मॉडल डेटा रेंज से परे उपयोगी नहीं हो सकता है? उदाहरण के लिए मेरे पास मूल्य द्वारा …

10 regression  dataset  linear-model 

मैंने एक लेख प्रस्तुत किया, जो उत्तरजीविता विश्लेषण करने के अनुचित तरीके के कारण खारिज कर दिया गया था। रेफरी ने इसके अलावा कोई अन्य विवरण या स्पष्टीकरण नहीं छोड़ा: "समय के रुझान पर अस्तित्व विश्लेषण को सेंसर करने के अधिक परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता होती है।" प्रश्न: क्या पिछले …

10 regression  survival  incidence-rate-ratio  interval-censoring 

आर फ़ंक्शन cv.glm (पुस्तकालय: बूट) सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए अनुमानित K- गुना क्रॉस-सत्यापन भविष्यवाणी त्रुटि की गणना करता है और डेल्टा लौटाता है। क्या यह लस्सो रिग्रेशन (पुस्तकालय: ग्लमनेट) के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए समझ में आता है और यदि हां, तो इसे कैसे किया …

10 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

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 …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

मैं इस बात पर असमंजस में हूँ कि बायेसियन रेखीय प्रतिगमन के लिए पश्चगामी पूर्वानुमान वितरण का मूल्यांकन कैसे किया जाए, पृष्ठ 3 पर यहाँ बताए गए मूल मामले के अतीत , और नीचे कॉपी किया गया। पी (y~∣ य) = ∫पी (y~| बीटा,σ2) पी ( β,σ2∣ य)पी(y~|y)=∫पी(y~|β,σ2)पी(β,σ2|y) p(\tilde y …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

रैखिक प्रतिगमन में मैं एक सुखद परिणाम के साथ आया हूं कि अगर हम मॉडल फिट करते हैं E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, फिर, यदि हम , और डेटा को और करते हैं,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. यह मुझे के प्रतिगमन के …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

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?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

मेरे पास 1,449 डेटा बिंदुओं का एक नमूना है जो सहसंबद्ध नहीं हैं (आर-स्क्वेर्ड 0.006)। डेटा का विश्लेषण करते समय, मैंने पाया कि स्वतंत्र चर मानों को सकारात्मक और नकारात्मक समूहों में विभाजित करके, प्रत्येक समूह के लिए निर्भर चर के औसत में एक महत्वपूर्ण अंतर प्रतीत होता है। स्वतंत्र …

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