Quelqu'un peut-il m'orienter vers un algorithme en ligne (récursif) pour la régularisation de Tikhonov (moindres carrés régularisés)? Dans un cadre hors ligne, je calculerais β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY utilisant mon ensemble de données d'origine où λλλ est trouvé...
Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...
Toutes mes excuses à l'avance si l'une des terminologies que j'utilise est incorrecte. J'accueillerais toute correction. Si ce que je décris comme une «coupure» porte un nom différent, faites-le moi savoir et je pourrai mettre à jour la question. La situation qui m'intéresse est la suivante: vous...
Il est clair pour moi, et bien expliqué sur plusieurs sites, quelles informations les valeurs sur la diagonale de la matrice de chapeau donnent pour la régression linéaire. La matrice chapeau d'un modèle de régression logistique est moins claire pour moi. Est-ce identique aux informations que vous...
Pourquoi est-il nécessaire de poser l'hypothèse distributionnelle sur les erreurs, c'est-à-dire ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , avec .ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Pourquoi ne pas écrire y i ~ N ( X β , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i =...
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...
J'ai un grand ensemble de données de marché agrégées sur les ventes de vin aux États-Unis et je voudrais estimer la demande de certains vins de haute qualité. Ces parts de marché sont essentiellement dérivées d'un modèle d'utilité aléatoire de la forme où inclut les caractéristiques de produit...
J'évalue deux (2) réfrigérants (gaz) qui ont été utilisés dans le même système de réfrigération. J'ai des données de température d'aspiration saturée ( ), de température de condensation ( ) et d'ampérage ( ) pour l'évaluation. Il y a deux (2) ensembles de données; 1er réfrigérant ( ) et 2e...
Quelle est la valeur de p critique utilisée par la step()fonction dans R pour la régression pas à pas? Je suppose que c'est 0,15, mais mon hypothèse est-elle correcte? Comment puis-je changer la valeur de p
J'ai lu les nombreuses excellentes discussions sur le site concernant l'interprétation des intervalles de confiance et des intervalles de prédiction, mais un concept est encore un peu déroutant: Considérons le framework OLS et nous avons obtenu le modèle ajusté . On nous donne un et on nous a...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
J'ai lu que l'utilisation du R au carré pour les séries temporelles n'est pas appropriée car dans un contexte de série temporelle (je sais qu'il existe d'autres contextes) le R au carré n'est plus unique. Pourquoi est-ce? J'ai essayé de chercher, mais je n'ai rien trouvé. En règle générale, je...
Ici, la mauvaise interprétation de l'hypothèse de normalité dans la régression linéaire est discutée (que la `` normalité '' fait référence au X et / ou au Y plutôt qu'aux résidus), et l'affiche demande s'il est possible d'avoir X et Y non distribués normalement et ont encore des résidus...
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
J'ai suivi le cours "Machine Learning" d'Andrew Ng via Coursera il y a quelques mois, sans prêter attention à la plupart des mathématiques / dérivations et plutôt me concentrer sur la mise en œuvre et l'aspect pratique. Depuis lors, j'ai recommencé à étudier certaines des théories sous-jacentes et...
J'adapte un modèle avec un facteur à plusieurs niveaux et il faut très longtemps à R pour s'adapter à ce modèle. Pourquoi est-ce? Par exemple, si j'adapte une régression pour prédire les salaires des joueurs et que j'inclus un facteur prédictif pour toutes les nationalités respectives des joueurs,...
Je voudrais appliquer la fonction de base gaussienne dans une implémentation de régression linéaire. Malheureusement, j'ai du mal à comprendre quelques paramètres dans la fonction de base. Plus précisément et .σμμ\muσσ\sigma Mon ensemble de données est une matrice de 10 000 x 31. 10 000...
Cet article suit celui-ci: pourquoi l'estimation des crêtes devient-elle meilleure que l'OLS en ajoutant une constante à la diagonale? Voici ma question: Pour autant que je sache, la régularisation des crêtes utilise une norme ℓ2ℓ2\ell_2 (distance euclidienne). Mais pourquoi utilisons-nous le carré...
Concernant la valeur de p de l'analyse de régression linéaire multiple, l'introduction du site Web de Minitab est présentée ci-dessous. La valeur de p pour chaque terme teste l'hypothèse nulle selon laquelle le coefficient est égal à zéro (aucun effet). Une valeur de p faible (<0,05) indique que...
Quelqu'un peut-il expliquer la différence entre un modèle mixte et une analyse de régression linéaire? (J'ai une connaissance très limitée des