Запитання з тегом «nonlinear-regression»

Я впевнений, що багато людей відгукнуться посиланнями на тему "дозвольте мені погуглювати це для вас", тому я хочу сказати, що я намагався розібратися в цьому, тож, пробачте, пробачте моє нерозуміння тут, але я не можу зрозуміти, як практична реалізація нейронної мережі насправді працює. Я розумію вхідний шар і як нормалізувати …

187 machine-learning  neural-networks  nonlinear-regression 

Якщо поліноміальна регресія моделює нелінійні зв’язки, як це можна вважати особливим випадком множинної лінійної регресії? У Вікіпедії зазначається, що «Хоча поліноміальна регресія відповідає нелінійній моделі даним, однак проблема статистичного оцінювання є лінійною, в тому сенсі, що функція регресії лінійна в невідомих параметрах, що оцінюються з даних ".Е (у| х)E(y|x)\mathbb{E}(y | …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

Для сюжету 1 я можу перевірити асоціацію між x та y, зробивши просту кореляцію. Для сюжету 2, де зв'язок нелінійний, але чітке співвідношення між x та y є, як я можу перевірити асоціацію та позначити її природу?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я читав наступне посилання на нелінійну регресію SAS нелінійної . Моє розуміння з прочитання першого розділу "Нелінійна регресія проти лінійної регресії" полягала в тому, що рівняння нижче є фактично лінійною регресією, чи правильно це? Якщо так, чому? y=b1x3+b2x2+b3x+cy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + b_3x + c Чи я також повинен …

27 regression  multiple-regression  nonlinear-regression  multicollinearity 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закритий минулого року . У мене сюжет розкидання. Як я можу додати нелінійну лінію тренду?

27 r  data-visualization  nonlinear-regression  trend 

У мене є набір даних, який є статистикою з веб-форуму для обговорення. Я дивлюся на розподіл кількості відповідей, на які очікується тема. Зокрема, я створив набір даних, у якому є перелік кількості відповідей на теми, а потім кількість тем, що мають таку кількість відповідей. "num_replies","count" 0,627568 1,156371 2,151670 3,79094 4,59473 …

22 r  regression  nonlinear-regression 

(ігноруйте R-код за потреби, оскільки моє головне питання - незалежне від мови) Якщо я хочу подивитися на мінливість простої статистики (наприклад: середня), я знаю, що можу це зробити за допомогою теорії, наприклад: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same as... sd(x) / sqrt(length(x)) або з …

19 r  bootstrap  nonlinear-regression 

Я намагаюся вписати лінію + криву експоненції до деяких даних. Для початку я спробував це зробити за деякими штучними даними. Функція: Це фактично експоненціальна крива з лінійним перерізом, а також додатковим параметром горизонтального зсуву ( m ). Однак, коли я використовую функцію R, я отримую жахливу помилку " сингулярна градієнтна …

19 r  nonlinear-regression  nls 

Google це не так просто, як деякі інші речі, як, зрозуміло, я не кажу про логістичну регресію в сенсі використання регресії для прогнозування категоричних змінних. Я говорю про пристосування логістичної кривої зростання до заданих точок даних. Якщо конкретніше, - це заданий рік з 1958 по 2012 рік, а y - …

19 r  nonlinear-regression  curve-fitting  logistic-curve 

Я намагаюся зрозуміти математичний зміст нелінійних моделей класифікації: Я щойно прочитав статтю, яка розповідає про нейронні мережі як нелінійну модель класифікації. Але я просто розумію, що: Перший шар: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} Наступний шар y=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2уy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Можна спростити до =b'+(x1∗wx1h1+x2∗wx1h2)∗wh1y+(x1∗wx2h1+x2∗wx2h2)∗wh2y=b′+(x1∗wx1h1+x2∗wx1h2)∗wh1y+(x1∗wx2h1+x2∗wx2h2)∗wh2y=b′+(x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2})∗w_{h1y}+(x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2})∗w_{h2y} =b'+x1(wh1y∗wx1h1+wx2h1∗wh2y)+x2(wh1y∗wx1h1+wx2h2∗wh2y)=b′+x1(wh1y∗wx1h1+wx2h1∗wh2y)+x2(wh1y∗wx1h1+wx2h2∗wh2y)=b′+x_1(w_{h1y}∗w_{x1h1}+w_{x2h1}∗w_{h2y})+x_2(w_{h1y}∗w_{x1h1}+w_{x2h2}∗w_{h2y}) Двошарова нейромережа - це просто проста лінійна регресія =b′+x1∗W′1+x2∗W′2=b′+x1∗W1′+x2∗W2'=b^′+x_1∗W_1^′+x_2∗W_2^′ Це можна показати …

18 neural-networks  nonlinear-regression  nonlinear 

Майже всі , що я читав про лінійної регресії і GLM зводиться до цього: , де є незростаюча або неубивающей функцією і є параметр , який ви оцінити та перевірити гіпотези про. Існують десятки функцій зв'язку та перетворень і щоб зробити лінійною функцією .f ( x , β ) x …

18 generalized-linear-model  nonlinear-regression  link-function 

Хтось знає про хорошу статтю з огляду статистичної літератури про нелінійну регресію? Мене насамперед цікавлять результати послідовності та асимптотика. Особливий інтерес представляє модель yit=m(xit,θ)+ϵit,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, для панельних даних. Менший інтерес представляють непараметричні методи. Пропозиції для публікації журналів також дуже вітаються. На даний момент я читаю «Амемію» (1983) …

17 regression  references  nonlinear-regression 

Сторінка довідки для призми дає наступне пояснення того, як вона обчислює смуги прогнозування для нелінійної регресії. Вибачте, будь ласка, довгу цитату, але я не дотримуюся другого абзацу (це пояснює, як визначено G|xG|xG|x і dY/dPdY/dPdY/dP обчислюється). Будь-яка допомога буде дуже вдячна. Розрахунок смуг довіри та прогнозування є досить стандартним. Прочитайте детальніше …

16 nonlinear-regression  prediction-interval 

Я завжди борюся за те, щоб отримати справжню суть проблеми випадкових параметрів. Я кілька разів читав, що оцінювачі фіксованих ефектів нелінійних моделей даних на панелі можуть бути сильно упередженими через "добре відому" проблему випадкових параметрів. Коли я прошу чіткого пояснення цієї проблеми, типовою відповіддю є: Припустимо, що дані панелі мають …

15 nonlinear-regression  fixed-effects-model  bias