Perguntas com a marcação «polynomial»

Eu tenho um modelo (misto) em que um dos meus preditores deve, a priori, estar relacionado quadraticamente ao preditor (devido à manipulação experimental). Por isso, gostaria de adicionar apenas o termo quadrático ao modelo. Duas coisas me impedem de fazê-lo: Acho que li em algum lugar que você sempre deve …

57 regression  polynomial 

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 …

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

Ao fazer a regressão, por exemplo, dois hiper parâmetros a serem escolhidos geralmente são a capacidade da função (por exemplo, o maior expoente de um polinômio) e a quantidade de regularização. O que me deixa confuso é por que não escolher uma função de baixa capacidade e depois ignorar qualquer …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

Estou tentando usar o scikit-learn para regressão polinomial. Pelo que li, a regressão polinomial é um caso especial de regressão linear. Eu esperava que talvez um dos modelos lineares generalizados do scikit possa ser parametrizado para se ajustar a polinômios de ordem superior, mas não vejo opção para isso. Consegui …

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

Eu quero regredir uma variável em . Devo fazer isso usando polinômios brutos ou ortogonais? Eu olhei para a pergunta no site que lida com isso, mas eu realmente não entendo qual é a diferença entre usá-lo. x , x 2 , … , x 5yyyx , x2, … , …

22 r  regression  polynomial 

Começo com minha regressão OLS: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0 0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon onde D é uma variável dummy, as estimativas tornam-se diferentes de zero com um baixo valor de p. Em seguida, pré-formao um teste de Ramsey RESET e descobri que tenho alguma classificação equivocada da …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

Parece que se eu tiver um modelo de regressão como yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Posso ajustar um polinômio bruto e obter resultados não confiáveis ​​ou ajustar um polinômio ortogonal e obter coeficientes que não têm uma interpretação física direta (por exemplo, não posso usá-los para encontrar …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

No livro de Bishop sobre aprendizado de máquina, ele discute o problema de ajustar uma função polinomial a um conjunto de pontos de dados. Seja M a ordem do polinômio ajustado. Ele afirma que Vemos que, à medida que M aumenta, a magnitude dos coeficientes geralmente aumenta. Em particular para …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

Em geral, estou me perguntando se é sempre melhor não usar polinômios ortogonais ao ajustar uma regressão com variáveis ​​de ordem superior. Em particular, eu estou pensando com o uso de R: Se poly()com raw = FALSEproduz os mesmos valores ajustados como poly()com raw = TRUE, e polycom raw = …

13 r  regression  polynomial 

Eu sei como executar uma regressão linear em um conjunto de pontos. Ou seja, eu sei como ajustar um polinômio de minha escolha a um determinado conjunto de dados (no sentido LSE). No entanto, o que não sei é como forçar minha solução a passar por alguns pontos específicos de …

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

Polinômios ortogonais em um conjunto univariado de pontos são polinômios que produzem valores nesses pontos de maneira que seu produto escalar e a correlação pareada sejam zero. R pode produzir polinômios ortogonais com a função poli . A mesma função possui um polímero variante que produz polinômios ortogonais em um …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

Em uma regressão logística apenas com termos lineares e quadráticos, se eu tiver um coeficiente linear e um coeficiente quadrático β 2 , posso dizer que existe um ponto de viragem da probabilidade em - β 1 / ( 2 β 2 ) ?β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation  logit  polynomial 

Ao realizar a regressão polinomial de YYY para XXX , as pessoas às vezes usam polinômios brutos, às vezes polinômios ortogonais. Mas quando eles usam o que parece completamente arbitrário. Aqui e aqui polinômios brutos são usados. Mas aqui e aqui , polinômios ortogonais parecem dar os resultados corretos. O …

11 regression  polynomial 

Por favor, me dê uma idéia de como recodificar com eficiência uma variável categórica (fator) no conjunto de variáveis ​​de contraste polinomial ortogonais. Para muitos tipos de variáveis ​​de contraste (por exemplo, desvio, simples, Helmert etc.), o passe é: Componha a matriz dos coeficientes de contraste correspondente ao tipo. Inversa …

11 contrasts  polynomial 

Por que alguém usaria a idade e o quadrado da idade como covariáveis ​​em um estudo de associação genética? Eu posso entender o uso da idade se ela foi identificada como uma covariável significativa, mas estou perplexo quanto ao uso do quadrado da idade.

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics