Запитання з тегом «linear-model»

Мені було б цікаво знайти шляхи в R для ефективного оновлення лінійної моделі при додаванні спостереження чи прогноктора. biglm має можливість оновлення при додаванні спостережень, але мої дані досить малі, щоб залишатися в пам'яті (хоча я маю велику кількість примірників для оновлення). Існують способи зробити це голими руками, наприклад, оновити …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Це питання стосується оцінки обмеженої максимальної вірогідності (REML) у певній версії лінійної моделі, а саме: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), де - матриця ( ), параметризована , як і . - невідомий вектор неприємних параметрів; інтерес полягає в оцінці , і ми маємо . Оцінка …

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

Це питання не стосується конкретно R, але я вирішив використовувати його Rдля ілюстрації. Розглянемо код для створення довірчих смуг навколо (нормальної) qq-лінії: library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Я шукаю пояснення (або альтернативне посилання на паперовий / онлайн-документ, що пояснює), як будуються ці групи довіри (я бачив посилання на Fox 2002 у …

14 confidence-interval  linear-model  qq-plot 

Здається, що якщо у мене є регресійна модель, така як я можу або помістити необроблений многочлен і отримати недостовірні результати, або встановити ортогональний поліном і отримати коефіцієнти які не мають прямої фізичної інтерпретації (наприклад, я не можу їх використовувати для пошуку розташування екстремумів у вихідному масштабі). Здається, я маю змогу …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

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, …

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

У заголовку все сказано, і я розгублений. Далі виконується повторне вимірювання aov () в R, і виконує те, що я вважав еквівалентним викликом lm (), але вони повертають різні залишки помилок (хоча суми квадратів однакові). Очевидно, що залишки та пристосовані значення з aov () є тими, які використовуються в моделі, …

14 r  anova  repeated-measures  linear-model 

Я знаю, як виконати лінійну регресію на множині точок. Тобто я знаю, як поліном, який я обрав, до заданого набору даних (у значенні LSE). Однак те, що я не знаю, - це як змусити моє рішення пройти певні конкретні моменти мого вибору. Я бачив, як це робилося раніше, але я …

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

Збентежуюче просте запитання - але, схоже, його раніше не було поставлено на перехресну перевірку: Що таке визначення регресійної моделі? Також питання підтримки, Що не є регресійною моделлю? Що стосується останнього, мене цікавлять хитрі приклади, коли відповідь не відразу очевидна, наприклад, ARIMA або GARCH.

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

Я часто використовував для діагностування своїх багатоваріантних даних за допомогою PCA (дані omics із сотнями тисяч змінних і десятки чи сотні зразків). Дані часто походять від експериментів з декількома категоричними незалежними змінними, що визначають деякі групи, і мені часто доводиться пройти кілька компонентів, перш ніж я зможу знайти ті, які …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

У математики я не маю жодного фону, але я розумію, як працює простий Perceptron, і я думаю, що я розумію концепцію гіперплана (я уявляю це геометрично як площину в тривимірному просторі, яка відокремлює дві точкові хмари, подібно до того, як лінія відокремлена. дві точкові хмари у двовимірному просторі). Але я …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

У мене є набір значень і які теоретично пов'язані експоненціально:уxxxyyy y=axby=axby = ax^b Одним із способів отримання коефіцієнтів є застосування природних логарифмів в обидві сторони та встановлення лінійної моделі: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Інший спосіб отримати це - використання нелінійної регресії з …

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

Розглянемо цей гіпотетичний набір даних: 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) ми можемо використовувати lmeдля моделювання відповіді за допомогою моделі випадкових ефектів: require(nlme) model <- …

13 mixed-model  linear-model  prediction 

Наведені нижче графіки - це залишкові діаграми розсіювання регресійного тесту, для яких припущення про «нормальність», «гомоскедастичність» та «незалежність» вже точно виконані! Для тестування припущення "лінійності" , хоча, переглядаючи графіки, можна здогадатися, що співвідношення криволінійне, але питання полягає в тому, як можна використати значення для "R2 лінійного" для перевірки припущення про …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

Напевно, дуже базове питання про багатофакторну ANOVA. Припустимо двосторонню конструкцію, де ми перевіряємо як основні ефекти A, B, так і взаємодію A: B. Під час тестування основного ефекту для A з SS типу I ефект SS обчислюється як різниця RSS( 1 ) - R SS( А )RSS(1)−RSS(A)RSS(1) - RSS(A) , …

13 anova  linear-model 

Я прочитав кілька пояснень щодо властивостей лінійних та нелінійних моделей, але все ж іноді я не впевнений, чи є модель під рукою лінійна чи нелінійна. Наприклад, чи є наступна модель лінійною чи нелінійною? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t З: B(L;θ)=∑k=1Kb(k;θ)LkB(L;θ)=∑k=1Kb(k;θ)LkB(L;\theta)=\sum_{k=1}^{K}b(k;\theta)L^k LkXt=Xt−kLkXt=Xt−kL^kX_t=X_{t-k} Де являє собою (розпадається) Експоненціальну функцію полінома виду виду:b(k;θ)b(k;θ)b(k;\theta) b(k;θ)=exp(θ1k+θ2k2)∑Kk=1exp(θ1k+θ2k2)b(k;θ)=exp⁡(θ1k+θ2k2)∑k=1Kexp⁡(θ1k+θ2k2)b(k;\theta)=\frac{\exp(\theta_1 k+\theta_2k^2)}{\sum_{k=1}^{K}\exp(\theta_1k+\theta_2k^2)} …

13 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear