Preguntas etiquetadas con nonlinear-regression

Sorprendentemente, no pude encontrar una respuesta a la siguiente pregunta usando Google: Tengo algunos datos biológicos de varias personas que muestran un comportamiento de crecimiento más o menos sigmoide en el tiempo. Por lo tanto, deseo modelarlo utilizando un crecimiento logístico estándar P(t) = k*p0*exp(r*t) / (k+p0*(exp(r*t)-1)) siendo p0 el …

14 r  nonlinear-regression  mixed-model  growth-model 

Tengo los siguientes datos y me gustaría ajustarle un modelo de crecimiento exponencial negativo: 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 …

14 r  nonlinear-regression  fitting  nls 

Estoy realmente confundido acerca de la diferencia de significado con respecto al contexto de regresión lineal de los siguientes términos: Estadística F R-cuadrado Error estándar residual Encontré este sitio web que me dio una gran comprensión de los diferentes términos involucrados en la regresión lineal, sin embargo, los términos mencionados …

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

¿Se supone que las bandas de confianza y predicción alrededor de una regresión no lineal son simétricas alrededor de la línea de regresión? Lo que significa que no toman la forma del reloj de arena como en el caso de las bandas para la regresión lineal. ¿Porqué es eso? Aquí …

13 confidence-interval  nonlinear-regression  prediction-interval 

Tengo un conjunto de valores xxx e que están teóricamente relacionados exponencialmente:yyy y=axby=axsiy = ax^b Una forma de obtener los coeficientes es aplicando logaritmos naturales en ambos lados y ajustando un modelo lineal: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Otra forma de obtener esto …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

He leído algunas explicaciones sobre las propiedades de los modelos lineales frente a los no lineales, pero aún así a veces no estoy seguro de si un modelo disponible es lineal o no lineal. Por ejemplo, ¿el siguiente modelo es lineal o no lineal? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t Con: B(L;θ)=∑k=1Kb(k;θ)LkB(L;θ)=∑k=1Kb(k;θ)LkB(L;\theta)=\sum_{k=1}^{K}b(k;\theta)L^k LkXt=Xt−kLkXt=Xt−kL^kX_t=X_{t-k} …

13 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

La pregunta anterior lo dice todo. Básicamente, mi pregunta es para una función de ajuste genérica (podría ser arbitrariamente complicada) que no será lineal en los parámetros que estoy tratando de estimar, ¿cómo se eligen los valores iniciales para inicializar el ajuste? Estoy tratando de hacer mínimos cuadrados no lineales. …

13 least-squares  nonlinear-regression  starting-values 

Estoy tratando de interpretar la salida de nls (). He leído esta publicación pero aún no entiendo cómo elegir la mejor opción. De mis ajustes tengo dos salidas: > 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 …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

Tengo el modelo y= xun× zsi+ ey=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e donde yyy es la variable dependiente, Xxx y zzz son variables explicativas, unaa y sibb son los parámetros y miee es un término de error. Tengo estimaciones de parámetros de unaa y sibb una matriz de covarianza de …

12 statistical-significance  nonlinear-regression 

Pensé que entendía este problema, pero ahora no estoy tan seguro y me gustaría consultar con otros antes de continuar. Tengo dos variables Xy Y. Yes una relación, y no está limitada por 0 y 1 y generalmente se distribuye normalmente. Xes una proporción y está delimitada por 0 y …

12 r  regression  data-transformation  nonlinear-regression  proportion 

¿Cuál es la importancia de la distinción entre modelos lineales y no lineales? La pregunta Modelo lineal no lineal versus generalizado: ¿Cómo se refiere a la regresión logística, de Poisson, etc.? y su respuesta fue una aclaración extremadamente útil de la linealidad / no linealidad de los modelos lineales generalizados. …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

Estoy tratando de calcular la probabilidad logarítmica de una regresión no lineal generalizada de mínimos cuadrados para la función optimizada por funcionan en el paquete R , usando la matriz de covarianza de varianza generada por distancias en un árbol filogenético asumiendo movimiento browniano ( del paquete). El siguiente código …

12 r  maximum-likelihood  least-squares  nonlinear-regression  mixed-model 

Quiero usar bootstrapping para estimar los intervalos de confianza para los parámetros estimados de un conjunto de datos de panel con N = 250 empresas y T = 50 meses. La estimación de parámetros es computacionalmente costosa (pocos días de cómputo) debido al uso del filtrado de Kalman y la …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter 

Estoy tratando de ajustar un modelo de ley de potencia simple a un conjunto de datos que es el siguiente: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 El objetivo es pasar la línea eléctrica y usarla para predecir revvlaues para las próximas …

12 r  predictive-models  nonlinear-regression  power-law  nls 

Por lo que puedo decir, curvilíneo se define vagamente pero significa lo mismo que no lineal . ¿Es eso correcto? ¿O curvilíneo tiene una definición distinta?

12 linear-model  nonlinear-regression  terminology  definition