Preguntas etiquetadas con nonlinear

A menudo leo sobre una función que es 'altamente no lineal'. En mi opinión, hay "lineal" y "no lineal", entonces, ¿de qué se trata esto 'altamente'? ¿Hay una diferencia formal de no lineal? ¿Cómo se define?

27 terminology  nonlinear  mathematical-statistics 

Tengo una pregunta sobre la semántica sobre la que me gustaría la opinión de otros estadísticos. Sabemos que modelos como el logístico, Poisson, etc. se encuentran bajo el paraguas de modelos lineales generalizados. El modelo incluye funciones no lineales de los parámetros, que a su vez pueden modelarse utilizando el …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Estoy buscando un estudio de caso de regresión lineal avanzado que ilustre los pasos necesarios para modelar relaciones complejas y no lineales múltiples utilizando GLM u OLS. Es sorprendentemente difícil encontrar recursos que vayan más allá de los ejemplos básicos de la escuela: la mayoría de los libros que he …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Estoy tratando de entender el significado matemático de los modelos de clasificación no lineal: Acabo de leer un artículo que habla de que las redes neuronales son un modelo de clasificación no lineal. Pero me doy cuenta de que: La primera capa: 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 capa posterior y=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Se puede …

18 neural-networks  nonlinear-regression  nonlinear 

Pensando en usar redes neuronales recurrentes para el pronóstico de series de tiempo. Básicamente implementan una especie de regresión automática no lineal generalizada, en comparación con los modelos ARMA y ARIMA que utilizan la regresión automática lineal. Si estamos realizando una regresión automática no lineal, ¿sigue siendo necesario que las …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Entiendo que el principio básico detrás del algoritmo para LLE consta de tres pasos. Encontrar la vecindad de cada punto de datos por alguna métrica como k-nn. Encuentre pesos para cada vecino que denotan el efecto que tiene el vecino en el punto de datos. Construya la incrustación de baja …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

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 

¿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 

Para analizar los datos de un experimento de biofísica, actualmente estoy tratando de hacer un ajuste de curva con un modelo altamente no lineal. La función del modelo se ve básicamente como: y=ax+bx−1/2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Aquí, especialmente el valor de bbb es de gran interés. Una trama para …

12 curve-fitting  nonlinear 

Estoy estudiando e intentando implementar redes neuronales convolucionales, pero supongo que esta pregunta se aplica a los perceptrones multicapa en general. Las neuronas de salida en mi red representan la activación de cada clase: la neurona más activa corresponde a la clase predicha para una entrada dada. Para considerar un …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

He estado leyendo sobre el método de Nyström para la aproximación de kernel de bajo rango. Este método se implementa en scikit-learn [1] como un método para proyectar muestras de datos a una aproximación de bajo rango del mapeo de características del núcleo. A lo mejor de mi conocimiento, dado …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

Espero que la siguiente pregunta general tenga sentido. Tenga en cuenta que, a los fines de esta pregunta en particular, no me interesan las razones teóricas (dominio de la materia) para introducir la no linealidad. Por lo tanto, formularé la pregunta completa de la siguiente manera: ¿Qué es un marco …

10 nonlinear-regression  methodology  nonlinear  regression-strategies 

Sinceramente espero haber formulado esta pregunta de tal manera que pueda responderse definitivamente; si no, ¡hágamelo saber y volveré a intentarlo! También debería adivinar que utilizaré R para estos análisis. Tengo varias medidas de las plant performance (Ys)que sospecho que fueron influenciadas por cuatro tratamientos que impuse flower thinning (X1), …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Hemos ajustado una función no lineal a los datos observados. El siguiente paso debe ser la evaluación de la bondad de ajuste de esta función (como para modelos lineales).R2R2R^2 ¿Cuáles son las formas habituales de medir esto? Editar 1: El ajuste se realizó de la siguiente manera: Realizar una regresión …

8 goodness-of-fit  nonlinear