Statistiche e Big Data polynomial

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Ha senso aggiungere un termine quadratico ma non il termine lineare a un modello?

Ho un modello (misto) in cui uno dei miei predittori dovrebbe a priori essere solo quadraticamente correlato al predittore (a causa della manipolazione sperimentale). Quindi, vorrei aggiungere solo il termine quadratico al modello. Due cose mi impediscono di farlo: Penso di aver letto da qualche parte che dovresti sempre includere …

57 regression polynomial

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Perché la regressione polinomiale è considerata un caso speciale di regressione lineare multipla?

Se la regressione polinomiale modella relazioni non lineari, come può essere considerato un caso speciale di regressione lineare multipla? Wikipedia osserva che "Sebbene la regressione polinomiale si adatti a un modello non lineare ai dati, come problema di stima statistica è lineare, nel senso che la funzione di regressione è …

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

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Perché usare la regolarizzazione nella regressione polinomiale invece di abbassare il grado?

Quando si esegue la regressione, ad esempio, due iper parametri da scegliere sono spesso la capacità della funzione (ad es. Il più grande esponente di un polinomio) e la quantità di regolarizzazione. Ciò di cui sono confuso, è perché non scegliere semplicemente una funzione a bassa capacità e quindi ignorare …

32 regression machine-learning optimization regularization polynomial

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Regressione polinomiale usando scikit-learn

Sto cercando di usare scikit-learn per la regressione polinomiale. Da quello che leggo la regressione polinomiale è un caso speciale di regressione lineare. Stavo pensando che forse uno dei modelli lineari generalizzati di scikit possa essere parametrizzato per adattarsi a polinomi di ordine superiore ma non vedo alcuna opzione per …

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

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Regressione polinomiale grezza o ortogonale?

Voglio regredire una variabile yyy su x,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 . Dovrei farlo usando polinomi grezzi o ortogonali? Ho esaminato la domanda sul sito che tratta di questi, ma non capisco davvero quale sia la differenza tra il loro utilizzo. Perché non posso semplicemente fare una regressione "normale" per ottenere i coefficienti βiβi\beta_i …

22 r regression polynomial

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Cosa succede quando includo una variabile quadrata nella mia regressione?

con la mia regressione OLS: dove D è una variabile fittizia, le stime diventano diverse da zero con un valore p basso. Quindi eseguo un test di RESET Ramsey e scopro di avere un po 'di errori nell'equazione, quindi includo un quadrato x: y = β 0 + β 1 …

20 regression multiple-regression interpretation least-squares polynomial

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Ripristino di coefficienti grezzi e varianze dalla regressione polinomiale ortogonale

Sembra che se ho un modello di regressione come posso adattarmi a un polinomio grezzo e ottenere risultati inaffidabili o ottenere un polinomio ortogonale e ottenere coefficienti che non hanno un'interpretazione fisica diretta (ad es. non posso usarli per trovare le posizioni degli estremi sulla scala originale). Sembra che dovrei …

14 regression linear-model regression-coefficients polynomial

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Eseguire la regressione lineare, ma forzare la soluzione a passare attraverso alcuni punti dati particolari

So eseguire una regressione lineare su una serie di punti. Cioè, so come adattare un polinomio di mia scelta a un dato set di dati (nel senso di LSE). Tuttavia, ciò che non so è come forzare la mia soluzione a passare attraverso alcuni punti particolari della mia scelta. L'ho …

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

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Perché ci sono grandi coefficienti per il polinomio di ordine superiore

Nel libro di Bishop sull'apprendimento automatico, si discute del problema di adattare una funzione polinomiale a una serie di punti dati. Lascia che M sia l'ordine del polinomio montato. Si afferma così Vediamo che, all'aumentare di M, l'entità dei coefficienti in genere aumenta. In particolare per il polinomio M = …

13 regression least-squares curve-fitting polynomial

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C'è mai un motivo per non usare i polinomi ortogonali quando si adattano le regressioni?

In generale, mi chiedo se è sempre meglio non usare i polinomi ortogonali quando si adatta una regressione con variabili di ordine superiore. In particolare, mi chiedo con l'uso di R: Se poly()con raw = FALSEproduce gli stessi valori stimati come poly()con raw = TRUE, e polycon raw = FALSErisolve …

13 r regression polynomial

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Cosa sono i polinomi ortogonali multivariati calcolati in R?

I polinomi ortogonali in un insieme univariato di punti sono polinomi che producono valori su quei punti in modo tale che il suo prodotto punto e la correlazione a coppie siano zero. R può produrre polinomi ortogonali con funzione poli . La stessa funzione ha un polimero variante che produce …

12 r multiple-regression polynomial orthogonal

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Posso interpretare l'inclusione di un termine quadratico nella regressione logistica come indicativo di una svolta?

In una regressione logistica solo con termini lineari e quadratici, se ho un coefficiente lineare e un coefficiente quadratico , posso dire che esiste un punto di svolta della probabilità in ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation logit polynomial

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Se non riesci a farlo ortogonalmente, fallo crudo (regressione polinomiale)

Quando si esegue la regressione polinomiale per su , le persone a volte usano polinomi grezzi, a volte polinomi ortogonali. Ma quando usano ciò che sembra completamente arbitrario.XYYYXXX Qui e qui vengono utilizzati polinomi grezzi. Ma qui e qui , i polinomi ortogonali sembrano dare i risultati corretti. Cosa, come, …

11 regression polynomial

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Calcolo delle variabili polinomiali di contrasto

Per favore, mi dia un'idea di come ricodificare in modo efficiente una variabile (fattore) categoriale nell'insieme delle variabili di contrasto polinomiale ortogonale. Per molti tipi di variabili di contrasto (ad es. Deviazione, semplice, Helmert, ecc.) Il passaggio è: Comporre la matrice dei coefficienti di contrasto corrispondente al tipo. Invertire o …

11 contrasts polynomial

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Perché uno dovrebbe usare il quadrato d'età come covariata in uno studio di associazione genetica?

Perché uno dovrebbe usare l'età e il quadrato come covariate in uno studio di associazione genetica? Riesco a capire l'uso dell'età se è stato identificato come una covariata significativa, ma sono perplesso riguardo all'uso dell'età al quadrato.

11 multiple-regression polynomial predictor bioinformatics genetics

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