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.
Angenommen, ich habe einen Datensatz in dem die Unsicherheit in den Messungen (die sich aus der Ausbreitung systematischer Fehler aus dem Messgerät ergeben) für jeden unterschiedlich ist Punkt. Wenn ich eine lineare Regression des Datensatzes durchführe, wie berechne ich die Unsicherheit in der Steigung? Ich möchte eine explizite Prozedur oder …
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, …
Ich verstehe das AR (p) -Modell: Seine Eingabe ist die Zeitreihe, die modelliert wird. Ich bin völlig festgefahren, wenn ich über das MA (q) -Modell lese: Sein Input ist Innovation oder zufälliger Schock, wie es oft formuliert wird. Das Problem ist, dass ich mir nicht vorstellen kann, wie man eine …
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
Ich habe einen Datensatz, für den ich versuche, eine Regression durchzuführen, und der fehlschlägt. Die Situation: Tausende von Kampfroboterbetreibern kämpfen mit Kampfrobotern untereinander. Einige Kampfroboter sind stark und mächtig, andere sind schwach; Die Starken gewinnen öfter und verursachen mehr Schaden. Die Fähigkeiten der Roboterbediener variieren, wobei die erfahreneren häufiger gewinnen …
Die Subitisierung ist die schnelle und genaue Aufzählung von Anzeigen mit geringer Anzahl, die sich von der Zählung durch eine scharfe Nichtlinearität in der Darstellung der Antwortzeiten unterscheidet. Unten ist eine repräsentative Darstellung von Watson, DG, Maylor, EA und Bruce, LAM (2007). Beachten Sie, dass die mittleren Aufzählungszeiten für die …
Ich habe ein lineares Regressionsproblem. Kurz gesagt, ich habe einen Datensatz, den ich in zwei Teilmengen unterteilt habe. Eine Teilmenge wird verwendet, um die lineare Regression zu finden (Trainingsuntermenge), eine andere wird verwendet, um sie zu bewerten (Bewertungsuntermenge). Meine Frage ist, wie das Ergebnis dieser linearen Regression bewertet werden kann, …
Ich muss das Konzept linearer gemischter Modelle in einem Artikel erläutern, der sich an ein Mainstream-Publikum richtet. Gibt es eine Möglichkeit, den Kern des Konzepts in ein oder zwei Sätzen zu kommunizieren?
Angenommen, ich werde eine lineare Regression schätzen, bei der ich . Was ist der Vorteil von OLS gegenüber der ML-Schätzung? Ich weiß, dass wir eine Verteilung von kennen müssen, wenn wir ML-Methoden verwenden, aber da ich davon ausgehe, dass ob ich ML oder OLS verwende, scheint dieser Punkt irrelevant zu …
Angenommen , die Regressionsspezifikation ist egal stochastischen ist oder nicht, müssen wir die Annahme , dass ist für alle gleich verteilt . Wenn jedoch eher eine stochastische Zufallsvariable als ein fester Wert ist, ist eine andere Annahme erforderlich, nämlich, dass der Störungsterm keine bedingte Erwartung hat; Mit anderen Worten, wird …
Ich interessiere mich für den Unterschied zwischen einer linearen Regression und einem linearen Modell. Nach meinem Verständnis gehört die lineare Regression zu einer größeren Familie linearer Modelle, aber beide Begriffe werden häufig als Synonyme verwendet. Nun wurde mir vorgeschlagen, eine Regressionsanalyse durch ein lineares Modell zu ersetzen, um die Annahmen …
Ich versuche zu verstehen, wie Menschen die Wahrscheinlichkeit für eine einfache lineare Regression ableiten. Nehmen wir an, wir haben nur ein Merkmal x und das Ergebnis y. Ich bezweifle nicht den Ausdruck mit der normalen Dichte selbst und ich bezweifle auch nicht, dass man das Produkt aufgrund der Unabhängigkeit in …
Hintergrund: Die kleinste quadratische Fehleranpassung gibt es schon seit einiger Zeit. Laplace, PS "Des méthodes analytiques du Calcul des Probabilités." CH. 4 in Théorie analytique des probabilités, Livre 2, 3. Aufl. Paris: Kurier, 1820. Gauß, CF "Theoria Kombination ist obsevationum erroribus minimis obnoxiae." Werke, Bd. 4. Göttingen, Deutschland: p. 1, …
Meine Hauptfrage: Welche Bibliographie würden Sie für die Theorie linearer Modelle empfehlen? Ich denke darüber nach, Flugzeugantworten auf komplexe Fragen zu erhalten: die Theorie der linearen Modelle von Ronald Christensen. Hat es hier jemals jemand gelesen? Was sind die Vor- und Nachteile des Buches? Ist die Briefgröße angemessen? Das mag …
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