Un'espressione matematica con> 1 termine contenente la stessa variabile (ad esempio, x & x ^ 2). I polinomi sono comunemente usati per modellare le relazioni curvilinee.
Non ho in mente un esempio o un compito specifico. Sono appena nuovo sull'uso di b-splines e volevo capire meglio questa funzione nel contesto della regressione. Supponiamo di voler valutare la relazione tra la variabile di risposta e alcuni predittori . I predittori includono alcune variabili numeriche e anche alcune …
Perché ricevo previsioni diverse per l'espansione polinomiale manuale e l'utilizzo della polyfunzione 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 <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly …
Voglio modellare due diverse variabili temporali, alcune delle quali sono fortemente collineari nei miei dati (età + coorte = periodo). In questo modo mi sono imbattuto in alcuni problemi con ee lmerinterazioni di poly(), ma probabilmente non è limitato a lmer, ho ottenuto gli stessi risultati con nlmeIIRC. Ovviamente manca …
Voglio includere il termine xxx e il suo quadrato x2x2x^2 (variabili predittive) in una regressione perché presumo che valori bassi di xxx abbiano un effetto positivo sulla variabile dipendente e valori alti abbiano un effetto negativo. La x2x2x^2 dovrebbe catturare l'effetto dei valori più alti. Mi aspetto quindi che il …
Sono un po 'confuso su quando dovresti o non dovresti aggiungere termini polinomiali a un modello di regressione lineare multipla. So che i polinomi sono usati per catturare la curvatura nei dati, ma sembra sempre avere la forma di: y=X1+X2+X21+X22+X1X2+ cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + x_2 + x_1^2 + x_2^2 + …
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