Dans les moindres carrés ordinaires, en régressant un vecteur cible contre un ensemble de prédicteurs , la matrice de chapeau est calculée commeyyyXXX H= X(XtX)- 1XtH=X(XtX)-1XtH = X (X^tX)^{-1} X^t et la PRESSE (somme résiduelle prédite des carrés) est calculée par SSP=∑je(eje1 -hje...
Je voudrais exécuter une régression linéaire sur un ensemble de données multidimensionnelles. Il existe des différences entre les différentes dimensions en termes de leur ordre de grandeur. Par exemple, la dimension 1 a généralement une plage de valeurs de [0, 1] et la dimension 2 a une plage de...
J'utilise actuellement un modèle de régression multiple à l'aide de données imputées et j'ai quelques questions. Contexte: Utilisation de SPSS 18. Mes données semblent être MAR. La suppression par liste des cas me laisse avec seulement 92 cas, l'imputation multiple laisse 153 cas à analyser. Toutes...
J'exécute des statistiques sur 5 IVs (5 traits de personnalité, extraversion, agrément, conscience, névrosisme, ouverture) contre 3 DVs Attitude envers PCT, Attitude envers CBT, Attitude envers PCT vs CBT. J'ai également ajouté l'âge et le sexe pour voir quels sont les autres effets. Je teste pour...
J'essaie de produire un modèle mixte linéaire, le code R est le suivant. lme (Average.payoff ~ Game + Type + Others.Type + Game: Type + Game: Others.Type + Type: Others.Type, random = ~ 1 | Subjects, method = "REML", data = Subjectsm1) -> lme1 Le terme de réponse Average.payoff est continu...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...
J'utilise PROC GLM dans SAS pour ajuster une équation de régression de la forme suivante Oui= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4tOui=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Le tracé QQ des résidus rouges résultants indique un écart par rapport à la normalité. Toute transformation de...
D'accord, j'essaie donc de comprendre la régression linéaire. J'ai un ensemble de données et tout semble assez bien, mais je suis confus. Voici mon modèle de résumé linéaire: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074...
Je souhaite sélectionner des modèles à l'aide de regsubsets(). J'ai une trame de données appelée olympiadaten (données téléchargées: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). J'attache d'abord ce dataframe puis commence à analyser, mon code est: attach(olympiadaten) library(leaps)...
Je ne connais pas grand-chose aux statistiques, alors restez avec moi. Disons que j'ai un ensemble de 1000 travailleurs. Je veux savoir qui est le travailleur le plus acharné, mais je ne peux mesurer que la quantité de travail effectuée en groupes de 1 à 100 personnes sur une heure de travail. En...
J'essaie d'adapter un modèle linéaire sur certaines données avec un seul prédicteur (disons (x, y)). Les données sont telles que pour les petites valeurs de x, les valeurs y donnent un ajustement serré à une ligne droite, mais à mesure que les valeurs x augmentent, les valeurs y deviennent plus...
Paramètres De nombreux algorithmes fonctionnent sur une seule relation ou table, tandis que de nombreuses bases de données réelles stockent des informations dans plusieurs tables (Domingos, 2003). Question Quels types d'algorithmes apprennent bien à partir de plusieurs tables (relationnelles). En...
Configuration de base: modèle de régression: où C est le vecteur des variables de contrôle.y= constante + β1X1+ β2X2+ β3X3+ β4X4+ α C+ ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Je suis intéressé par et m'attends à ce que...
En utilisant plot.rqdans le quantregpackage de R, nous pouvons tracer la distribution d'estimation des coefficients et obtenir quelque chose comme ceci: Quelles sont les lignes rouges pointillées? Une recherche approfondie sur Google a révélé que celle du milieu est la moyenne des 99 estimations,...
J'ai un problème de régression où les résultats ne sont pas strictement 0, 1 mais plutôt dans la plage de tous les nombres réels de 0 à 1 inclus .Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] Ce problème a déjà été discuté dans ce fil , bien que ma question soit légèrement...
J'ai fait des recherches sur l'utilisation de la régression linéaire bayésienne, mais je suis arrivé à un exemple qui me rend confus. Compte tenu du modèle: y=βX+ϵy=βX+ϵ{\bf y} = {\bf \beta}{\bf X} + \bf{\epsilon} En supposant que et un ,ϵ∼N(0,ϕI)ϵ∼N(0,ϕI){\bf \epsilon} \sim N(0, \phi...
J'ai un grand ensemble de prédicteurs (plus de 43 000) pour prédire une variable dépendante qui peut prendre 2 valeurs (0 ou 1). Le nombre d'observations est supérieur à 45 000. La plupart des prédicteurs sont des unigrammes, des bigrammes et des trigrammes de mots, il y a donc un haut degré de...
J'ai environ 500 variables par patient, chaque variable a une valeur continue et est mesurée à trois moments différents (après 2 mois et après 1 an). Avec la régression, je voudrais prédire le résultat du traitement pour les nouveaux patients. Est-il possible d'utiliser la régression SVM avec de...
Comment déterminer le taux d'apprentissage optimal pour la descente en pente? Je pense que je pourrais l'ajuster automatiquement si la fonction de coût renvoie une valeur supérieure à celle de l'itération précédente (l'algorithme ne convergera pas), mais je ne suis pas vraiment sûr de la nouvelle...
J'obtiens d'énormes coefficients lors de la régression logistique, voir les coefficients avec krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial")...