Uma expressão matemática com> 1 termo contendo a mesma variável (por exemplo, x & x ^ 2). Polinômios são comumente usados para modelar relações curvilíneas.
Eu tenho um modelo (misto) em que um dos meus preditores deve, a priori, estar relacionado quadraticamente ao preditor (devido à manipulação experimental). Por isso, gostaria de adicionar apenas o termo quadrático ao modelo. Duas coisas me impedem de fazê-lo: Acho que li em algum lugar que você...
Se a regressão polinomial modela relações não lineares, como pode ser considerado um caso especial de regressão linear múltipla? A Wikipedia observa que "Embora a regressão polinomial ajuste um modelo não linear aos dados, como um problema de estimativa estatística é linear, no sentido de que a...
Ao fazer a regressão, por exemplo, dois hiper parâmetros a serem escolhidos geralmente são a capacidade da função (por exemplo, o maior expoente de um polinômio) e a quantidade de regularização. O que me deixa confuso é por que não escolher uma função de baixa capacidade e depois ignorar qualquer...
Estou tentando usar o scikit-learn para regressão polinomial. Pelo que li, a regressão polinomial é um caso especial de regressão linear. Eu esperava que talvez um dos modelos lineares generalizados do scikit possa ser parametrizado para se ajustar a polinômios de ordem superior, mas não vejo opção...
Eu quero regredir uma variável em . Devo fazer isso usando polinômios brutos ou ortogonais? Eu olhei para a pergunta no site que lida com isso, mas eu realmente não entendo qual é a diferença entre usá-lo. x , x 2 , … , x 5yyyx , x2, … , X5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 Por que não posso simplesmente...
Começo com minha regressão OLS: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0 0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon onde D é uma variável dummy, as estimativas tornam-se diferentes de zero com um baixo valor de p. Em seguida, pré-formao um teste de Ramsey RESET e descobri que tenho alguma...
Parece que se eu tiver um modelo de regressão 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^3Posso ajustar um polinômio bruto e obter resultados não confiáveis ou ajustar um polinômio ortogonal e obter coeficientes que não têm uma...
Eu sei como executar uma regressão linear em um conjunto de pontos. Ou seja, eu sei como ajustar um polinômio de minha escolha a um determinado conjunto de dados (no sentido LSE). No entanto, o que não sei é como forçar minha solução a passar por alguns pontos específicos de minha escolha. Já vi...
Em geral, estou me perguntando se é sempre melhor não usar polinômios ortogonais ao ajustar uma regressão com variáveis de ordem superior. Em particular, eu estou pensando com o uso de R: Se poly()com raw = FALSEproduz os mesmos valores ajustados como poly()com raw = TRUE, e polycom raw =...
No livro de Bishop sobre aprendizado de máquina, ele discute o problema de ajustar uma função polinomial a um conjunto de pontos de dados. Seja M a ordem do polinômio ajustado. Ele afirma que Vemos que, à medida que M aumenta, a magnitude dos coeficientes geralmente aumenta. Em particular para...
Em uma regressão logística apenas com termos lineares e quadráticos, se eu tiver um coeficiente linear e um coeficiente quadrático β 2 , posso dizer que existe um ponto de viragem da probabilidade em - β 1 / ( 2 β 2 ) ?β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 /...
Estou lendo Multivariable Model Building: Uma Abordagem Pragmática à Análise de Regressão Baseada em Polinômios Fracionários para Modelagem de Variáveis Contínuas de Patrick Royston e Willie Sauerbrei. Até agora, estou impressionado e é uma abordagem interessante que não havia considerado...
Polinômios ortogonais em um conjunto univariado de pontos são polinômios que produzem valores nesses pontos de maneira que seu produto escalar e a correlação pareada sejam zero. R pode produzir polinômios ortogonais com a função poli . A mesma função possui um polímero variante que produz...
Por favor, me dê uma idéia de como recodificar com eficiência uma variável categórica (fator) no conjunto de variáveis de contraste polinomial ortogonais. Para muitos tipos de variáveis de contraste (por exemplo, desvio, simples, Helmert etc.), o passe é: Componha a matriz dos coeficientes...
Por que alguém usaria a idade e o quadrado da idade como covariáveis em um estudo de associação genética? Eu posso entender o uso da idade se ela foi identificada como uma covariável significativa, mas estou perplexo quanto ao uso do quadrado da
Ao realizar a regressão polinomial de YYY para XXX , as pessoas às vezes usam polinômios brutos, às vezes polinômios ortogonais. Mas quando eles usam o que parece completamente arbitrário. Aqui e aqui polinômios brutos são usados. Mas aqui e aqui , polinômios ortogonais parecem dar os resultados...
Por que estou recebendo previsões diferentes para expansão polinomial manual e usando a polyfunção R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <-...
Quero modelar duas variáveis de tempo diferentes, algumas das quais são fortemente colineares nos meus dados (idade + coorte = período). Ao fazer isso, tive alguns problemas com ee lmerinterações poly(), mas provavelmente não está limitado a lmer, obtive os mesmos resultados com o...
Não tenho um exemplo ou tarefa específica em mente. Eu sou apenas novo no uso de splines-b e queria entender melhor essa função no contexto de regressão. Vamos supor que queremos avaliar a relação entre a variável resposta e alguns preditores x 1 , x 2 , . . . , x p . Os preditores incluem algumas...
Quero incluir o termo xxx e seu quadrado x2x2x^2 (variáveis preditoras) em uma regressão, porque presumo que valores baixos de xxx tenham um efeito positivo na variável dependente e valores altos tenham um efeito negativo. O x2x2x^2 deve capturar o efeito dos valores mais altos. Portanto, espero...