Ekspresi matematis dengan> 1 istilah yang berisi variabel yang sama (misalnya, x & x ^ 2). Polinomial biasanya digunakan untuk memodelkan hubungan curvilinear.
Saya memiliki model (campuran) di mana salah satu prediktor saya harus apriori hanya terkait secara kuadratik dengan prediktor (karena manipulasi eksperimental). Oleh karena itu, saya hanya ingin menambahkan istilah kuadrat ke model. Dua hal yang membuat saya tidak melakukannya: Saya pikir saya...
Jika regresi polinomial memodelkan hubungan nonlinear, bagaimana hal itu dapat dianggap sebagai kasus khusus dari regresi linier berganda? Wikipedia mencatat bahwa "Meskipun regresi polinomial cocok dengan model nonlinier untuk data, sebagai masalah estimasi statistik linear, dalam arti bahwa...
Ketika melakukan regresi, misalnya, dua parameter hiper untuk memilih seringkali adalah kapasitas fungsi (mis. Eksponen terbesar polinomial), dan jumlah regularisasi. Yang saya bingung, mengapa tidak hanya memilih fungsi kapasitas rendah, dan kemudian mengabaikan regularisasi? Dengan begitu, itu...
Saya mencoba menggunakan scikit-learning untuk regresi polinomial. Dari apa yang saya baca regresi polinomial adalah kasus khusus dari regresi linier. Saya berharap bahwa mungkin salah satu model linear umum scikit dapat diparameterisasi agar sesuai dengan polinomial berurutan lebih tinggi tetapi...
Saya ingin mengembalikan variabel ke x , x 2 , ... , x 5 . Haruskah saya melakukan ini menggunakan polinomial mentah atau ortogonal? Saya melihat pertanyaan di situs yang berurusan dengan ini, tetapi saya tidak benar-benar mengerti apa perbedaan antara menggunakannya.
Saya mulai dengan regresi OLS saya: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon mana D adalah variabel dummy, perkiraan menjadi berbeda dari nol dengan nilai p yang rendah. Saya kemudian membentuk tes Ramsey RESET dan menemukan bahwa saya memiliki beberapa...
Tampaknya jika saya memiliki model regresi seperti berfungsi dalam R tidak. Saya juga tidak menemukan apa pun di pencarian web saya, termasuk di sini. Apakah merekonstruksi koefisien mentah (dan mendapatkan variansnya) dari koefisien yang dipasang pada polinomial ortogonal
Saya tahu bagaimana melakukan regresi linier pada set poin. Yaitu, saya tahu bagaimana menyesuaikan polinomial pilihan saya, dengan kumpulan data yang diberikan, (dalam arti LSE). Namun, yang saya tidak tahu, adalah bagaimana memaksa solusi saya untuk melewati beberapa poin tertentu yang saya...
Dalam buku Bishop tentang pembelajaran mesin, ia membahas masalah penyesuaian kurva fungsi polinomial ke sejumlah titik data. Biarkan M menjadi urutan polinomial yang dipasang. Ini menyatakan seperti itu Kita melihat bahwa, ketika M meningkat, besarnya koefisien biasanya menjadi lebih besar....
Secara umum, saya bertanya-tanya apakah ada yang lebih baik untuk tidak menggunakan polinomial ortogonal ketika menyesuaikan regresi dengan variabel orde tinggi. Secara khusus, saya ingin tahu dengan penggunaan R: Jika poly()dengan raw = FALSEmenghasilkan nilai pas yang sama poly()dengan raw =...
Saya membaca Multivariable Model Building: Pendekatan Pragmatis untuk Analisis Regresi Berdasarkan Polinomial Fraksional untuk Pemodelan Variabel Berkelanjutan oleh Patrick Royston dan Willie Sauerbrei. Sejauh ini, saya terkesan dan ini pendekatan yang menarik yang belum saya pertimbangkan...
Polinomial ortogonal dalam set titik univariat adalah polinomial yang menghasilkan nilai pada titik-titik tersebut dengan cara yang mana produk titiknya dan korelasi berpasangannya nol. R dapat menghasilkan polinomial ortogonal dengan fungsi poli . Fungsi yang sama memiliki varian polim yang...
Dalam Regresi Logistik dengan istilah linier dan kuadrat saja, jika saya memiliki koefisien linier dan koefisien kuadratik , dapatkah saya mengatakan bahwa ada titik balik probabilitas di ?β 2 - β 1 / ( 2β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 /
Mengapa seseorang menggunakan usia dan usia-kuadrat sebagai kovariat dalam studi asosiasi genetik? Saya dapat memahami penggunaan usia jika telah diidentifikasi sebagai kovariat yang signifikan, tetapi saya bingung dengan penggunaan
Tolong beri saya ide bagaimana secara efisien mengode ulang variabel kategori (faktor) ke dalam set variabel kontras polinomial ortogonal. Untuk banyak jenis variabel kontras (mis. Penyimpangan, simpel, Helmert, dll.) Pass-nya adalah: Tulis matriks koefisien kontras sesuai dengan...
Saat melakukan regresi polinomial untuk ke , orang terkadang menggunakan polinomial mentah, terkadang polinomial ortogonal. Tetapi ketika mereka menggunakan apa yang tampaknya sepenuhnya sewenang-wenang.XYYYXXX Di sini dan di sini polinomial mentah digunakan. Tetapi di sini dan di sini ,...
Saya tidak memiliki contoh atau tugas tertentu dalam pikiran. Saya baru menggunakan b-splines dan saya ingin mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang fungsi ini dalam konteks regresi. Mari kita asumsikan bahwa kita ingin menilai hubungan antara variabel respon dan beberapa prediktor x 1 , x 2...
Mengapa saya mendapatkan prediksi berbeda untuk ekspansi polinomial manual dan menggunakan polyfungsi R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <-...
Saya ingin memodelkan dua variabel waktu yang berbeda, beberapa di antaranya sangat collinear dalam data saya (usia + kohort = periode). Melakukan ini saya mengalami beberapa masalah dengan lmerdan dan interaksi poly(), tetapi mungkin tidak terbatas lmer, saya mendapat hasil yang sama dengan...
Saya ingin memasukkan istilah xxx dan kuadrat x2x2x^2 (variabel prediktor) ke dalam regresi karena saya berasumsi bahwa nilai rendah xxx memiliki efek positif pada variabel dependen dan nilai-nilai tinggi memiliki efek negatif. The x2x2x^2 harus menangkap efek dari nilai-nilai yang lebih tinggi....