Запитання з тегом «linear-model»

Яке значення відрізняє лінійна та нелінійна моделі? Питання Нелінійна проти узагальненої лінійної моделі: як ви ставитесь до логістичної, пуассонової регресії тощо? і його відповідь була надзвичайно корисним з’ясуванням лінійності / нелінійності узагальнених лінійних моделей. Мабуть критично важливим є відмежування лінійних від нелінійних моделей, але мені незрозуміло чому? Наприклад, розглянемо такі …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

Y= μ + σГY=μ+σGY=\mu+\sigma Gмкμ\muWWWГGGRнRn\mathbb{R}^nЖFFН0: { μ ∈ U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂ ШU⊂WU \subset Wf= ϕ ( 2 логсупμ ∈ W, σ> 0L ( μ , σ| у)супμ ∈ U, σ> 0L ( μ , σ| у)) .f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Чим пояснюються відмінності р-значень у наступних aovта lmвикликах? Чи різниця лише через різні типи обчислень сум квадратів? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Ось невеликий приклад: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Тепер із base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x -1.3800 0.3191 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

Наскільки я можу сказати, криволінійний визначається невиразно, але означає те саме, що і нелінійний . Це правильно? Або криволінійний має чітке визначення?

12 linear-model  nonlinear-regression  terminology  definition 

Після року в середній школі моє розуміння "найменш зважених квадратів" таке: нехай y∈Rny∈Rn\mathbf{y} \in \mathbb{R}^n , XX\mathbf{X} - якась матриця дизайну n×pn×pn \times p , - параметр вектор, бути вектор помилки таким, що , де і . Тоді модель β∈Rpβ∈Rp\boldsymbol\beta \in \mathbb{R}^pϵ∈Rnϵ∈Rn\boldsymbol\epsilon \in \mathbb{R}^nϵ∼N(0,σ2V)ϵ∼N(0,σ2V)\boldsymbol\epsilon \sim \mathcal{N}(\mathbf{0}, \sigma^2\mathbf{V})V=diag(v1,v2,…,vn)V=diag(v1,v2,…,vn)\mathbf{V} = \text{diag}(v_1, v_2, …

12 r  linear-model  weighted-regression 

Чи існує метод зрозуміти, чи дві лінії (більш-менш) паралельні? У мене є два рядки, породжені лінійними регресіями, і я хотів би зрозуміти, чи вони паралельні. Іншими словами, я хотів би отримати різні схили цих двох ліній. Чи існує функція R для її обчислення? EDIT: ... і як я можу отримати …

12 r  regression  interaction  linear-model 

Ми виміряли дві змінні, і розсіювач, здається, пропонує декілька "лінійних" моделей. Чи є спосіб спробувати вигнати ці моделі? Ідентифікація інших незалежних змінних виявилася складною. Обидві змінні сильно косо ліворуч (у напрямку невеликої кількості), це очікуване поширення в нашому домені. Інтенсивність точки являє собою кількість точок даних (за шкалою ) при …

11 linear-model  scatterplot 

Я працюю над проектом, який передбачає зчитування тегів RFID та порівняння потужності сигналу, який читач бачить, коли ви змінюєте конфігурацію антени (кількість антени, положення тощо). У рамках проекту мені потрібно порівняти налаштування, щоб побачити, які найбільш ефективні. В ідеалі я мав би змогу виконати непарне тестове тестування або ANOVA між …

11 data-transformation  linear-model  descriptive-statistics 

Закрито . Це питання потребує деталей або ясності . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Додайте деталі та уточніть проблему, відредагувавши цю публікацію . Закрито 2 роки тому . Я працюю над домашнім завданням, де мій професор хотів би, щоб ми створили справжню регресійну модель, імітували вибірку даних, …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

Я не маю офіційного визначення еквівалентності шкали, але ось що Вступ до статистичного навчання говорить про це на с. 217: Стандартні найменші коефіцієнти квадратів ... еквівалентні за шкалою : множення на постійну просто призводить до масштабування оцінок коефіцієнта найменших квадратів на коефіцієнт .XjXjX_jccc1/c1/c1/c Для простоти припустимо загальну лінійну модель y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} …

11 least-squares  linear-model 

Мені цікаво, чи інтервал прогнозування та достовірний інтервал оцінюють те саме. Наприклад, з лінійною регресією, коли ви оцінюєте інтервал прогнозування встановлених значень, ви оцінюєте межі інтервалу, в якому ви очікуєте падіння вашої величини. Навпаки на довірчий інтервал, ви орієнтуєтесь не на такий параметр розподілу, як середнє значення, а на значення, …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

У мене є лінійна модель регресії, де залежна змінна реєструється, а незалежна змінна - лінійна. Коефіцієнт нахилу для ключової незалежної змінної від'ємний: . Не знаєте, як інтерпретувати.- .0564−.0564-.0564 Чи використовую я абсолютне значення, а потім перетворять його на такий : ( Досвід( 0,0564 ) - 1 ) ⋅ 100 = …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Я почав трохи розкопувати функцію plot.lm , ця функція дає шість ділянок для lm, вони: графік залишків проти встановлених значень графік масштабу-розміщення sqrt (| залишки |) проти встановлених значень звичайний сюжет QQ, графік відстані Кука від міток рядків сюжет залишків проти важелів сюжет відстаней Кука проти важеля / (1 важіль) …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

Як припущення про лінійну регресію, нормальність розподілу помилки іноді помилково "розширюється" або трактується як потреба в нормальності y або x. Чи можливо побудувати сценарій / набір даних, що там, де X і Y ненормальні, але термін помилки є, і тому отримані оцінки лінійної регресії є дійсними?

11 regression  linear-model  assumptions