Запитання з тегом «polynomial»

У мене є (змішана) модель, в якій один з моїх прогнозів апріорі повинен апріорі бути пов'язаний лише квадратично з предиктором (через експериментальну маніпуляцію). Отже, я хотів би додати в модель лише квадратичний термін. Дві речі заважають мені це робити: Я думаю, що я читав, що коли-небудь слід включати поліном нижчого …

57 regression  polynomial 

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 

Наприклад, при регресії, наприклад, обирати два гіперпараметри - це частота функції (наприклад, найбільший показник многочлена) та величина регуляризації. Що мене бентежить, це чому просто не вибрати функцію низької ємності, а потім ігнорувати будь-яку регуляризацію? Таким чином, це не буде надмірно. Якщо у мене є функція високої ємності разом з регуляризацією, …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

Я намагаюся використовувати scikit-learn для поліноміальної регресії. З того, що я читаю, поліноміальна регресія є особливим випадком лінійної регресії. Я сподівався, що, можливо, одна із узагальнених лінійних моделей scikit може бути параметризована для розміщення поліномів вищого порядку, але я не бачу варіанту для цього. Мені вдалося скористатись регрессором векторної підтримки …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Я хочу повернути змінну на x , x 2 , … , x 5 . Чи слід це робити за допомогою сирих або ортогональних многочленів? Я переглянув питання на сайті, яке займається цим, але я не розумію, в чому різниця між їх використанням. yyyx,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 Чому я не можу просто зробити …

22 r  regression  polynomial 

Я починаю з моєї регресії OLS: де D - фіктивна змінна, оцінки стають різними від нуля з низьким р-значенням. Потім я заздалегідь підготую тест Рамзі RESET і виявляю, що у мене є деяка помилка рівняння, я таким чином включаю квадрат x: y = β 0 + β 1 x 1 …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

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 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 

У книзі Бішопа про машинне навчання він обговорює проблему притаманння кривої функції полінома до набору точок даних. Нехай M - порядок встановленого многочлена. У ньому йдеться про те Ми бачимо, що по мірі збільшення М величина коефіцієнтів зазвичай збільшується. Зокрема, для многочлена M = 9 коефіцієнти стали точно налаштовані на …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

Взагалі мені цікаво, чи краще коли-небудь не використовувати ортогональні поліноми під час регресії із змінними вищого порядку. Зокрема, мені цікаво використання R: Якщо poly()з raw = FALSEвиробляє те ж значення, що і підігнаного poly()з raw = TRUE, і polyз raw = FALSEвирішуєте деякі з проблем , пов'язаних з поліноміальними регрессиями, …

13 r  regression  polynomial 

Ортогональні многочлени в одновимірному наборі точок - це многочлени, які виробляють значення в цих точках таким чином, що його крапковий добуток і попарна кореляція дорівнюють нулю. R може виробляти ортогональні многочлени з функцією poly . Таку ж функцію має і варіант поліма, який виробляє ортогональні многочлени на множинні множинні точки. …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

У логістичної регресії з лінійними і квадратичними членами тільки, якщо у мене є лінійний коефіцієнт і квадратичний коефіцієнт , я можу сказати, що є точка повороту ймовірності на ?β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation  logit  polynomial 

Виконуючи поліноміальну регресію для на , люди іноді використовують неочищені многочлени, іноді ортогональні многочлени. Але коли вони використовують те, що здається абсолютно довільним.XYYYXXX Тут і тут використовуються сирі многочлени. Але тут і тут ортогональні многочлени, здається, дають правильні результати. Що, як, чому ?! На відміну від цього, коли ви дізнаєтесь …

11 regression  polynomial 

Будь ласка, дайте мені уявлення про те, як ефективно переконувати категоричну змінну (фактор) у набір ортогональних контрастних змінних поліном. Для багатьох типів змінних контрастів (наприклад, відхилення, проста, Гельмерта тощо) пропуск: Складіть матрицю коефіцієнтів контрасту, що відповідає типу. Повернути або узагальнити-обернути його, щоб отримати матрицю кодів. Наприклад: Suppose there is 3-group …

11 contrasts  polynomial 

Чому в дослідженні генетичної асоціації можна використовувати вік і квадратик як коваріати? Я можу зрозуміти використання віку, якщо він був визначений як значний коваріат, але я втрачаю з точки зору використання вікового квадрата.

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics