Questions marquées «linear-model»

Désigne tout modèle dans lequel une variable aléatoire est liée à une ou plusieurs variables aléatoires par une fonction linéaire dans un nombre fini de paramètres.

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Trouvez la distribution et passez à la distribution normale
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
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Régression monotone robuste dans R
J'ai le tableau suivant dans R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame") > df …
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À la recherche du «coude» dans les données
La subitisation est l'énumération rapide et précise des affichages à faible numérosité, qui se distingue du comptage par une forte non-linéarité dans le tracé des temps de réponse. Vous trouverez ci-dessous un graphique représentatif de Watson, DG, Maylor, EA et Bruce, LAM (2007). Notez que les temps de dénombrement moyens …
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Comment évaluer les résultats de la régression linéaire
J'ai un problème de régression linéaire. En bref, j'ai un ensemble de données, je l'ai divisé en deux sous-ensembles. Un sous-ensemble est utilisé pour trouver la régression linéaire (sous-ensemble d'apprentissage), un autre est utilisé pour l'évaluer (sous-ensemble d'évaluation). Ma question est de savoir comment évaluer le résultat de cette régression …
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