Вопросы с тегом «multivariate-regression»

2
Многофакторная множественная регрессия в R
У меня есть 2 зависимые переменные (DV), на каждую из которых может влиять набор из 7 независимых переменных (IV). DV являются непрерывными, в то время как набор IV состоит из смеси непрерывных и двоично-закодированных переменных. (В коде ниже непрерывные переменные пишутся заглавными буквами, а двоичные переменные строчными.) Цель исследования - …

5
Объясните разницу между множественной регрессией и многомерной регрессией с минимальным использованием символов / математики
Являются ли множественные и многомерные регрессии действительно разными? Что такое вариация в любом случае?

6
Зачем нам нужна многомерная регрессия (в отличие от группы одномерных регрессий)?
Я только что просмотрел эту замечательную книгу: « Прикладной многомерный статистический анализ» Джонсона и Вихерна . Ирония в том, что я до сих пор не могу понять мотивацию использования многомерных (регрессионных) моделей вместо отдельных одномерных (регрессионных) моделей. Я просмотрел статьи 1 и 2 stats.statexchange , в которых объясняется (а) различие …

2
Преобразование многомерной линейной модели в множественную регрессию
Является ли преобразование модели многомерной линейной регрессии в множественную линейную регрессию полностью эквивалентным? Я не имею в виду , просто запустив TTt отдельных регрессий. Я читал это в нескольких местах (Байесовский анализ данных - Гельман и др. И Многовариантная старая школа - Марден), что многомерная линейная модель может быть легко …

4
Нейронная сеть для множественной выходной регрессии
У меня есть набор данных, содержащий 34 входных столбца и 8 выходных столбцов. Один из способов решения этой проблемы - взять 34 входа и построить индивидуальную модель регрессии для каждого выходного столбца. Мне интересно, если эта проблема может быть решена с помощью только одной модели, особенно с помощью нейронной сети. …

1
Многомерная линейная регрессия против нескольких одномерных моделей регрессии
В настройках одномерной регрессии мы пытаемся моделировать Y= Хβ+ П о я с йYзнак равноИксβ+Nояsеy = X\beta +noise где вектор из наблюдений, а матрица проектирования с предикторами. Решение: . n X ∈ R n × m m β 0 = ( X T X ) - 1 X yY∈RNY∈рNy \in …

1
Как интерпретировать коэффициенты многомерной смешанной модели в lme4 без общего перехвата?
Я пытаюсь вписать многомерную (то есть множественную реакцию) смешанную модель R. Помимо ASReml-rи SabreRпакетов (которые требуют внешнего программного обеспечения), то кажется , что это возможно только в MCMCglmm. В документе, который сопровождает MCMCglmmпакет (стр. 6), Джаррод Хэдфилд описывает процесс подгонки такой модели, например, преобразования нескольких переменных ответа в одну переменную …

3
регрессия гауссовского процесса для больших наборов данных
Я узнал о регрессии гауссовского процесса из онлайн-видео и заметок к лекциям, и я понимаю, что если у нас есть набор данных с точками, то мы предполагаем, что данные взяты из n- мерного многомерного гауссиана. Таким образом, мой вопрос в том случае, если n равно 10 из миллионов, регрессия гауссовского …

1
Многомерная линейная регрессия с лассо по r
Я пытаюсь создать сокращенную модель для прогнозирования многих зависимых переменных (DV) (~ 450), которые сильно коррелированы. Мои независимые переменные (IV) также многочисленны (~ 2000) и сильно коррелированы. Если я использую лассо, чтобы выбрать сокращенную модель для каждого выходного сигнала в отдельности, я не гарантирую получить то же подмножество независимых переменных, …

2
Связь информации временного ряда из источников с несколькими пространственными разрешениями / масштабами
У меня есть много спутниковых растровых изображений, доступных с разных датчиков. Из них, более грубые имеют очень большое временное разрешение. Растры среднего разрешения, как правило, имеют меньше дат получения, но все же некоторая информация доступна. Более тонкие разрешения имеют очень низкое временное разрешение, охватывающее от 2 до 6 наблюдаемых дат …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.