Statistiken und Big Data sums-of-squares

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Warum nimmt die Summe der quadratischen Residuen beim Hinzufügen einer erklärenden Variablen nicht zu?

In meinem ökonometrischen Lehrbuch (Introductory Econometrics) über OLS schreibt der Autor: "SSR muss fallen, wenn eine weitere erklärende Variable hinzugefügt wird." Warum ist es?

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Multinomial Logistic Loss vs (Kreuzentropie vs quadratischer Fehler)

Ich beobachtete, dass Caffe (ein Deep-Learning-Framework) die Softmax-Verlustschicht SoftmaxWithLoss als Ausgabeschicht für die meisten Modellbeispiele verwendete . Soweit ich weiß, ist die Softmax-Verlustschicht die Kombination aus multinomialer logistischer Verlustschicht und Softmax-Schicht . Von Caffe sagten sie das Die Berechnung des Gradienten der Softmax-Verlustschicht ist numerisch stabiler Diese Erklärung ist jedoch …

9 multinomial entropy sums-of-squares softmax

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Quadratsummen vom Typ III

Ich habe ein lineares Regressionsmodell mit einer kategorischen Variable (männlich und weiblich) und einer kontinuierlichen Variable .AAABBB Ich habe Kontrastcodes in R mit eingerichtet options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Und jetzt habe ich Quadratsummen vom Typ III für , und deren Interaktion (A: B) mit .AAABBBdrop1(model, .~., test="F") Ich bleibe dabei, wie die Quadratsummen …

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Adonis in vegan: Reihenfolge der Variablen oder Verwendung von Schichten

Ich verwende die adonis()Funktion im veganPaket, um zu bestimmen, 1) ob gleichzeitig vorkommende Wirtsspezies in ihrer mikrobiellen Gemeinschaft über mehrere Standorte hinweg variieren und 2) ob Standorte unterschiedlich sind. Ich habe alle Beiträge zu CV und SO geprüft, und es gibt keine eindeutige Antwort darauf, wie die Bedeutung mehrerer Faktoren …

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Mittlerer quadratischer Fehler versus kleinster quadratischer Fehler, welcher Datensatz soll verglichen werden?

Ich habe 3 Datensätze des gleichen Systems. Aber für den ersten habe ich 21 Messungen. Für die zweite und dritte habe ich nur 9 Messungen. Jetzt habe ich ein Modell mit diesen 3 Datensätzen erstellt (also 3 Modelle, 1 pro Datensatz). Wenn ich den Fehler zwischen diesen beiden Datensätzen vergleichen …

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K-bedeutet: Warum minimiert die Minimierung von WCSS die Entfernung zwischen Clustern?

Aus konzeptioneller und algorithmischer Sicht verstehe ich, wie K-means funktioniert. Aus mathematischer Sicht verstehe ich jedoch nicht, warum das Minimieren des WCSS (Quadratsummen innerhalb des Clusters) notwendigerweise den Abstand zwischen Clustern maximiert . Mit anderen Worten, kann jemand zeigen, wie diese Funktion der Maximierung des Abstands zwischen Clustern entspricht? Es …

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Als «sums-of-squares» getaggte Fragen