Statistiken und Big Data constrained-regression

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Die Grenze des Ridge-Regressionsschätzers für "Einheitsvarianz", wenn

Betrachten Sie die Ridge-Regression mit einer zusätzlichen Einschränkung, die voraussetzt, dass eine Einheitssumme von Quadraten hat (entsprechend eine Einheitsvarianz). Bei Bedarf kann man davon ausgehen, dass eine Einheitssumme von Quadraten hat:y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y β^∗λ=argmin{∥y−Xβ∥2+λ∥β∥2}s.t.∥Xβ∥2=1.β^λ∗=arg⁡min{‖y−Xβ‖2+λ‖β‖2}s.t.‖Xβ‖2=1.\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^* = \arg\min\Big\{\|\mathbf y - \mathbf X \boldsymbol \beta\|^2+\lambda\|\boldsymbol\beta\|^2\Big\} \:\:\text{s.t.}\:\: \|\mathbf X \boldsymbol\beta\|^2=1. Was ist die Grenze …

21 pca regularization ridge-regression partial-least-squares constrained-regression

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Lineare Regression mit Steigungsbeschränkung

Ich möchte eine sehr einfache lineare Regression durchführen R. Die Formel ist so einfach wie . Ich möchte jedoch, dass die Steigung ( ) in einem Intervall zwischen 1,4 und 1,6 liegt.ay= a x + by=einx+by = ax + beineina Wie geht das?

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Wie erreicht man streng positive Prognosen?

Ich arbeite an einer Zeitreihe, deren Werte streng positiv sind . Bei der Arbeit mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konnte ich keine einfache Möglichkeit finden, streng positive Prognosen zu erzielen. Ich verwende R für meine Vorhersagen, und alles, was ich finden konnte, war forecast.hts {hts}, das einen …

15 time-series forecasting constrained-regression

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Wie man einen Koeffizienten festlegt und andere mithilfe der Regression anpasst

Ich möchte einen bestimmten Koeffizienten manuell festlegen, z. B. , und dann die Koeffizienten an alle anderen Prädiktoren anpassen, während im Modell erhalten .β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Wie kann ich dies mit R erreichen? Ich würde besonders gerne mit LASSO ( glmnet) arbeiten, wenn möglich. Wie kann ich diesen Koeffizienten alternativ auf einen …

11 r multiple-regression lasso glmnet constrained-regression

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Berechnung der p-Werte in einem beschränkten (nicht negativen) kleinsten Quadrat

Ich habe Matlab verwendet, um uneingeschränkte kleinste Quadrate (gewöhnliche kleinste Quadrate) auszuführen, und es gibt automatisch die Koeffizienten, die Teststatistik und die p-Werte aus. Meine Frage ist, dass beim Durchführen von eingeschränkten kleinsten Quadraten (streng nichtnegative Koeffizienten) nur die Koeffizienten OHNE Teststatistik und p-Werte ausgegeben werden. Ist es möglich, diese …

10 regression statistical-significance least-squares constrained-regression

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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.

Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …

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Eingeschränkte Regression in R: Koeffizienten positiv, Summe zu 1 und Achsenabschnitt ungleich Null

Ich habe das Modell, das ich schätzen muss, mit ∑ k π k = 1 für k ≥ 1 und π k ≥ 0 für k ≥ 1 .Y.= π0+ π1X.1+ π2X.2+ π3X.3+ ε ,Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, ∑kπk= …

8 r regression econometrics least-squares constrained-regression

Als «constrained-regression» getaggte Fragen