Als «linear-model» getaggte Fragen

Bezieht sich auf jedes Modell, bei dem eine Zufallsvariable durch eine Funktion, die in einer endlichen Anzahl von Parametern linear ist, mit einer oder mehreren Zufallsvariablen verknüpft ist.

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Wann werden unsachgemäße lineare Modelle robust schön?
Fragen: Werden in der Praxis falsche lineare Modelle verwendet oder werden sie von Zeit zu Zeit in wissenschaftlichen Fachzeitschriften beschrieben? Wenn ja, in welchen Bereichen werden sie eingesetzt? Gibt es andere Beispiele für solche Modelle? Schließlich wären Standardfehler, Werte, usw., die OLS für solche Modelle entnommen wurden, korrekt oder sollten …
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Gibt es eine elegante / aufschlussreiche Möglichkeit, diese lineare Regressionsidentität für mehrere zu verstehen ?
Bei der linearen Regression bin ich auf ein erfreuliches Ergebnis gestoßen, wenn wir zum Modell passen E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, Wenn wir dann die Daten , und standardisieren und ,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. Dies fühlt sich für mich wie eine …
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Perzentile als Prädiktoren verwenden - gute Idee?
Ich denke über ein Problem nach, das darin besteht, das Protokoll (die Ausgaben) eines Kunden mithilfe der linearen Regression vorherzusagen. Ich überlege, welche Funktionen als Eingabe verwendet werden sollen, und frage mich, ob es in Ordnung wäre, das Perzentil einer Variablen als Eingabe zu verwenden. Zum Beispiel könnte ich die …
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Verwirrung in Bezug auf lineare dynamische Systeme
Ich habe dieses Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen von Bishop gelesen. Ich hatte eine Verwirrung in Bezug auf eine Ableitung des linearen dynamischen Systems. In LDS nehmen wir an, dass die latenten Variablen kontinuierlich sind. Wenn Z die latenten Variablen und X die beobachteten Variablen bezeichnet p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(x_n|z_n) …
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Einige meiner Prädiktoren haben sehr unterschiedliche Maßstäbe. Muss ich sie transformieren, bevor ich ein lineares Regressionsmodell anpasse?
Ich möchte eine lineare Regression über einen mehrdimensionalen Datensatz ausführen. Es gibt Unterschiede zwischen verschiedenen Dimensionen hinsichtlich ihrer Größenordnung. Beispielsweise hat Dimension 1 im Allgemeinen einen Wertebereich von [0, 1] und Dimension 2 einen Wertebereich von [0, 1000]. Muss ich eine Transformation durchführen, um sicherzustellen, dass die Datenbereiche für verschiedene …
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Wie wende ich einen Koeffiziententerm für Faktoren und interaktive Terme in einer linearen Gleichung an?
Mit R habe ich ein lineares Modell für eine einzelne Antwortvariable aus einer Mischung von kontinuierlichen und diskreten Prädiktoren angepasst. Dies ist sehr einfach, aber ich habe Probleme zu verstehen, wie ein Koeffizient für einen diskreten Faktor funktioniert. Konzept: Natürlich wird der Koeffizient der stetigen Variablen 'x' in der Form …
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Sollte der Unterschied zwischen Kontrolle und Behandlung explizit oder implizit modelliert werden?
Bei folgendem Versuchsaufbau: Von einem Probanden werden mehrere Proben entnommen und jede Probe wird auf verschiedene Arten behandelt (einschließlich einer Kontrollbehandlung). Was hauptsächlich interessant ist, ist der Unterschied zwischen der Kontrolle und jeder Behandlung. Ich kann mir zwei einfache Modelle für diese Daten vorstellen. Wenn Probe , Behandlung j , …
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Welche Beziehung besteht zwischen der Funktion
Betrachten Sie die Funktion r(x)=E(Y∣X=x)r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Dies wurde in einem von mir verwendeten Lehrbuch als Regressionsfunktion bezeichnet . Ich versuche, die Beziehung zwischen dieser Funktion und dem klassischen linearen Regressionsmodell herauszufinden. Ich weiß also, dass es ein Satz * ist, den wir schreiben dürfen …
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Was ist der zugrunde liegende Algorithmus, der von Rs lm verwendet wird?
Mir wurde eine Frage zu einem linearen Modell gestellt, das mit Rs erstellt wurde lm: "Hat die Regression lineare oder nichtlineare iterative kleinste Quadrate verwendet?" Ich habe ein bisschen gesucht und [glaube, ich] verstehe den Unterschied zwischen den beiden, konnte aber keine Beweise dafür finden, dass R lineare kleinste Quadrate …
9 r  linear-model  lm 
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Warum Lasso für die Funktionsauswahl?
Angenommen, ich habe einen hochdimensionalen Datensatz und möchte eine Feature-Auswahl durchführen. Eine Möglichkeit besteht darin, ein Modell zu trainieren, das die wichtigsten Merkmale in diesem Datensatz identifizieren kann, und dieses zu verwenden, um die am wenigsten wichtigen wegzuwerfen. In der Praxis würde ich dafür den SelectFromModel- Transformator von sklearn verwenden …
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