Als «nonlinear-regression» getaggte Fragen

Verwenden Sie dieses Tag nur für Regressionsmodelle, bei denen die Antwort eine nichtlineare Funktion der Parameter ist. Verwenden Sie dieses Tag nicht für die nichtlineare Datentransformation.

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Warum wird die polynomiale Regression als Sonderfall der multiplen linearen Regression angesehen?
Wenn die polynomiale Regression nichtlineare Beziehungen modelliert, wie kann sie als Sonderfall der multiplen linearen Regression betrachtet werden? Wikipedia stellt fest: "Obwohl die polynomiale Regression ein nichtlineares Modell an die Daten anpasst, ist sie als statistisches Schätzproblem linear in dem Sinne, dass die Regressionsfunktion in den geschätzten unbekannten Parametern linear …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Wie kann man den Unterschied zwischen linearen und nichtlinearen Regressionsmodellen erkennen?
Ich habe den folgenden Link zur nichtlinearen Regression SAS Non Linear gelesen . Mein Verständnis beim Lesen des ersten Abschnitts "Nichtlineare Regression vs. Lineare Regression" war, dass die folgende Gleichung tatsächlich eine lineare Regression ist. Ist das richtig? Wenn ja warum? y= b1x3+ b2x2+ b3x + cy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + …
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Regression für ein Modell der Form
Ich habe einen Datensatz, bei dem es sich um Statistiken aus einem Webdiskussionsforum handelt. Ich schaue auf die Verteilung der Anzahl der Antworten, die ein Thema haben soll. Insbesondere habe ich ein Dataset erstellt, das eine Liste der Themenantworten und anschließend die Anzahl der Themen mit dieser Anzahl von Antworten …
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Verwendung des Standardfehlers der Bootstrap-Verteilung
(ignoriere den R-Code falls nötig, da meine Hauptfrage sprachunabhängig ist) Wenn ich die Variabilität einer einfachen Statistik (zB Mittelwert) untersuchen möchte, weiß ich, dass ich das mit folgender Theorie tun kann: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same as... sd(x) / sqrt(length(x)) oder mit dem …
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Singulärer Gradientenfehler in nls bei korrekten Startwerten
Ich versuche, eine Linie + Exponentialkurve an einige Daten anzupassen. Zunächst habe ich versucht, dies mit künstlichen Daten zu tun. Die Funktion ist: Es ist effektiv eine Exponentialkurve mit einem linearen Abschnitt sowie einem zusätzlichen horizontalen Verschiebungsparameter ( m ). Wenn ich jedoch die Funktion von R verwende, erhalte ich …
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Was macht neuronale Netze zu einem nichtlinearen Klassifikationsmodell?
Ich versuche die mathematische Bedeutung von nichtlinearen Klassifikationsmodellen zu verstehen: Ich habe gerade einen Artikel über neuronale Netze als nichtlineares Klassifikationsmodell gelesen. Aber mir ist nur klar, dass: Die erste Schicht: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} Die folgende Schicht y=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Kann vereinfacht werden =b'+(x1∗wx1h1+x2∗wx1h2)∗wh1y+(x1∗wx2h1+x2∗wx2h2)∗wh2y=b′+(x1∗wx1h1+x2∗wx1h2)∗wh1y+(x1∗wx2h1+x2∗wx2h2)∗wh2y=b′+(x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2})∗w_{h1y}+(x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2})∗w_{h2y} =b'+x1(wh1y∗wx1h1+wx2h1∗wh2y)+x2(wh1y∗wx1h1+wx2h2∗wh2y)=b′+x1(wh1y∗wx1h1+wx2h1∗wh2y)+x2(wh1y∗wx1h1+wx2h2∗wh2y)=b′+x_1(w_{h1y}∗w_{x1h1}+w_{x2h1}∗w_{h2y})+x_2(w_{h1y}∗w_{x1h1}+w_{x2h2}∗w_{h2y}) Ein zweischichtiges neuronales Netzwerk ist nur eine einfache …
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Gehen Statistiker davon aus, dass man eine Pflanze nicht übergießen kann, oder verwende ich nur die falschen Suchbegriffe für die krummlinige Regression?
Fast alles, was ich über lineare Regression und GLM lese , läuft darauf hinaus: y=f(x,β)y=f(x,β)y = f(x,\beta) wobei f(x,β)f(x,β)f(x,\beta) eine nicht zunehmende oder nicht abnehmende Funktion von xxx und ββ\beta der Parameter ist, den Sie schätzen und testen Hypothesen über. Es gibt Dutzende von Verknüpfungsfunktionen und Transformationen von yyy und …
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Literaturübersicht zur nichtlinearen Regression
Kennt jemand einen guten Übersichtsartikel für die statistische Literatur zur nichtlinearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Konsistenzergebnisse und Asymptotika. Von besonderem Interesse ist das Modell yich t= m ( xich t, θ ) + ϵich t,yicht=m(xicht,θ)+ϵicht,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, für Paneldaten. Weniger interessant sind nicht parametrische Methoden. Vorschläge …
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Wie werden Vorhersagebänder für die nichtlineare Regression berechnet?
Die Hilfeseite für Prisma enthält die folgenden Erläuterungen zur Berechnung der Vorhersagebänder für die nichtlineare Regression. Bitte entschuldigen Sie das lange Zitat, aber ich nicht dem zweiten Absatz (der erklärt, wie G|xG|xG|x definiert und berechnet wird). Jede Hilfe wäre sehr dankbar.dY/dPdY./dPdY/dP Die Berechnung der Konfidenz- und Vorhersagebänder ist ziemlich normal. …
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Zufälliges Parameterproblem
Ich bemühe mich immer, die wahre Essenz des Problems der zufälligen Parameter zu finden. Ich habe mehrmals gelesen, dass die Fixeffektschätzer von nichtlinearen Paneldatenmodellen aufgrund des "bekannten" zufälligen Parameterproblems stark verzerrt sein können. Wenn ich nach einer klaren Erklärung für dieses Problem frage, lautet die typische Antwort: Angenommen, die Paneldaten …
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