Als «constrained-regression» getaggte Fragen

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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 …



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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 …

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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 …

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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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