Um modelo exponencial é um modelo descrito pela seguinte equação: yEu^= β0 0⋅ eβ1 1x1 i+ … + Βkxk iyEu^=β0 0⋅eβ1 1x1 1Eu+…+βkxkEu\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} A abordagem mais comum usada para estimar esse modelo é a linearização, o que pode ser feito...
Se assumirmos que nossos pontos de dados foram amostrados da superfície de uma esfera (com alguma perturbação), como podemos recuperar o centro dessa esfera? Na minha pesquisa, encontrei artigos sobre algo rotulado como "regressão esférica", mas não parecia exatamente o que estava fazendo a mesma...
Estou trabalhando em um modelo de custo preditivo em que a idade do paciente (uma quantidade inteira medida em anos) é uma das variáveis preditivas. Uma forte relação não linear entre idade e risco de internação é evidente: Estou pensando em uma spline de suavização de regressão penalizada...
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Eu tenho um exemplo de conjunto de dados da seguinte maneira: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount...
EDIT: Desde que fiz este post, segui com um post adicional aqui . Resumo do texto abaixo: Estou trabalhando em um modelo e tentei regressão linear, transformações de Box Cox e GAM, mas não progredi muito Usando R, Eu estou trabalhando atualmente em um modelo para prever o sucesso de jogadores...
Gostaria de especificar um modelo de regressão logística em que possuo o seguinte relacionamento: E[ YEu| XEu] = f( βxeu 1+ β2xeu 2)E[YEu|XEu]=f(βxEu1+β2xEu2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) que é a função inversa de logit.fff Existe uma maneira "rápida" de fazer isso com funções R...
Se eu tiver razões teóricas para supor que os dados possam se encaixar em uma equação incomum, como a seguinte: YEu= (β0 0+β1 1x1 i+β2x2 i+ϵEu)β3Yi=(β0+β1x1i+β2x2i+ϵi)β3Y_i = (\beta_0 + \beta_1x_{1i} + \beta_2x_{2i} + \epsilon_i)^{\beta_3} Posso usar a regressão linear múltipla de mínimos...
É comum ter uma técnica de regressão diferente nas folhas de uma árvore de regressão (por exemplo, regressão linear)? Eu tenho procurado por ele na última hora, mas tudo o que encontro são implementações que têm um valor constante nas folhas das árvores. Existe uma razão pela qual isso é / não é...
Suponha que eu esteja trabalhando com o seguinte modelo yi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiyi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiy_i = \alpha(1-\exp(-\beta t_i))+\gamma(1-\exp(-\delta t_i)) + \varepsilon_i . O é um gaussiano com média zero e estou tentando encontrar os melhores valores de ajuste...
Eu já vi vários artigos que analisam relações em forma de U ou inversas em forma de U entre variáveis (em uma estrutura de regressão). O entendimento geral que tenho a partir daí é que é um tipo específico de relacionamento não linear que todos podemos visualizar facilmente. No entanto, estou um...