Perguntas com a marcação «curve-fitting»

Métodos usados ​​para ajustar curvas (como na regressão linear ou não linear) aos dados.

1
Erro aditivo ou erro multiplicativo?
Sou relativamente novo em estatística e gostaria de ajudar a entender melhor isso. No meu campo, há um modelo comumente usado do formulário: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Quando as pessoas ajustam o modelo aos dados, elas geralmente o linearizam e ajustam os seguintes registro( Pt) = log( Po) + …
1
Calculando a probabilidade do RMSE
Eu tenho um modelo para prever uma trajetória (x em função do tempo) com vários parâmetros. No momento, calculo o erro quadrático médio da raiz (RMSE) entre a trajetória prevista e a trajetória registrada experimentalmente. Atualmente, minimizo essa diferença (o RMSE) usando simplex (fminsearch no matlab). Embora esse método funcione …
3
Estratégia para ajustar funções altamente não lineares
Para analisar dados de um experimento de biofísica, atualmente estou tentando fazer o ajuste de curvas com um modelo altamente não linear. A função model se parece basicamente com: y=ax+bx−1/2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Aqui, especialmente o valor de bbb é de grande interesse. Uma plotagem para esta função: (Observe …
1
ajuste de uma função exponencial usando mínimos quadrados vs. modelo linear generalizado vs. mínimos quadrados não lineares
Eu tenho um conjunto de dados que representa decaimento exponencial. Eu gostaria de ajustar uma função exponencial a esses dados. Eu tentei log transformando a variável de resposta e, em seguida, usando menos quadrados para ajustar uma linha; usando um modelo linear generalizado com uma função de link de log …
3
Como executar SVD para atribuir valores ausentes, um exemplo concreto
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
2
Teste post-hoc após medidas repetidas de dois fatores ANOVA em R?
Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas para outras …
2
Por que a codificação do tratamento resulta em uma correlação entre inclinação aleatória e interceptação?
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.