Bentuk tertutup w dalam regresi Linear dapat ditulis sebagai w^= ( XTX)- 1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Bagaimana kita bisa secara intuitif menjelaskan peran dalam persamaan ini?( XTX)-
Saya melihat notasi ini untuk kuadrat terkecil di sini . minw∥ Xw - y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Saya belum pernah melihat bilah ganda dan 2 di bagian bawah. Apakah arti simbol ini? Apakah mereka memiliki terminologi khusus untuk
Saat ini saya sedang berupaya untuk mengubah dua nilai tes fosfor yang berbeda menjadi satu sama lain. Latar Belakang Ada banyak (ekstraksi) metode untuk mengukur fosfor tersedia tanaman di tanah. Negara yang berbeda menerapkan metode yang berbeda, maka untuk membandingkan kesuburan P di seluruh...
Misalkan saya mengamati vektor variabel independen dan dan variabel dependen . Saya ingin mencocokkan model formulir: mana adalah beberapa fungsi bernilai positif yang dapat dua kali, adalah parameter penskalaan yang tidak diketahui, dan adalah variabel rata-rata, varians unit Gaussian variabel...
Cangkok berikut diambil dari artikel ini . Saya pemula untuk bootstrap dan mencoba mengimplementasikan bootstrap parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik untuk model campuran linier dengan R bootpaket. Kode R Ini Rkode saya : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult...
Saya membaca teorema Guass-Markov di wikipedia , dan saya berharap seseorang dapat membantu saya mencari tahu poin utama teorema tersebut. Kami menganggap model linear, dalam bentuk matriks, diberikan oleh: dan kami sedang mencari BLUE, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta...
Benarkah berdasarkan asumsi Gauss Markov, metode kuadrat terkecil memberikan estimasi yang efisien dan tidak bias? Begitu: E(ut)=0E(ut)=0E(u_t)=0 untuk semuattt E(utus)=σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 untukt=st=st=s E(utus)=0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 untukt≠st≠st\neq s dimana adalah...
Ketika , masalah kuadrat terkecil yang memaksakan pembatasan bola pada nilai dapat ditulis sebagai untuk sistem yang ditentukan secara berlebihan. \ | \ cdot \ | _2 adalah norma Euclidean dari suatu vektor.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta +
Dalam metode kuadrat terkecil, kami ingin memperkirakan parameter yang tidak diketahui dalam model: Yj= α + βxj+ εj( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Setelah kami melakukan itu (untuk beberapa nilai yang diamati), kami mendapatkan...
Saya tahu bahwa OLS tidak bias tetapi tidak efisien di bawah heteroskedastisitas dalam pengaturan regresi linier. Di Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error Estimator MMSE tidak bias asimtotik dan konvergen dalam distribusi ke distribusi normal: , di mana saya (x)...
\def\l{|\!|} Diberikan regresi net elastis minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 bagaimana rentang λλ\lambda dapat dipilih untuk validasi silang? Dalam...
Seorang teman saya baru-baru ini bertanya apa yang begitu biasa, tentang kotak paling tidak biasa. Kami sepertinya tidak berhasil dalam diskusi. Kami berdua sepakat bahwa OLS adalah kasus khusus dari model linier, ia memiliki banyak kegunaan, diketahui dengan baik, dan merupakan kasus khusus dari...
Adakah yang bisa memberi tahu saya mengapa saya mendapatkan hasil yang berbeda dari Rkuadrat terkecil tertimbang dan solusi manual dengan operasi matriks ? Secara khusus, saya mencoba untuk secara manual menyelesaikan , di mana W adalah matriks diagonal pada bobot, A adalah matriks data, b adalah...
Katakanlah saya memiliki data yang memiliki ketidakpastian. Sebagai contoh: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 Sifat ketidakpastian dapat berupa pengukuran ulang atau eksperimen, atau misalnya ketidakpastian instrumen pengukuran. Saya ingin menyesuaikan kurva menggunakan R, sesuatu yang...
Asumsikan hubungan linier berikut: , di mana adalah variabel dependen, variabel independen tunggal dan istilah kesalahan.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iX i u iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Menurut Stock & Watson (Pengantar Ekonometrika; Bab 4 ), asumsi kuadrat terkecil...
Hastie dan Tibshirani menyebutkan dalam bagian 4.3.2 dari buku mereka bahwa dalam pengaturan regresi linier, pendekatan kuadrat terkecil sebenarnya merupakan kasus khusus dari kemungkinan maksimum. Bagaimana kita dapat membuktikan hasil ini? PS: Tidak ada detail
Dalam penerapan praktis, saya sering menyaksikan praktik berikut ini. Seseorang mengamati sepasang (xt,yt)(xt,yt)(x_t, y_t)lembur. Di bawah asumsi bahwa mereka terkait linier, kami mundur satu terhadap yang lain menggunakan bobot geometris daripada yang seragam, yaitu, OLS meminimalkan...
Dalam OLS, apakah mungkin untuk dari regresi pada dua variabel lebih tinggi dari jumlah untuk dua regresi pada variabel individu.R2R2R^2R2R2R^2 R2(Y∼A+B)>R2(Y∼A)+R2(Y∼B)R2(Y∼A+B)>R2(Y∼A)+R2(Y∼B)R^2(Y \sim A + B) > R^2(Y \sim A) + R^2(Y \sim B) Sunting: Ugh, ini sepele; itulah yang saya...
Dalam model logistik ideal, kami memperoleh kurva berbentuk S yang menghubungkan setiap IV kontinu ke DV. Tetapi dalam praktiknya bentuk-S ini jarang terjadi, membuat pendekatan logistik tampak sedikit kurang unggul untuk tipe data seperti itu. Tentu saja probabilitas yang diprediksi bahwa setiap...
Ketika saya menjalankan kode ini: require(nlme) a <- matrix(c(1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9)) b <- matrix(c(3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9)) res <- lm(a ~ b) print(summary(res)) res_gls <- gls(a ~ b) print(summary(res_gls)) Saya mendapatkan koefisien yang sama dan signifikansi statistik yang...