Preguntas etiquetadas con polynomial

Tengo un modelo (mixto) en el que uno de mis predictores debería estar a priori solo relacionado cuadráticamente con el predictor (debido a la manipulación experimental). Por lo tanto, me gustaría agregar solo el término cuadrático al modelo. Dos cosas me impiden hacerlo: Creo que leí algo que siempre debería …

57 regression  polynomial 

Si la regresión polinómica modela relaciones no lineales, ¿cómo puede considerarse un caso especial de regresión lineal múltiple? Wikipedia señala que "Aunque la regresión polinómica ajusta un modelo no lineal a los datos, como problema de estimación estadística es lineal, en el sentido de que la función de regresión es …

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

Al hacer la regresión, por ejemplo, dos hiperparámetros para elegir son a menudo la capacidad de la función (por ejemplo, el mayor exponente de un polinomio) y la cantidad de regularización. Lo que me confunde es, ¿por qué no elegir una función de baja capacidad y luego ignorar cualquier regularización? …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

Estoy tratando de usar scikit-learn para la regresión polinómica. Por lo que leí, la regresión polinómica es un caso especial de regresión lineal. Esperaba que tal vez uno de los modelos lineales generalizados de scikit pueda parametrizarse para ajustarse a polinomios de orden superior, pero no veo ninguna opción para …

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

Quiero hacer una regresión de una variable en . ¿Debo hacer esto usando polinomios en bruto u ortogonales? Miré la pregunta en el sitio que se ocupa de estos, pero realmente no entiendo cuál es la diferencia entre usarlos. yyyx,x2,…,x5X,X2,...,X5 5x,x^2,\ldots,x^5 ¿Por qué no puedo simplemente hacer una regresión "normal" …

22 r  regression  polynomial 

Comienzo con mi regresión OLS: donde D es una variable ficticia, las estimaciones se vuelven diferentes de cero con un valor p bajo. Luego realizo una prueba Ramsey RESET y descubro que tengo alguna especificación incorrecta de la ecuación, por lo tanto, incluyo x al cuadrado: y = β 0 …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

Parece que si tengo un modelo de regresión como 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^3Puedo ajustar un polinomio en bruto y obtener resultados poco confiables o ajustar un polinomio ortogonal y obtener coeficientes que no tienen una interpretación física directa (por ejemplo, no puedo usarlos para encontrar …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

Sé cómo realizar una regresión lineal en un conjunto de puntos. Es decir, sé cómo ajustar un polinomio de mi elección, a un conjunto de datos dado (en el sentido LSE). Sin embargo, lo que no sé es cómo forzar a mi solución a pasar por algunos puntos particulares de …

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

En el libro de Bishop sobre aprendizaje automático, se analiza el problema de ajustar una función polinómica a un conjunto de puntos de datos. Sea M el orden del polinomio ajustado. Dice como eso Vemos que, a medida que M aumenta, la magnitud de los coeficientes generalmente aumenta. En particular …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

En general, me pregunto si es mejor no usar polinomios ortogonales al ajustar una regresión con variables de orden superior. En particular, me pregunto con el uso de R: Si poly()con raw = FALSEproduce los mismos valores ajustados como poly()con raw = TRUE, y polycon raw = FALSEresuelve algunos de …

13 r  regression  polynomial 

Los polinomios ortogonales en un conjunto univariado de puntos son polinomios que producen valores en esos puntos de manera que su producto escalar y su correlación por pares son cero. R puede producir polinomios ortogonales con función poli . La misma función tiene un polimero variante que produce polinomios ortogonales …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

En una regresión logística solo con términos lineales y cuadráticos, si tengo un coeficiente lineal y un coeficiente cuadrático , ¿puedo decir que hay un punto de inflexión de la probabilidad en ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation  logit  polynomial 

Al realizar una regresión polinómica para sobre , las personas a veces usan polinomios en bruto, a veces polinomios ortogonales. Pero cuando usan lo que parece completamente arbitrario.XYYYXXX Aquí y aquí se utilizan polinomios en bruto. Pero aquí y aquí , los polinomios ortogonales parecen dar los resultados correctos. ¿Qué, …

11 regression  polynomial 

Dame una idea de cómo recodificar eficientemente una variable categórica (factor) en el conjunto de variables de contraste polinomiales ortogonales. Para muchos tipos de variables de contraste (por ejemplo, desviación, simple, Helmert, etc.) el pase es: Componga la matriz de coeficientes de contraste correspondiente al tipo. Invierta o generalice-invierta para …

11 contrasts  polynomial 

¿Por qué se usaría la edad y la edad al cuadrado como covariables en un estudio de asociación genética? Puedo entender el uso de la edad si se ha identificado como una covariable significativa, pero no sé cómo usar el cuadrado de la edad.

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics