Üç Regresyon Katsayısı Tahmini – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri
Yıllık Yağışları Tahmin Eden Üç Regresyon Katsayısı Tahmini
Bu yetersiz belirleme sorunuyla başa çıkmak için üç strateji geliştirilmiştir. İlk ikisi, β’nın temel katsayı genişlemesini kullanarak sorunu yeniden tanımlar.
Üçüncüsü, potansiyel olarak yüksek boyutlu ortak değişkenli fonksiyonları, temel bileşenler analizini kullanarak düşük boyutlu bir yaklaşımla değiştirir. İlk iki yaklaşım fRegress fonksiyonu kullanılarak gösterilecektir. R ve Matlab’daki fRegress işlevi en az üç bağımsız değişken gerektirir:
- yfdPar Bu nesne, yanıt değişkenini içerir. İşlevsel bir parametre nesnesi, işlevsel bir veri nesnesi veya basitçe N skaler yanıt vektörü olabilir. Bu bölümde kendimizi skaler yanıt durumuyla sınırlayacağız.
- xfdlist Bu nesne, doğrusal modeli kullanarak yanıtı tahmin etmek için kullanılan tüm işlevsel ve skaler ortak değişkenli işlevleri içerir. Her ortak değişken, R’deki bir liste nesnesindeki bir öğe veya bileşen veya Matlab’daki bir hücre dizisindeki bir giriştir.
- betalist Bu, R’deki bir liste nesnesi veya Matlab’daki ikinci argümanla aynı uzunlukta bir hücre dizisidir; fonksiyonel regresyon katsayısı nesnelerini belirtir. Herhangi birinin veya tümünün bir pürüzlülük cezasına tabi olması mümkün olduğundan, fRegress varsayılan olarak hem işlevsel veri nesnelerini hem de temel nesneleri işlevsel parametre nesnelerine dönüştürecek olsa da, prensipte hepsi işlevsel parametre nesneleridir.
Burada, xfdlist argümanı için kullanılacak, burada templist adını verdiğimiz iki uzunluktaki bir listede günlük yıllık yağışı tahmin etmek için gereken iki fonksiyonel veri ortak değişkenini saklıyoruz.
Düşük Boyutlu Regresyon Katsayısı Fonksiyonu β
β’yı tahmin etmek için en basit strateji, β’nın (9.3)’deki K boyutsallığını N’ye göre küçük tutmaktır. Test yatağı genişlememizde, sıcaklık profillerini çarparak regresyon katsayısı β için beş Fourier temel fonksiyonu ile çalışacağız; Ayrıca, yukarıda kurulan sabit kesişme ortak değişkeninin çarpanı olan α için sabit bir fonksiyon kullanacağız.
Names(fRegressList) komutu, tahmin edilen regresyon katsayısı fonksiyonlarını içeren bir bileşen betaestlistini ortaya çıkarır. Bunların her biri işlevsel bir parametre nesnesidir. Sıcaklık profilleri için regresyon fonksiyonunun tahminini komutlarla çizebiliriz.
Bu uyumun kalitesini değerlendirmemiz gerekiyor. İlk olarak, bu model tarafından tanımlanan uygun değerleri çıkaralım ve artıkları hesaplayalım. Ayrıca, yalnızca bir sabit veya kesişim kullanarak uyum için olduğu kadar uyum ile ilişkili karelerin hata toplamlarını da hesaplayacağız.
Kare çoklu korelasyon 0.80’dir ve 5 ve 29 serbestlik dereceli karşılık gelen F oranı 22.6’dır, bu da verilere tesadüfen beklediğimizden çok daha iyi bir uyum olduğunu düşündürür.
Regresyon katsayısı Nedir
Basit regresyon analizi yorumlama
Regresyon analizi yorumlama
Çoklu regresyon analizi örnekleri
Regresyon Analizi ders notları
Regresyon analizi anlamlılık düzeyi
Çoklu regresyon analizi yorumlama
Çoklu regresyon analizi soru ve cevapları
Pürüzlülük Cezası Kullanarak Katsayı β Tahmini
Düzgün bir uyum elde etmenin iki yolu vardır. En basiti, β(t) için düşük boyutlu bir temel kullanmaktır. Bununla birlikte, bir pürüzlülük cezası kullanarak “pürüzsüz” ile ne demek istediğimizi daha doğrudan kontrol edebiliriz. Yüksek boyutlu bir temelin bir pürüzlülük cezası ile kombinasyonu, (a) önemli özelliklerin gözden kaçırılması veya (b) uygulama için çok küçük bir temel seti kullanılarak görüntüye yabancı özelliklerin zorlanması olasılığını azaltır.
Bu, β’deki varyasyonu Lβ = 0 diferansiyel denkleminin çözümüne istediğimiz kadar küçültmemizi sağlar. Örneğin, bilinen bir periyoda sahip periyodik verilerle çalıştığımızı varsayalım. (5.11) ifadesinde belirtildiği gibi, harmonik hızlandırma operatörünün kullanımıdır.
Basit bir sinüs dalgasına ceza koymaz ve bir Fourier yaklaşımında yüksek mertebeden harmonikler üzerindeki cezayı yaklaşık olarak harmonik mertebesinin altıncı kuvvetiyle orantılı olarak artırır. (Bu ifadede ω, bilindiği varsayılan periyot tarafından belirlenir.)
Bu modele birden fazla fonksiyonel ortak değişken dahil edilebilir ve skaler ortak değişkenler de dahil edilebilir. yi’ye ek olarak, p skaler ortak değişkenleri zi = (zi1,…,zip) ve q fonksiyonel ortak değişkenlerini xi1(t),…,xiq(t) ölçtüğümüzü varsayalım. Bunları lineer bir modele aşağıdaki gibi koyabiliriz.
Tahmini katsayıların vektörünü, cezalı en küçük kareler tarafından tahmin edilen her tahmin edilen katsayı fonksiyonunu βˆk(t) tanımlayan katsayılarla birlikte tutmak. Bunlar daha sonra uygun işlevsel veri nesnelerini oluşturmak için ayıklanır.
print(fRegressList$df) komutu, kesme dahil bu modelin serbestlik derecesini, yukarıdaki basit model için kullandığımız 6 değerinin biraz altında 4.7’dir.
Kare çoklu korelasyon şimdi 0.75’tir, kısmen daha az serbestlik derecesi kullanılması nedeniyle basit model değerinden küçük bir düşüş. F oranı, 3,7 ve 30,3 serbestlik derecesiyle 25,1’dir ve basit modelden bile daha önemlidir.
Okuyucu, bir yumuşatma cezası kullanıldığından, F dağılımının bu model için yalnızca boş dağılıma bir yaklaşıklığı temsil ettiğini not etmelidir. Günlük yıllık yağışın tahmin edilen ve gözlemlenen değerlerini karşılaştırır.
Aşağıda türetilen güven aralıkları ile birlikte β(t) katsayısını çizer. Bu versiyonun bununla karşılaştırılması, sabit düşük boyutlu strateji yerine pürüzlülük ceza yaklaşımının neden tercih edilmesi gerektiğini göstermektedir; şimdi sadece sonbahar aylarının ilişkiyi tanımlamada gerçekten önemli olduğunu ve Şekil 9.1’de yılın diğer kısımlarındaki önemli salınımların aslında konu dışı olduğunu görüyoruz.
Resmi tamamlamak için, β için sabit bir değerle de aynı şeyi yapıp yapamayacağımızı sormalıyız. Burada sabit temeli kullanıyoruz, fRegress’i çalıştırıyoruz ve bu uyumu bir kıyaslama olarak kullanarak karşılaştırmayı yeniden yapıyoruz. Bu model için serbestlik derecesi şimdi 2’dir.
1 ve 33 serbestlik derecesi için R2 = 0.49 ve F = 31.3’ü bulduk, bu nedenle modelimizin katkısı da bu kıyaslama ile ilgili olarak önemlidir. Yani fonksiyonel lineer regresyon burada doğru seçimdir.
Düzgünleştirme Parametrelerini Seçme
Bu analizde yumuşatma parametresi için λ = 1012.5’i nasıl bulduk? Düzgünleştirme parametreleri λ j kesinlikle öznel olarak seçilebilse de, çapraz doğrulamayı, düzleştirme seviyesini tanımlamak için verileri kullanmanın bir yolu olarak da düşünebiliriz.
Bir çapraz doğrulama puanı tanımlamak için, α(−i) ve β(−i)’nin ith gözlemi olmadan tahmin edilen tahmini regresyon λλ parametreleri olmasına izin verdik.
Bu miktarlar, yalnızca skaler yanıtlar için fRegress tarafından döndürülür. Bu GCV(λ), (farklı gösterimde) tartışılmıştır. Ramsay ve Silverman’daki (2005) daha fazla literatüre referans dahil olmak üzere CV ve GCV’nin bir karşılaştırması içindir.
Basit regresyon Analizi yorumlama Çoklu regresyon analizi örnekleri Çoklu regresyon analizi soru ve cevapları Çoklu regresyon analizi yorumlama Regresyon analizi anlamlılık düzeyi Regresyon Analizi ders notları Regresyon analizi yorumlama Regresyon katsayısı Nedir