Statistiques et Big Data nonlinear-regression

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Régression à effets mixtes non linéaires dans R

Étonnamment, je n'ai pas pu trouver de réponse à la question suivante en utilisant Google: J'ai quelques données biologiques de plusieurs individus qui montrent un comportement de croissance à peu près sigmoïde dans le temps. Je souhaite donc le modéliser en utilisant une croissance logistique standard P(t) = k*p0*exp(r*t) / …

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Comment minimiser la somme résiduelle des carrés d'un ajustement exponentiel?

J'ai les données suivantes et j'aimerais y adapter un modèle de croissance exponentielle négative: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)), start = list(a = 2000, b = 0.55)) curve((y = 1882 * (1 …

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Régression linéaire Que nous disent la statistique F, R au carré et l'erreur-type résiduelle?

Je suis vraiment confus quant à la différence de sens concernant le contexte de régression linéaire des termes suivants: Statistique F R au carré Erreur standard résiduelle J'ai trouvé cette webstie qui m'a donné un bon aperçu des différents termes impliqués dans la régression linéaire, mais les termes mentionnés ci-dessus …

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Forme de confiance et intervalles de prédiction pour la régression non linéaire

Les bandes de confiance et de prédiction autour d'une régression non linéaire sont-elles censées être symétriques autour de la droite de régression? Cela signifie qu'ils ne prennent pas la forme d'un sablier comme dans le cas des bandes pour la régression linéaire. Pourquoi donc? Voici le modèle en question: Voici …

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Régression linéaire vs non linéaire

J'ai un ensemble de valeurs xxx et yyy qui sont théoriquement liées de façon exponentielle: y=axby=axby = ax^b Une façon d'obtenir les coefficients consiste à appliquer des logarithmes naturels des deux côtés et à ajuster un modèle linéaire: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] …

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Distinction entre modèle linéaire et non linéaire

J'ai lu quelques explications sur les propriétés des modèles linéaires par rapport aux modèles non linéaires, mais je ne sais toujours pas si un modèle disponible est linéaire ou non linéaire. Par exemple, le modèle suivant est-il linéaire ou non linéaire? yt= β0+ β1B ( L ; θ ) Xt+ …

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Comment choisir les valeurs initiales pour l'ajustement des moindres carrés non linéaires

La question ci-dessus dit tout. Fondamentalement, ma question concerne une fonction d'ajustement générique (qui pourrait être arbitrairement compliquée) qui sera non linéaire dans les paramètres que j'essaie d'estimer, comment choisit-on les valeurs initiales pour initialiser l'ajustement? J'essaie de faire des moindres carrés non linéaires. Existe-t-il une stratégie ou une méthode? …

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Comment lire la bonté de l'ajustement sur nls de R?

J'essaie d'interpréter la sortie de nls (). J'ai lu ce post mais je ne comprends toujours pas comment choisir le meilleur ajustement. De mes ajustements, j'ai deux sorties: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b …

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Comment puis-je tester si les deux estimations de paramètres dans le même modèle sont significativement différentes?

J'ai le modèle y= xune× zb+ ey=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e où est la variable dépendante, et sont des variables explicatives, et sont les paramètres et est un terme d'erreur. J'ai des estimations de paramètres de et et une matrice de covariance de ces estimations. Comment tester si et …

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Quelle est la façon la plus appropriée de transformer des proportions lorsqu'elles sont une variable indépendante?

Je pensais avoir compris ce problème, mais maintenant je ne suis pas aussi sûr et je voudrais vérifier avec les autres avant de continuer. J'ai deux variables, Xet Y. Yest un rapport, et il n'est pas limité par 0 et 1 et est généralement distribué normalement. Xest une proportion, délimitée …

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Pourquoi est-il important de faire une distinction entre régression «linéaire» et «non linéaire»?

Quelle est l'importance de la distinction entre modèles linéaires et non linéaires? La question du modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.? et sa réponse a été une clarification extrêmement utile de la linéarité / non-linéarité des modèles linéaires généralisés. Il semble extrêmement …

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Calculer log-vraisemblance «à la main» pour la régression généralisée des moindres carrés non linéaires (nlme)

J'essaie de calculer la log-vraisemblance pour une régression des moindres carrés non linéaires généralisée pour la fonction optimisée par le dans le package R , en utilisant la matrice de covariance de variance générée par les distances sur un arbre phylogénétique en supposant un mouvement brownien (à partir du package). …

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Pouvons-nous utiliser des échantillons bootstrap plus petits que l'échantillon d'origine?

Je veux utiliser le bootstrap pour estimer les intervalles de confiance pour les paramètres estimés à partir d'un ensemble de données de panel avec N = 250 entreprises et T = 50 mois. L'estimation des paramètres est coûteuse en calcul (quelques jours de calcul) en raison de l'utilisation du filtrage …

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Obtenir les bonnes valeurs de départ pour un modèle nls dans R

J'essaie d'adapter un modèle de loi de puissance simple à un ensemble de données qui se présente comme suit: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 L'objectif étant de faire passer la ligne électrique et de l'utiliser pour prédire les revvlaues pour …

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Que signifie «curviligne»?

Pour autant que je sache, curviligne est défini vaguement mais signifie la même chose que non linéaire . Est-ce exact? Ou bien curviligne a-t-il une définition distincte?

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