Вопросы с тегом «linear-model»

Мне было бы интересно найти пути в R для эффективного обновления линейной модели при добавлении наблюдения или предиктора. У biglm есть возможность обновления при добавлении наблюдений, но мои данные достаточно малы, чтобы находиться в памяти (хотя у меня есть большое количество экземпляров для обновления). Есть способы сделать это голыми руками, …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Этот вопрос касается оценки ограниченного максимального правдоподобия (REML) в конкретной версии линейной модели, а именно: Y= Х( α ) β+ ϵ ,ε ~ NN( 0 , Σ ( α ) ) ,Yзнак равноИкс(α)β+ε,ε~NN(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), где - ( ) матрица, параметризованная , как …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

Этот вопрос конкретно не относится к R, но я решил использовать его Rдля иллюстрации. Рассмотрим код для получения доверительных полос вокруг (нормальной) qq-строки: library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Я ищу объяснение (или альтернативную ссылку на бумажный / онлайн-документ, объясняющий), как устроены эти доверительные интервалы (я видел ссылку на Fox 2002 в …

14 confidence-interval  linear-model  qq-plot 

Кажется, что если у меня есть регрессионная модель, такая как я могу либо подогнать необработанный полином и получить ненадежные результаты, либо подогнать ортогональный полином и получить коэффициенты которые не имеют прямой физической интерпретации (например, я не могу использовать их, чтобы найти места экстремумов в исходном масштабе). Похоже, я должен быть …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

Меня действительно смущает различие в значении относительно контекста линейной регрессии следующих терминов: F статистика R в квадрате Остаточная стандартная ошибка Я нашел эту веб-страницу, которая дала мне отличное понимание различных терминов, связанных с линейной регрессией, однако упомянутые выше термины выглядят довольно много (насколько я понимаю). Я процитирую то, что я …

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

Я знаю, как выполнить линейную регрессию на множестве точек. То есть я знаю, как подогнать полином по своему выбору для данного набора данных (в смысле LSE). Однако чего я не знаю, так это как заставить мое решение пройти через некоторые конкретные пункты моего выбора. Я видел, как это было сделано …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

Смущающий простой вопрос - но, кажется, его не задавали на Cross Validated раньше: Каково определение модели регрессии? Также вопрос поддержки, Чем не модель регрессии? Что касается последнего, меня интересуют хитрые примеры, где ответ не сразу очевиден, например, ARIMA или GARCH.

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

Я часто использовал для диагностики своих многомерных данных с использованием PCA (опускаются данные с сотнями тысяч переменных и десятками или сотнями выборок). Данные часто приходят из экспериментов с несколькими категориальными независимыми переменными, определяющими некоторые группы, и мне часто приходится проходить через несколько компонентов, прежде чем я смогу найти те, которые …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

У меня нет математических знаний, но я понимаю, как работает простой Персептрон, и мне кажется, что я понимаю концепцию гиперплоскости (я представляю ее геометрически как плоскость в трехмерном пространстве, которая разделяет два облака точек, так же как линия разделяет облака двух точек в 2D-пространстве). Но я не понимаю, как одна …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

У меня есть набор значений и которые теоретически связаны экспоненциально:xxxyyy y=axby=axby = ax^b Одним из способов получения коэффициентов является применение натуральных логарифмов с обеих сторон и подгонка линейной модели: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Другой способ получить это - использовать нелинейную регрессию, учитывая …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

Давайте рассмотрим этот гипотетический набор данных: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) мы можем использовать lmeдля моделирования ответа с моделью случайного эффекта: require(nlme) model <- …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

Приведенные ниже графики являются графиками остаточного разброса регрессионного теста, для которого предположения о «нормальности», «гомоскедастичности» и «независимости» уже были точно соблюдены! Для проверки предположения о «линейности» , хотя, глядя на графики, можно догадаться, что отношение является криволинейным, но вопрос заключается в следующем: как можно использовать значение «R2 Linear» для проверки …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

Вероятно, очень простой вопрос о многофакторной ANOVA. Предположим, что существует двусторонняя схема, в которой мы тестируем как основные эффекты A, B, так и взаимодействие A: B. При тестировании основного эффекта для A с SS типа I эффект SS рассчитывается как разность , где R S S ( 1 ) - …

13 anova  linear-model 

Название говорит само за себя, и я в замешательстве. Следующее запускает повторные измерения aov () в R и выполняет то, что я думал, было эквивалентным вызовом lm (), но они возвращают различные остатки ошибок (хотя суммы квадратов одинаковы). Ясно, что остатки и подогнанные значения из aov () - это те, …

13 r  anova  repeated-measures  linear-model 

Я прочитал некоторые объяснения о свойствах линейных и нелинейных моделей, но все же иногда я не уверен, является ли имеющаяся модель линейной или нелинейной. Например, является ли следующая модель линейной или нелинейной? YT= β0+ β1B ( L ; θ ) XT+ εTyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t С: B ( L ; θ …

13 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear