Statystyki i duże zbiory danych polynomial

4

Czy sensowne jest dodanie do modelu członu kwadratowego, ale nie liniowego?

Mam (mieszany) model, w którym jeden z moich predyktorów powinien z góry być kwadratowo powiązany tylko z predyktorem (z powodu manipulacji eksperymentalnej). Dlatego chciałbym dodać do modelu tylko kwadratowy termin. Dwie rzeczy powstrzymują mnie od tego: Myślę, że czytałem już gdzieś, że zawsze powinieneś uwzględniać wielomian niższego rzędu przy dopasowywaniu …

57 regression polynomial

3

Dlaczego regresja wielomianowa jest uważana za szczególny przypadek wielokrotnej regresji liniowej?

Jeśli regresja wielomianowa modeluje relacje nieliniowe, to jak można to uznać za szczególny przypadek wielokrotnej regresji liniowej? Wikipedia zauważa, że „Chociaż regresja wielomianowa pasuje do danych do modelu nieliniowego, jako problem estymacji statystycznej jest ona liniowa, w tym sensie, że funkcja regresji jest liniowa dla nieznanych parametrów, które są szacowane …

38 regression multiple-regression linear-model nonlinear-regression polynomial

4

Po co stosować regularyzację w regresji wielomianowej zamiast obniżać stopień?

Na przykład podczas regresji, dwoma hiperparametrami do wyboru są często pojemność funkcji (np. Największy wykładnik wielomianu) i ilość regularyzacji. Jestem zdezorientowany, dlaczego nie po prostu wybrać funkcję niskiej pojemności, a następnie zignorować jakąkolwiek regularyzację? W ten sposób nie będzie pasował. Jeśli mam funkcję dużej pojemności wraz z regularyzacją, czy to …

32 regression machine-learning optimization regularization polynomial

3

Regresja wielomianowa za pomocą scikit-learn

Próbuję użyć scikit-learn do regresji wielomianowej. Z tego, co czytam, regresja wielomianowa jest szczególnym przypadkiem regresji liniowej. Miałem nadzieję, że może jeden z uogólnionych modeli liniowych scikit może zostać sparametryzowany, aby pasował do wielomianów wyższego rzędu, ale nie widzę takiej możliwości. Udało mi się użyć Support Vector Regressor z wielordzeniowym …

29 regression machine-learning large-data polynomial scikit-learn

5

Surowa czy ortogonalna regresja wielomianowa?

Chcę regresować zmienną na . Czy powinienem to zrobić przy użyciu surowych czy ortogonalnych wielomianów? Spojrzałem na pytanie na stronie, które się nimi zajmują, ale tak naprawdę nie rozumiem, jaka jest różnica między ich używaniem. yyyx , x2), … , X5x,x2),…,x5x,x^2,\ldots,x^5 Dlaczego nie mogę po prostu wykonać „normalnej” regresji, aby …

22 r regression polynomial

2

Co się stanie, gdy w regresji uwzględnię zmienną kwadratową?

Zaczynam od mojej regresji OLS: gdzie D jest zmienną fikcyjną, szacunki różnią się od zera niską wartością p. Następnie wykonuję test RESETU Ramseya i stwierdzam, że mam trochę błędnej specyfikacji równania, a zatem uwzględniam kwadrat x: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 …

20 regression multiple-regression interpretation least-squares polynomial

1

Odzyskiwanie surowych współczynników i wariancji z ortogonalnej regresji wielomianowej

Wydaje się, że jeśli mam model regresji, taki jak , mogę albo dopasować surowy wielomian i uzyskać niewiarygodne wyniki, albo dopasować ortogonalny wielomian i uzyskać współczynniki które nie mają bezpośredniej fizycznej interpretacji (np. nie mogę ich użyć do znalezienia lokalizacji ekstremy w oryginalnej skali). Wydaje się, że powinienem być w …

14 regression linear-model regression-coefficients polynomial

3

Wykonaj regresję liniową, ale wymusz rozwiązanie, aby przejść przez określone punkty danych

Wiem, jak wykonać regresję liniową na zbiorze punktów. To znaczy, wiem, jak dopasować wybrany wielomian do danego zestawu danych (w sensie LSE). Jednak nie wiem, jak zmusić moje rozwiązanie do przejścia przez niektóre wybrane punkty. Widziałem to już wcześniej, ale nie pamiętam, jak nazywała się ta procedura, nie mówiąc już …

14 regression machine-learning least-squares linear-model polynomial

3

Dlaczego istnieją duże współczynniki dla wielomianu wyższego rzędu

W książce Bishopa o uczeniu maszynowym omawia problem dopasowania krzywej funkcji wielomianu do zestawu punktów danych. Niech M będzie rzędem dopasowanego wielomianu. Tak to stwierdza Widzimy, że wraz ze wzrostem M wielkość współczynników zwykle rośnie. W szczególności dla wielomianu M = 9 współczynniki zostały precyzyjnie dostrojone do danych poprzez opracowanie …

13 regression least-squares curve-fitting polynomial

2

Czy kiedykolwiek istnieje powód, aby nie stosować ortogonalnych wielomianów podczas dopasowywania regresji?

Ogólnie zastanawiam się, czy kiedykolwiek lepiej nie używać ortogonalnych wielomianów podczas dopasowywania regresji do zmiennych wyższego rzędu. W szczególności zastanawiam się nad użyciem R: Jeśli poly()z raw = FALSEprodukuje te same wartości, montowany poly()z raw = TRUEoraz polyz raw = FALSErozwiązuje niektóre z problemów związanych z wielomianowej regresji, to należy …

13 r regression polynomial

1

Co to są wielowymiarowe ortogonalne wielomiany obliczone w R?

Wielomiany ortogonalne w jednowymiarowym zestawie punktów są wielomianami, które wytwarzają wartości na tych punktach w taki sposób, że iloczyn skalarny i korelacja par są zerowe. R może wytwarzać ortogonalne wielomiany z funkcją poli . Ta sama funkcja ma wariant polimorficzny, który tworzy wielomiany ortogonalne na zestawie punktów na wielu odmianach. …

12 r multiple-regression polynomial orthogonal

1

Czy mogę interpretować włączenie kwadratowego terminu do regresji logistycznej jako wskazujący punkt zwrotny?

Czy w regresji logistycznej zawierającej tylko warunki liniowe i kwadratowe, jeśli mam współczynnik liniowy i współczynnik kwadratowy , czy mogę powiedzieć, że istnieje punkt zwrotny prawdopodobieństwa na ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation logit polynomial

2

Jeśli nie możesz tego zrobić ortogonalnie, zrób to na surowo (regresja wielomianowa)

Podczas przeprowadzania regresji wielomianowej dla na ludzie czasami używają surowych wielomianów, czasem ortogonalnych wielomianów. Ale kiedy używają tego, co wydaje się całkowicie arbitralne.XYYYXXX Tu i tutaj używane są surowe wielomiany. Ale tu i tutaj wydaje się, że ortogonalne wielomiany dają prawidłowe wyniki. Co, jak, dlaczego ?! W przeciwieństwie do tego, …

11 regression polynomial

1

Obliczanie wielomianowych zmiennych kontrastowych

Daj mi pomysł, jak efektywnie przekodować zmienną kategorialną (czynnik) do zestawu ortogonalnych wielomianowych zmiennych kontrastowych. W przypadku wielu typów zmiennych kontrastu (np. Odchylenie, prosty, Helmert itp.) Przejście jest następujące: Skomponuj macierz współczynników kontrastu odpowiadającą typowi. Odwróć lub uogólnij-odwróć, aby uzyskać macierz kodów. Na przykład: Suppose there is 3-group factor and …

11 contrasts polynomial

3

Dlaczego ktoś używałby kwadratowego wieku jako współzmiennej w badaniu asocjacji genetycznej?

Dlaczego ktoś stosuje wiek i kwadrat do wieku jako zmienne towarzyszące w badaniu asocjacji genetycznej? Rozumiem użycie wieku, jeśli zostało ono zidentyfikowane jako znacząca zmienna towarzysząca, ale nie mam pojęcia, jak wykorzystać wiek kwadratowy.

11 multiple-regression polynomial predictor bioinformatics genetics

Pytania otagowane jako polynomial