Utilisez cette balise uniquement pour les modèles de régression dans lesquels la réponse est une fonction non linéaire des paramètres. N'utilisez pas cette balise pour la transformation de données non linéaire.
Je suis sûr que beaucoup de gens répondront avec des liens vers "laissez-moi google ça pour vous", alors je tiens à dire que j'ai essayé de comprendre cela, alors pardonnez mon manque de compréhension ici, mais je ne peux pas comprendre comment le La mise en œuvre pratique d'un réseau de neurones...
Si la régression polynomiale modélise les relations non linéaires, comment peut-elle être considérée comme un cas particulier de régression linéaire multiple? Wikipedia note que "Bien que la régression polynomiale adapte un modèle non linéaire aux données, elle est linéaire en tant que problème...
Pour le tracé 1, je peux tester l'association entre x et y en effectuant une simple corrélation. Pour le tracé 2, où la relation est non linéaire mais où il existe une relation claire entre x et y, comment puis-je tester l'association et nommer sa nature?
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...
Je lisais le lien suivant sur la régression non linéaire SAS non linéaire . Ma compréhension de la lecture de la première section "Régression non linéaire vs régression linéaire" était que l'équation ci-dessous est en fait une régression linéaire, est-ce exact? Si oui, pourquoi?...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé l'année dernière . J'ai un nuage de points. Comment puis-je ajouter une ligne de...
J'ai un ensemble de données qui est des statistiques provenant d'un forum de discussion Web. J'examine la distribution du nombre de réponses qu'un sujet devrait avoir. En particulier, j'ai créé un ensemble de données qui contient une liste de nombres de réponses de sujets, puis le nombre de sujets...
(ignorez le code R si nécessaire, car ma question principale est indépendante de la langue) Si je veux regarder la variabilité d'une statistique simple (ex: moyenne), je sais que je peux le faire via la théorie comme: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same as......
J'essaie d'adapter une ligne + une courbe exponentielle à certaines données. Pour commencer, j'ai essayé de le faire sur certaines données artificielles. La fonction est: Il s'agit en fait d'une courbe exponentielle avec une section linéaire, ainsi que d'un paramètre de décalage horizontal...
Ce n'est pas aussi facile pour Google que d'autres choses car, pour être clair, je ne parle pas de régression logistique dans le sens d'utiliser la régression pour prédire des variables catégorielles. Je parle d'adapter une courbe de croissance logistique à des points de données donnés. Pour être...
Presque tout ce que j'ai lu sur la régression linéaire et GLM se résume à ceci: où est une fonction non croissante ou non décroissante de et est le paramètre que vous estimer et tester des hypothèses sur. Il existe des dizaines de fonctions de liaison et de transformations de et pour faire de une...
J'essaie de comprendre la signification mathématique des modèles de classification non linéaires: Je viens de lire un article sur le fait que les réseaux de neurones sont un modèle de classification non linéaire. Mais je réalise juste que: La première couche:
Quelqu'un connaît-il un bon article de synthèse pour la littérature statistique sur la régression non linéaire? Je m'intéresse principalement aux résultats de cohérence et aux asymptotiques. Le modèle est particulièrement intéressant yje t= m ( xje t, θ ) + ϵje t,yjet=m(Xjet,θ)+ϵjet,y_{it} =...
La page d'aide de Prism donne l'explication suivante sur la façon dont il calcule les bandes de prédiction pour la régression non linéaire. Veuillez excuser la longue citation, mais je ne suis pas le deuxième paragraphe (qui explique comment est défini et est calculé). Toute aide serait grandement...
J'ai toujours du mal à obtenir la véritable essence du problème des paramètres accessoires. J'ai lu à plusieurs reprises que les estimateurs à effets fixes des modèles de données de panel non linéaires peuvent être gravement biaisés en raison du problème de paramètre incident "bien connu". Lorsque...
Étonnamment, je n'ai pas pu trouver de réponse à la question suivante en utilisant Google: J'ai quelques données biologiques de plusieurs individus qui montrent un comportement de croissance à peu près sigmoïde dans le temps. Je souhaite donc le modéliser en utilisant une croissance logistique...
J'ai les données suivantes et j'aimerais y adapter un modèle de croissance exponentielle négative: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)),...
Je suis vraiment confus quant à la différence de sens concernant le contexte de régression linéaire des termes suivants: Statistique F R au carré Erreur standard résiduelle J'ai trouvé cette webstie qui m'a donné un bon aperçu des différents termes impliqués dans la régression linéaire, mais les...
Les bandes de confiance et de prédiction autour d'une régression non linéaire sont-elles censées être symétriques autour de la droite de régression? Cela signifie qu'ils ne prennent pas la forme d'un sablier comme dans le cas des bandes pour la régression linéaire. Pourquoi donc? Voici le modèle en...
J'ai un ensemble de valeurs xxx et yyy qui sont théoriquement liées de façon exponentielle: y=axby=axby = ax^b Une façon d'obtenir les coefficients consiste à appliquer des logarithmes naturels des deux côtés et à ajuster un modèle linéaire: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <-...