Als «regression» getaggte Fragen

Techniken zum Analysieren der Beziehung zwischen einer (oder mehreren) "abhängigen" Variablen und "unabhängigen" Variablen.

1
Wie und warum würden sich MLPs für die Klassifizierung von MLPs für die Regression unterscheiden? Unterschiedliche Backpropagation- und Übertragungsfunktionen?
Ich verwende zwei 3-Schicht-Feedforward-Mehrschicht-Perzeptrone (MLPs). Mit den gleichen Eingabedaten (14 Eingangsneuronen) mache ich eine Klassifizierung (wahr / falsch) und eine Regression (wenn wahr, "wie viel") ¹. Bis jetzt habe ich faul Matlabs Patternnet bzw. Fitnet verwendet. Faul, weil ich mir nicht die Zeit genommen habe, wirklich zu verstehen, was los …
2
Ursache der Singularität in der Matrix für die Quantilregression
Ich führe Quantilregressionen in R mit dem Paket quantreg durch. Mein Datensatz enthält 12.328 Beobachtungen zwischen 0,12 und 330. Die Zeitpunkte für meine Daten sind nicht genau kontinuierlich. Alle Daten fallen in einen von wenigen Dutzend Fächern zwischen 73 und 397. Als ich mit der Funktion lm () eine lineare …
8 r  regression 
1
Abweichung gegen Pearson Passgenauigkeit
Ich versuche, ein Modell mit negativer Binomialregression (negatives Binomial-GLM) zu entwickeln. Ich habe eine relativ kleine Stichprobengröße (größer als 300) und die Daten sind nicht skaliert. Mir ist aufgefallen, dass es zwei Möglichkeiten gibt, die Anpassungsgüte zu messen - eine Abweichung und die Pearson-Statistik. Wie kann ich bestimmen, welches Maß …
2
Umgang mit guten Leistungen bei Trainings- und Validierungsdaten, aber sehr schlechten Leistungen bei Testdaten
Ich habe ein Regressionsproblem mit 5-6k Variablen. Ich teile meine Daten in 3 nicht überlappende Sätze ein: Training, Validierung und Testen. Ich trainiere nur mit dem Trainingssatz und generiere viele verschiedene lineare Regressionsmodelle, indem ich für jedes Modell einen anderen Satz von 200 Variablen auswähle (ich versuche ungefähr 100.000 solcher …
2
Verwenden einer Reihe von binären logistischen Regressionen mit einer kategorialen Multiple-Choice-Antwortvariablen
Ich habe kategorische Umfragedaten zur Einstellung der Menschen zu einem bestimmten Politikbereich aus 13 Ländern. Die Antwortvariable ist kategorisch und enthält 4 verschiedene Antworten, die nicht geordnet werden können. Ich möchte ein mehrstufiges Multinomialmodell mit zufälligem Schnittpunkt und zufälliger Steigung erstellen. Das Problem ist, dass die Anzahl der Fälle der …
2
Verwirrung im Zusammenhang mit der prädiktiven Verteilung von Gaußschen Prozessen
Ich habe diese Verwirrung im Zusammenhang mit der prädiktiven Verteilung des Gaußschen Prozesses. Ich habe diese Zeitung gelesen Ich habe nicht verstanden, wie die Integration zu diesem Ergebnis geführt hat. Was ist P (u * | x ​​*, u)? Wie kommt es auch, dass die Kovarianz der posterioren Verteilungσ2(σ2I+K)−1Kσ2(σ2I+K)−1K\sigma^2(\sigma^2I+K)^{-1}K
3
Alternativen zum multinomialen Logit-Modell
Ich versuche, ein Modell der Berufswahl mit drei Wahlmöglichkeiten abzuschätzen. Gibt es Alternativen zur Verwendung der multinomialen logistischen Regression beim Umgang mit solchen ungeordneten kategorialen Ergebnissen? Beim Umgang mit binär abhängigen Variablen scheint es mehrere Möglichkeiten zu geben, wie das LPM-Modell sowie das binäre Probit- und Logit-Modell. Beim Umgang mit …
3
Auswahl zwischen Transformationen in der logistischen Regression
Bei der linearen Regression werden die Transformationen erklärender Variablen so durchgeführt, dass eine maximale Korrelation mit der abhängigen Variablen besteht. Was ist das beste Maß für die Wahl zwischen mehreren Transformationen in der logistischen Regression, da die abhängige Variable binär und nicht kontinuierlich ist? Das Endziel besteht darin, den Auftrieb …
1
Wie verallgemeinert das verallgemeinerte lineare Modell das allgemeine lineare Modell?
Aus Wikipedia Das allgemeine lineare Modell (GLM) ist ein statistisches lineares Modell. Es kann geschrieben werden als 1 Y=XB+U,Y=XB+U, \mathbf{Y} = \mathbf{X}\mathbf{B} + \mathbf{U}, wobei YYY eine Matrix mit einer Reihe multivariater Messungen ist, XXX eine Matrix ist, die eine Entwurfsmatrix sein kann, BBB eine Matrix ist, die Parameter enthält, …
2
Ist es technisch „gültig“, eine logistische Regression mit einer abhängigen Variablen anzupassen, die ein Anteil ist?
Mehrere Beiträge ( hier und hier ) legen nahe, dass die Beta-Regression besser geeignet ist, wenn die abhängige Variable natürlich zwischen 0 und 1 liegt. Meine Frage ist, ob es technisch falsch ist, eine logistische Regression an die proportionale Antwortvariable anzupassen, wenn man die Angemessenheit beiseite lässt. R gibt eine …
1
Verwendung von Varimax-gedrehten PCA-Komponenten als Prädiktoren für die lineare Regression
Nach der PCA beschreibt die erste Komponente den größten Teil der Variabilität. Dies ist wichtig, z. B. bei der Untersuchung von Körpermaßen, bei denen allgemein bekannt ist (Jolliffe, 2002), dass die PC1-Achse Größenschwankungen erfasst. Meine Frage ist, ob PCA-Scores nach Varimax-Rotation dieselben Eigenschaften beibehalten oder sich unterscheiden, wie in diesem …
1
Anwenden von Aktualität in der logistischen Regression
Gibt es statistische Konzepte oder Theorien, wie die Aktualität effektiv gemessen werden kann, wenn jüngsten Ereignissen mehr Gewicht beigemessen wird als älteren. Ich erstelle ein logistisches Regressionsmodell und möchte verschiedene Faktoren basierend auf der Aktualität der Ereignisse anpassen. ... oder liegt es nur an mir, eine willkürliche Formel zu finden? …
1
Vorhersage des Gewinners eines Fußballspiels nur anhand des Ergebnisses früherer Spiele zwischen den beiden Teams
Ich bin ein großer Fußballfan und auch an maschinellem Lernen interessiert. Als Projekt für meinen ML-Kurs versuche ich, ein Modell zu entwickeln, das die Gewinnchance für die Heimmannschaft unter Berücksichtigung der Namen der Heimmannschaft und der Auswärtsmannschaft vorhersagt. (Ich frage meinen Datensatz ab und erstelle dementsprechend Datenpunkte basierend auf früheren …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.