Запитання з тегом «nonlinear-regression»

Я підганяю криві до своїх даних, щоб отримати один параметр. Однак я не впевнений, що таке визначеність цього параметра та як би я обчислив / виразив його довірчий інтервал %.959595 Скажімо, для набору даних, що містить дані, які експоненціально розпадаються, я підганяю криву до кожного набору даних. Тоді інформація, яку …

12 confidence-interval  nonlinear-regression  fitting 

У мене є набір даних, який представляє експоненціальний розпад. Я хотів би помістити в ці дані експоненціальну функцію . Я спробував журнал перетворити змінну відповіді, а потім використовувати найменші квадрати, щоб підходити до рядка; використання узагальненої лінійної моделі з функцією зв’язку журналу та розподілом гами навколо змінної відповіді; і використовуючи …

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

Я займаюся дослідженнями в області функціональної реакції кліщів. Я хотів би зробити регресію для оцінки параметрів (швидкість атаки та час обробки) функції Роджерса типу II. У мене є набір даних про вимірювання. Як я можу найкращим чином визначити людей, що вижили? Для моєї регресії я використовую наступний скрипт у R …

11 r  outliers  nonlinear-regression 

Розглянемо таку модель множинної регресії:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Тут - вектор стовпця ; a матриця; a вектор стовпця; a матриця; a вектор стовпця; і , термін помилки, вектор стовпців .YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 ПИТАННЯ Мій лектор, підручник « Вступ до економетрії», 3-е видання. Джеймс Х. Сток і Марк У. Уотсон, с. …

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

Як слід вирішити питання використання лінійної регресійної моделі чи нелінійної регресійної моделі? Моя мета - передбачити Y. У випадку простого набору даних та я міг би легко визначити, яку регресійну модель слід використовувати, будуючи графік розкиду.уxxxуyy У випадку різновидів, таких як і . Як я можу визначити, яку регресійну модель …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

Я сподіваюся, що наступне загальне питання має сенс. Будь ласка, майте на увазі, що для цілей цього конкретного питання мене не цікавлять теоретичні (предметні області) причини введення нелінійності. Тому сформулюю повне запитання наступним чином: Що таке логічна база ( критерії та, якщо можливо, процес прийняття рішень ) для введення нелінійності …

10 nonlinear-regression  methodology  nonlinear  regression-strategies 

Важко сказати, про що тут питають. Це питання є неоднозначним, розпливчастим, неповним, надто широким або риторичним і не може бути обґрунтованим відповіді в його теперішній формі. Для уточнення цього питання, щоб його можна було знову відкрити, відвідайте довідковий центр . Закрито 7 років тому . У мене є нелінійна модель …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance 

Я завжди вважав, що час не повинен використовуватися як провісник у регресії (включаючи ігор), тому що тоді просто "описати" сам тренд. Якщо метою дослідження є знайти такі параметри навколишнього середовища, як температура тощо, які пояснюють різницю, скажімо так, активності тварини, то мені цікаво, яким чином час може бути корисний? як …

10 r  time-series  mixed-model  nonlinear-regression 

Я використовую регрес на основі GAM, використовуючи gamlss пакет R та припускаючи, що бета-завищений бета-розподіл даних. У мене є тільки один пояснює змінної в моїй моделі, так це в основному: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). Алгоритм дає мені коефіцієнт для впливу пояснювальної змінної на середнє значення ( ) та …

10 nonlinear-regression  gamlss  machine-learning  svm 

Експоненціальна модель - це модель, описана наступним рівнянням: yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} Найбільш розповсюджений підхід для оцінки такої моделі - лінеаризація, яку можна легко здійснити шляхом обчислення логарифмів обох сторін. Які інші підходи? Мене особливо цікавлять ті, з якими в деяких спостереженнях може працювати .yi=0yi=0y_{i}=0 Оновлення 31.01.2011 Мені відомо, що ця модель …

10 estimation  nonlinear-regression 

У мене є рівняння, щоб передбачити вагу ламантетів від їх віку, в днях (діас, португальською мовою): R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Я моделював це в R, використовуючи nls (), і отримав цю графіку: Тепер я хочу обчислити довірчий інтервал 95% і побудувати його на …

10 confidence-interval  nonlinear-regression 

У мене є дані про відсоток органічної речовини в озерних відкладах від 0 см (тобто інтервал осад - вода) до 9 см для приблизно 25 озер. У кожному озері було взято по 2 ядра з кожного місця, тому у мене є 2 повторювані міри відсотка органічної речовини на кожній глибині …

10 regression  nonlinear-regression 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

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 працюю над моделлю прогнозних витрат, де вік пацієнта (ціла кількість, виміряна в роках) є однією із змінних прогнозів. Очевидна сильна нелінійна залежність між віком та ризиком перебування у лікарні: Я розглядаю санкціоновану сплайсинг згладжування регресії для віку пацієнта. Згідно з елементами статистичного навчання (Hastie et al, 2009, с.151), оптимальне …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

У мене є приклад набору даних таким чином: 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