Questions marquées «nonlinear-regression»

Utilisez cette balise uniquement pour les modèles de régression dans lesquels la réponse est une fonction non linéaire des paramètres. N'utilisez pas cette balise pour la transformation de données non linéaire.

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Pourquoi la régression polynomiale est-elle considérée comme un cas particulier de régression linéaire multiple?
Si la régression polynomiale modélise les relations non linéaires, comment peut-elle être considérée comme un cas particulier de régression linéaire multiple? Wikipedia note que "Bien que la régression polynomiale adapte un modèle non linéaire aux données, elle est linéaire en tant que problème d’estimation statistique, en ce sens que la …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
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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Comment faire la différence entre les modèles de régression linéaire et non linéaire?
Je lisais le lien suivant sur la régression non linéaire SAS non linéaire . Ma compréhension de la lecture de la première section "Régression non linéaire vs régression linéaire" était que l'équation ci-dessous est en fait une régression linéaire, est-ce exact? Si oui, pourquoi? y=b1x3+b2x2+b3x+cy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + …
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Régression pour un modèle de forme ?
J'ai un ensemble de données qui est des statistiques provenant d'un forum de discussion Web. J'examine la distribution du nombre de réponses qu'un sujet devrait avoir. En particulier, j'ai créé un ensemble de données qui contient une liste de nombres de réponses de sujets, puis le nombre de sujets qui …
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qu'est-ce qui fait des réseaux de neurones un modèle de classification non linéaire?
J'essaie de comprendre la signification mathématique des modèles de classification non linéaires: Je viens de lire un article sur le fait que les réseaux de neurones sont un modèle de classification non linéaire. Mais je réalise juste que: La première couche: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} La couche suivante y=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Peut être simplifié …
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Les statisticiens supposent-ils qu'on ne peut pas trop arroser une plante, ou est-ce que j'utilise simplement les mauvais termes de recherche pour la régression curviligne?
Presque tout ce que j'ai lu sur la régression linéaire et GLM se résume à ceci: où est une fonction non croissante ou non décroissante de et est le paramètre que vous estimer et tester des hypothèses sur. Il existe des dizaines de fonctions de liaison et de transformations de …
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Problème de paramètre accessoire
J'ai toujours du mal à obtenir la véritable essence du problème des paramètres accessoires. J'ai lu à plusieurs reprises que les estimateurs à effets fixes des modèles de données de panel non linéaires peuvent être gravement biaisés en raison du problème de paramètre incident "bien connu". Lorsque je demande une …
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