Perguntas com a marcação «nonlinear-regression»

Use esta tag apenas para modelos de regressão nos quais a resposta é uma função não linear dos parâmetros. Não use essa tag para transformação de dados não linear.

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Por que a regressão polinomial é considerada um caso especial de regressão linear múltipla?
Se a regressão polinomial modela relações não lineares, como pode ser considerado um caso especial de regressão linear múltipla? A Wikipedia observa que "Embora a regressão polinomial ajuste um modelo não linear aos dados, como um problema de estimativa estatística é linear, no sentido de que a função de regressão …
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Regressão para um modelo de forma ?
Eu tenho um conjunto de dados que é estatísticas de um fórum de discussão na web. Eu estou olhando para a distribuição do número de respostas que um tópico deve ter. Em particular, criei um conjunto de dados com uma lista de contagens de respostas de tópicos e, em seguida, …
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Uso de erro padrão da distribuição de bootstrap
(ignore o código R, se necessário, pois minha pergunta principal é independente do idioma) Se eu quiser olhar para a variabilidade de uma estatística simples (ex: média), sei que posso fazê-lo via teoria como: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same as... sd(x) / sqrt(length(x)) …
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Erro de gradiente singular em nls com valores iniciais corretos
Estou tentando ajustar uma linha + curva exponencial para alguns dados. Para começar, tentei fazer isso em alguns dados artificiais. A função é: y=a+b⋅r(x−m)+c⋅xy=a+b⋅r(x−m)+c⋅xy=a+b\cdot r^{(x-m)}+c\cdot x É efetivamente uma curva exponencial com uma seção linear, bem como um parâmetro de deslocamento horizontal adicional ( m ). No entanto, quando uso …
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Os estatísticos assumem que não se pode regar demais uma planta, ou estou apenas usando os termos de pesquisa incorretos para a regressão curvilínea?
Quase tudo o que li sobre regressão linear e GLM se resume a isso: y=f(x,β)y=f(x,β)y = f(x,\beta) onde f(x,β)f(x,β)f(x,\beta) é uma função não-crescente ou não-decrescente de xxx e é o parâmetro que você estima e testar hipóteses sobre. Existem dezenas de funções de link e transformações de e para fazer …
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Problema incidental nos parâmetros
Eu sempre luto para obter a verdadeira essência do problema incidental dos parâmetros. Li em várias ocasiões que os estimadores de efeitos fixos de modelos de dados de painel não lineares podem ser severamente influenciados por causa do "bem conhecido" problema de parâmetros incidentais. Quando peço uma explicação clara desse …
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