Запитання з тегом «linear»

Для статистичних тем, які передбачають припущення про лінійність, наприклад, лінійної регресії або лінійних змішаних моделей або для обговорення лінійної алгебри, застосованої до статистики.

3
Лінійність PCA
Однак PCA вважається лінійною процедурою: PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),ПСА(Х)≠ПСА(Х1)+ПСА(Х2)+…+ПСА(Хн),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), де . Це означає, що власні вектори, отримані PCA на матрицях даних , не дорівнюють власним векторам, отриманим PCA, на суму матриць даних . Але не визначення лінійної функції :X=X1+X2+…+XnХ=Х1+Х2+…+ХнX=X_1+X_2+\ldots+X_nX i fXiХiX_iXiХiX_ifff f(x+y)=f(x)+f(y)?f(х+у)=f(х)+f(у)?f(x+y)=f(x)+f(y)? То чому PCA вважається "лінійним", якщо він не задовольняє цій …
35 pca  linear 

3
Чи є пень рішення лінійною моделлю?
Пень рішення - дерево рішень, що має лише один розкол. Він також може бути записаний як кусочно функція. Наприклад, припустимо, що - вектор, а - перший компонент , в регресійному режимі деякий пень рішення може бутих 1 ххxxх1x1x_1хxx f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ …

1
При множинній лінійній регресії чому графік прогнозованих точок не лежить у прямій?
Я використовую численні лінійні регресії для опису зв’язків між Y і X1, X2. З теорії я зрозумів, що множинна регресія передбачає лінійні зв’язки між Y і кожним з X (Y і X1, Y і X2). Я не використовую жодної трансформації X. Отже, я отримав модель з R = 0,45 і …

1
Інші об'єктивні оцінки, ніж BLUE (рішення OLS) для лінійних моделей
Для лінійної моделі рішення OLS забезпечує найкращий лінійний неупереджений оцінювач параметрів. Звичайно, ми можемо торгувати ухилом для меншої дисперсії, наприклад, регресія хребта Але моє запитання стосується відсутності упередженості. Чи існують якісь загальноприйняті інші оцінки, які є неупередженими, але з більшою дисперсією, ніж оцінені параметри OLS? Якби у мене був величезний …

5
Чому припущення нормальності в лінійній регресії
Моє запитання дуже просте: чому ми обираємо нормальне як розподіл, за яким слід термін помилки, припускаючи лінійну регресію? Чому ми не обираємо інших, таких як уніформа, т чи інше?

5
Чому лінійна регресія використовує функцію витрат, засновану на вертикальній відстані між гіпотезою та точкою вхідних даних?
Скажімо, у нас є вхідні (прогнозові) та вихідні (відгукові) точки даних A, B, C, D, E, і ми хочемо встановити рядок через точки. Це проста проблема, щоб проілюструвати це питання, але може бути поширена і на більш високі розміри. Постановка проблеми Поточна найкраща відповідність або гіпотеза представлена чорною лінією вище. …


2
Чому лінійна регресія має припущення щодо залишкової, але узагальненої лінійної моделі, має припущення щодо реакції?
Чому лінійна регресія та узагальнена модель мають суперечливі припущення? При лінійній регресії ми припускаємо, що залишковий приходить із форми Гаусса В інших регресіях (логістична регресія, регресія отрути), ми припускаємо, що реакція надходить з деякого розподілу (біноміальний, отруєний тощо). Чому іноді припускають залишковий, а інший час припускають відповідь? Це тому, що …

3
Про що свідчить лінійна регресія, що говорить F-статистика, R-квадрат та залишкова стандартна помилка?
Я дуже заплутаний у різниці значень щодо контексту лінійної регресії таких термінів: F статистика R квадрат Залишкова стандартна помилка Я знайшов цей веб-сайт, який дав мені велике розуміння в різних термінах, що беруть участь у лінійній регресії, однак терміни, згадані вище, виглядають досить багато (наскільки я розумію). Я цитую те, …

6
Лінійна регресія, коли Y обмежена і дискретна
Питання просте: Чи доцільно використовувати лінійну регресію, коли Y обмежена і дискретна (наприклад, тестовий бал 1 ~ 100, деякий заздалегідь визначений рейтинг 1 ~ 17)? У цьому випадку, чи "не добре" використовувати лінійну регресію, або цілком неправильно її використовувати?

4
У лінійній регресії чому змінна відповіді повинна бути безперервною?
Я знаю, що в лінійній регресії змінна відповідь повинна бути безперервною, але чому це так? Я не можу знайти щось в Інтернеті, що пояснює, чому я не можу використовувати дискретні дані для змінної відповіді.

2
Що говорить нам r, r квадрат і залишкове стандартне відхилення про лінійну залежність?
Невеликий фон Я працюю над інтерпретацією регресійного аналізу, але мене дуже розгублено щодо значення r, r квадрата та залишкового стандартного відхилення. Я знаю визначення: Характеристики r вимірює силу і напрямок лінійної залежності між двома змінними на розсіювачі R-квадрат - це статистичний показник того, наскільки близькі дані до встановленої лінії регресії. …

3
Як запустити лінійну регресію паралельно / розподіленим способом для встановлення великих даних?
Я працюю над дуже великою лінійною проблемою регресії, розмір даних настільки великий, що їх потрібно зберігати на кластері машин. Це буде занадто великим, щоб об'єднати всі зразки в одну пам'ять однієї машини (навіть диск) Щоб зробити регресію цих даних, я думаю про паралельний підхід, тобто запустити регресію в кожному окремому …

5
Чи лінійна регресія застаріла? [зачинено]
Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закрито 2 роки тому . Зараз я перебуваю в класі лінійної регресії, але не можу похитнутись від того, що …

4
Зрозуміло, що проблема добре підходить для лінійної регресії
Я вивчаю лінійну регресію, використовуючи Вступ до лінійного регресійного аналізу Монтгомері, Пека та Вінінга . Я хотів би вибрати проект аналізу даних. Я наївно вважаю, що лінійна регресія підходить лише тоді, коли можна підозрювати, що між пояснювальними змінними та змінною відповіді існують лінійні функціональні зв'язки. Але, здається, не багато додатків …

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.