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.
EDIT: Seit diesem Beitrag machen, ich habe mit einem zusätzlichen Beitrag verfolgt hier . Zusammenfassung des folgenden Textes: Ich arbeite an einem Modell und habe lineare Regression, Box Cox-Transformationen und GAM ausprobiert, aber keine großen Fortschritte erzielt Mit Rarbeite ich derzeit an einem Modell, um den Erfolg von Baseballspielern der …
Wenn wir annehmen, dass unsere Datenpunkte von der Oberfläche einer Kugel abgetastet wurden (mit einer gewissen Störung), wie können wir dann den Mittelpunkt dieser Kugel wiederherstellen? Bei meiner Suche fand ich Artikel über etwas, das als "sphärische Regression" bezeichnet wurde, aber es schien nicht ganz so, als würde das das …
Ist es üblich, an den Blättern eines Regressionsbaums eine andere Regressionstechnik zu verwenden (z. B. lineare Regression)? Ich habe in der letzten Stunde danach gesucht, aber alles, was ich finde, sind Implementierungen, die an den Blättern der Bäume einen konstanten Wert haben. Gibt es einen Grund, warum dies nicht üblich …
Ich möchte ein logistisches Regressionsmodell angeben, bei dem ich die folgende Beziehung habe: E.[ Y.ich| X.ich] = f( βxi 1+ β2xi 2)E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) wobei die inverse Logit-Funktion ist.fff Gibt es eine "schnelle" Möglichkeit, dies mit bereits vorhandenen R-Funktionen zu tun, oder gibt es einen Namen für …
Angenommen, ich arbeite mit dem folgenden Modell yi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiyi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiy_i = \alpha(1-\exp(-\beta t_i))+\gamma(1-\exp(-\delta t_i)) + \varepsilon_i. Das εiεi\varepsilon_i sind iid Gauß mit dem Mittelwert Null und ich versuche, die besten Anpassungswerte von zu finden α,β,γ,δα,β,γ,δ\alpha,\beta,\gamma,\delta. Nehmen wir zur Verdeutlichung an, dies ist ein Modell für die Gesamtmenge einiger Bakterienarten mit zwei Unterarten, …
Wenn ich theoretische Gründe habe anzunehmen, dass die Daten mit einer ungewöhnlichen Gleichung wie der folgenden übereinstimmen könnten: Y.ich= (β0+β1x1 i+β2x2 i+ϵich)β3Yi=(β0+β1x1i+β2x2i+ϵi)β3Y_i = (\beta_0 + \beta_1x_{1i} + \beta_2x_{2i} + \epsilon_i)^{\beta_3} Kann ich nach einer Transformation die multiple lineare Regression der gewöhnlichen kleinsten Quadrate verwenden, um die Parameter zu schätzen ? …
Ich habe jetzt mehrere Artikel gesehen, die U-förmige oder inverse U-förmige Beziehungen zwischen Variablen analysieren (in einem Regressionsrahmen). Das allgemeine Verständnis, das ich von dort habe, ist, dass es sich um eine bestimmte Art einer nichtlinearen Beziehung handelt, die wir alle leicht visualisieren können. Ich bin jedoch etwas verwirrt darüber, …
Ich habe eine Antwortvariable gemessen Y1 als Funktion von zwei gemessenen unabhängigen Variablen X1 and X2 In meinem Forschungsbereich ist es üblich, Y1 in eine andere Antwortvariable umzuwandeln: Y2 = 10*X1 * ((-1)+1 / Y1) Dann passend zum folgenden Modell (M1): Y2 ~ a * X1^b * X2^c + error …
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