Statistiques et Big Data polynomial

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Est-il judicieux d’ajouter un terme quadratique mais pas le terme linéaire à un modèle?

J'ai un modèle (mixte) dans lequel l'un de mes prédicteurs ne devrait a priori être associé de manière quadratique au prédicteur (en raison de la manipulation expérimentale). Par conséquent, je voudrais ajouter uniquement le terme quadratique au modèle. Deux choses m'empêchent de le faire: Je pense avoir lu quelque part …

57 regression polynomial

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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 …

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

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Pourquoi utiliser la régularisation dans la régression polynomiale au lieu de baisser le degré?

Lors de la régression, par exemple, deux hyper paramètres à choisir sont souvent la capacité de la fonction (par exemple, le plus grand exposant d’un polynôme) et la quantité de régularisation. Pourquoi ne pas simplement choisir une fonction à faible capacité, puis ignorer toute régularisation? De cette façon, il ne …

32 regression machine-learning optimization regularization polynomial

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Régression polynomiale avec scikit-learn

J'essaie d'utiliser scikit-learn pour la régression polynomiale. D'après ce que j'ai lu, la régression polynomiale est un cas particulier de régression linéaire. J'étais en train de sauter que peut-être l'un des modèles linéaires généralisés de scikit peut être paramétré pour s'adapter à des polynômes d'ordre supérieur, mais je ne vois …

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

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Régression polynomiale brute ou orthogonale?

Je veux régresser une variable sur x , x 2 , … , x 5 . Dois-je le faire en utilisant des polynômes bruts ou orthogonaux? J'ai regardé la question sur le site qui traite de ces derniers, mais je ne comprends pas vraiment quelle est la différence entre les …

22 r regression polynomial

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Que se passe-t-il lorsque j'inclus une variable au carré dans ma régression?

Je commence par ma régression OLS: où D est une variable fictive, les estimations deviennent différentes de zéro avec une faible valeur de p. Je fais ensuite un test Ramsey RESET et constate que j'ai une mauvaise déformation de l'équation, j'inclus donc au carré x: y = β 0 + …

20 regression multiple-regression interpretation least-squares polynomial

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Récupération des coefficients bruts et des variances de la régression polynomiale orthogonale

Il semble que si j'ai un modèle de régression tel que yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Je peux soit adapter un polynôme brut et obtenir des résultats peu fiables, soit ajuster un polynôme orthogonal et obtenir des coefficients qui n'ont pas d'interprétation physique directe (par exemple, je …

14 regression linear-model regression-coefficients polynomial

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Effectuer une régression linéaire, mais forcer la solution à passer par certains points de données particuliers

Je sais comment effectuer une régression linéaire sur un ensemble de points. Autrement dit, je sais comment adapter un polynôme de mon choix, à un ensemble de données donné (au sens LSE). Cependant, ce que je ne sais pas, c'est comment forcer ma solution à passer par certains points particuliers …

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

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Pourquoi existe-t-il de grands coefficients pour les polynômes d'ordre supérieur

Dans le livre de Bishop sur l'apprentissage automatique, il traite du problème de l'ajustement d'une courbe d'une fonction polynomiale à un ensemble de points de données. Soit M l'ordre du polynôme ajusté. Il déclare que Nous voyons qu'à mesure que M augmente, l'amplitude des coefficients augmente généralement. En particulier pour …

13 regression least-squares curve-fitting polynomial

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Y a-t-il jamais une raison de ne pas utiliser de polynômes orthogonaux lors de l'ajustement des régressions?

En général, je me demande s'il est toujours préférable de ne pas utiliser de polynômes orthogonaux lors de l'ajustement d'une régression avec des variables d'ordre supérieur. En particulier, je me demande avec l'utilisation de R: Si poly()avec raw = FALSEproduit les mêmes valeurs ajustées poly()qu'avec raw = TRUE, et polyavec …

13 r regression polynomial

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Que sont les polynômes orthogonaux multivariés calculés dans R?

Les polynômes orthogonaux dans un ensemble univarié de points sont des polynômes qui produisent des valeurs sur ces points d'une manière telle que son produit scalaire et sa corrélation par paires sont nuls. R peut produire des polynômes orthogonaux avec fonction poly . La même fonction a une variante polym …

12 r multiple-regression polynomial orthogonal

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Puis-je interpréter l'inclusion d'un terme quadratique dans la régression logistique comme indiquant un tournant?

Dans une régression logistique avec des termes linéaires et quadratiques uniquement, si j'ai un coefficient linéaire et un coefficient quadratique , puis-je dire qu'il y a un point tournant de la probabilité à ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2- β1/ (2 β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation logit polynomial

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Si vous ne pouvez pas le faire orthogonalement, faites-le brut (régression polynomiale)

Lors de la régression polynomiale de YOuiY sur XXX , les gens utilisent parfois des polynômes bruts, parfois des polynômes orthogonaux. Mais quand ils utilisent ce qui semble complètement arbitraire. Ici et ici, des polynômes bruts sont utilisés. Mais ici et ici , les polynômes orthogonaux semblent donner les bons …

11 regression polynomial

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Calcul des variables de contraste polynomiales

Veuillez me donner une idée de la façon de recoder efficacement une variable catégorielle (facteur) dans l'ensemble de variables de contraste polynomiales orthogonales. Pour de nombreux types de variables de contraste (par exemple, déviation, simple, Helmert, etc.), la réussite est la suivante: Composez la matrice des coefficients de contraste correspondant …

11 contrasts polynomial

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Pourquoi utiliserait-on le carré de l'âge comme covariable dans une étude d'association génétique?

Pourquoi utiliser l'âge et le carré d'âge comme covariables dans une étude d'association génétique? Je peux comprendre l'utilisation de l'âge s'il a été identifié comme une covariable significative, mais je ne suis pas sûr de l'utilisation de l'âge au carré.

11 multiple-regression polynomial predictor bioinformatics genetics

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