Вопросы с тегом «nonlinear-regression»

Я подгоняю кривые к своим данным, чтобы извлечь один параметр. Однако я не уверен, какова достоверность этого параметра и как я рассчитал бы / выразил его % доверительный интервал.959595 Скажем, для набора данных, содержащего данные, которые экспоненциально распадаются, я подгоняю кривую к каждому набору данных. Тогда информация, которую я хочу …

12 confidence-interval  nonlinear-regression  fitting 

У меня есть набор данных, который представляет экспоненциальный спад. Я хотел бы приспособить экспоненциальную функцию к этим данным. Я попытался лог преобразовать переменную ответа и затем использовать наименьшие квадраты, чтобы соответствовать линии; использование обобщенной линейной модели с функцией логарифмической связи и гамма-распределением вокруг переменной отклика; и используя нелинейные наименьшие квадраты. …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

Я занимаюсь исследованиями в области функциональной реакции клещей. Я хотел бы сделать регрессию для оценки параметров (скорость атаки и время обработки) функции Роджерса типа II. У меня есть набор данных измерений. Как я могу лучше всего определить выбросы? Для моей регрессии я использую следующий сценарий в R (нелинейная регрессия): (набор …

11 r  outliers  nonlinear-regression 

Рассмотрим следующую модель множественной регрессии: Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Здесь YYY - вектор столбца n×1n×1n\times 1 ; Матрица XXX a n×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1) ; ββ\beta a (k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1 вектор-столбец; Матрица ZZZ a n×ln×ln\times l ; δδ\deltal×1l×1l\times 1 вектор - столбец; и UUU - член ошибки, вектор столбца n×1n×1n\times1 . ВОПРОС Мой преподаватель, учебник Введение …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

Как выбрать между использованием модели линейной регрессии или модели нелинейной регрессии? Моя цель - предсказать Y. В случае простого набора данных и y я мог легко решить, какую регрессионную модель использовать, построив график рассеяния.ИксxxYyy В случае многокамерных варианта как и у . Как я могу решить, какую регрессионную модель использовать? …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

Я надеюсь, что следующий общий вопрос имеет смысл. Пожалуйста, имейте в виду, что для целей данного конкретного вопроса меня не интересуют теоретические (предметная область) причины введения нелинейности. Поэтому я сформулирую полный вопрос следующим образом: Какова логическая структура ( критерии и, если возможно, процесс принятия решений ) для введения нелинейности в …

10 nonlinear-regression  methodology  nonlinear  regression-strategies 

Трудно сказать, что здесь спрашивают. Этот вопрос является двусмысленным, расплывчатым, неполным, чрезмерно широким или риторическим, и на него нельзя дать разумный ответ в его нынешней форме. Чтобы получить разъяснения по этому вопросу, чтобы его можно было снова открыть, посетите справочный центр . Закрыто 7 лет назад . У меня есть …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance 

Я всегда считал, что время не должно использоваться в качестве предиктора в регрессиях (в том числе в игре), потому что тогда просто «описать» саму тенденцию. Если цель исследования состоит в том, чтобы найти такие параметры окружающей среды, как температура и т. Д., Которые объясняют разницу, скажем, в активности животного, то …

10 r  time-series  mixed-model  nonlinear-regression 

Я запускаю регрессию на основе GAM, используя пакет R gamlss и предполагаю, что бета-распределение данных с нулевым раздуванием. У меня есть только один объясняющей переменной в моей модели, так это в основном: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). Алгоритм дает мне коэффициент для влияния объясняющей переменной на среднее ( ) …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

Экспоненциальная модель - это модель, описываемая следующим уравнением: yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} Наиболее распространенным подходом, используемым для оценки такой модели, является линеаризация, которая может быть легко выполнена путем вычисления логарифмов обеих сторон. Каковы другие подходы? Меня особенно интересуют те, которые могут обрабатывать в некоторых наблюдениях.yi=0yi=0y_{i}=0 Обновление 31.01.2011 Мне известно о том, что …

10 estimation  nonlinear-regression 

У меня есть уравнение, чтобы предсказать вес ламантинов от их возраста, в днях (dias, на португальском языке): R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Я смоделировал это в R, используя nls (), и получил этот рисунок: Теперь я хочу рассчитать 95% доверительный интервал и построить его …

10 confidence-interval  nonlinear-regression 

У меня есть данные о процентном содержании органических веществ в озерных отложениях от 0 см (т. Е. Граница раздела осадок - вода) до 9 см для приблизительно 25 озер. В каждом озере было взято 2 керна из каждого места, поэтому у меня есть 2 повторяющихся показателя процентного содержания органического вещества …

10 regression  nonlinear-regression 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Я работаю над моделью прогнозируемой стоимости, в которой возраст пациента (целое число, измеренное в годах) является одной из переменных предиктора. Сильная нелинейная связь между возрастом и риском пребывания в больнице очевидна: Я рассматриваю сглаженный сплайн сглаживания регрессии для возраста пациента. Согласно «Элементам статистического обучения» (Hastie et al, 2009, p. 151), …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

У меня есть пример данных, установленных следующим образом: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1) plot(Volume,Power) …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity