La question ci-dessus dit tout. Fondamentalement, ma question concerne une fonction d'ajustement générique (qui pourrait être arbitrairement compliquée) qui sera non linéaire dans les paramètres que j'essaie d'estimer, comment choisit-on les valeurs initiales pour initialiser l'ajustement? J'essaie...
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 <-...
Pour autant que je sache, curviligne est défini vaguement mais signifie la même chose que non linéaire . Est-ce exact? Ou bien curviligne a-t-il une définition
Je veux utiliser le bootstrap pour estimer les intervalles de confiance pour les paramètres estimés à partir d'un ensemble de données de panel avec N = 250 entreprises et T = 50 mois. L'estimation des paramètres est coûteuse en calcul (quelques jours de calcul) en raison de l'utilisation du...
J'essaie d'adapter un modèle de loi de puissance simple à un ensemble de données qui se présente comme suit: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 L'objectif étant de faire passer la ligne électrique et de l'utiliser pour prédire les revvlaues pour les semaines à...
Quelle est l'importance de la distinction entre modèles linéaires et non linéaires? La question du modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.? et sa réponse a été une clarification extrêmement utile de la linéarité / non-linéarité des...
J'essaie de calculer la log-vraisemblance pour une régression des moindres carrés non linéaires généralisée pour la fonction optimisée par le dans le package R , en utilisant la matrice de covariance de variance générée par les distances sur un arbre phylogénétique en supposant un mouvement...
Je pensais avoir compris ce problème, mais maintenant je ne suis pas aussi sûr et je voudrais vérifier avec les autres avant de continuer. J'ai deux variables, Xet Y. Yest un rapport, et il n'est pas limité par 0 et 1 et est généralement distribué normalement. Xest une proportion, délimitée par 0...
J'ajuste des courbes à mes données pour extraire un paramètre. Cependant, je ne sais pas quelle est la certitude de ce paramètre et comment je calculerais / exprimerais son intervalle de confiance à %.959595 Disons que pour un ensemble de données contenant des données qui décroissent...
J'ai un ensemble de données qui représente la décroissance exponentielle. Je voudrais adapter une fonction exponentielle à ces données. J'ai essayé de transformer la variable de réponse en journal puis d'utiliser les moindres carrés pour ajuster une ligne; utiliser un modèle linéaire généralisé...
J'essaie d'interpréter la sortie de nls (). J'ai lu ce post mais je ne comprends toujours pas comment choisir le meilleur ajustement. De mes ajustements, j'ai deux sorties: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622...
J'ai le modèle y= xune× zb+ ey=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e où est la variable dépendante, et sont des variables explicatives, et sont les paramètres et est un terme d'erreur. J'ai des estimations de paramètres de et et une matrice de covariance de ces estimations. Comment tester si et sont...
Je fais des recherches sur le domaine de la réponse fonctionnelle des acariens. Je voudrais faire une régression pour estimer les paramètres (taux d'attaque et temps de manipulation) de la fonction Rogers type II. J'ai un ensemble de données de mesures. Comment puis-je déterminer au mieux les...
J'ai une équation pour prédire le poids des lamantins à partir de leur âge, en jours (dias, en portugais): R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Je l'ai modélisé en R, en utilisant nls (), et j'ai obtenu ce graphique: Maintenant, je veux calculer l'intervalle de confiance à 95%...
J'espère que la question générale suivante aura un sens. Veuillez garder à l'esprit qu'aux fins de cette question particulière, je ne suis pas intéressé par les raisons théoriques (domaine) d'introduire la non-linéarité. Par conséquent, je formulerai la question complète comme suit: Qu'est-ce qu'un...
Comment choisir entre un modèle de régression linéaire ou un modèle de régression non linéaire? Mon objectif est de prédire Y. Dans le cas d'un simple ensemble de données et je pouvais facilement décider quel modèle de régression utiliser en traçant un nuage de points.xxxyyy En cas de...
Il est difficile de dire ce qui est demandé ici. Cette question est ambiguë, vague, incomplète, trop large ou rhétorique et on ne peut raisonnablement y répondre sous sa forme actuelle. Pour obtenir de l'aide pour clarifier cette question afin qu'elle puisse être rouverte, visitez le centre d'aide...
J'ai toujours cru que le temps ne devait pas être utilisé comme prédicteur dans les régressions (y compris les gams) car, alors, on «décrirait» simplement la tendance elle-même. Si le but d’une étude est de trouver des paramètres environnementaux comme la température, etc. qui expliquent la...
J'ai des données sur le pourcentage de matière organique dans les sédiments lacustres de 0 cm (c.-à-d. L'interface sédiment-eau) à 9 cm pour environ 25 lacs. Dans chaque lac, 2 carottes ont été prélevées à chaque emplacement, j'ai donc 2 mesures répétées du pourcentage de matière organique à chaque...
J'exécute une régression basée sur GAM en utilisant le gamlss du package R et en supposant une distribution bêta gonflée à zéro des données. Je n'ai qu'une seule variable explicative dans mon modèle, il est donc essentiellement: mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). L'algorithme me donne...