Questions tagged «constrained-regression»

考虑带有附加约束的岭回归，该约束要求具有单位平方和（等效于单位方差）；如果需要，可以假定也具有单位平方和： ÿy^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y β^∗λ=argmin{∥y−Xβ∥2+λ∥β∥2}s.t.∥Xβ∥2=1.β^λ∗=arg⁡min{‖y−Xβ‖2+λ‖β‖2}s.t.‖Xβ‖2=1.\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^* = \arg\min\Big\{\|\mathbf y - \mathbf X \boldsymbol \beta\|^2+\lambda\|\boldsymbol\beta\|^2\Big\} \:\:\text{s.t.}\:\: \|\mathbf X \boldsymbol\beta\|^2=1. \ lambda \ to \ infty时\ hat {\ boldsymbol \ beta} _ \ lambda ^ *的限制是多少？β^∗λβ^λ∗\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^*λ→∞λ→∞\lambda\to\infty 以下是一些我认为是正确的声明： 当λ=0λ=0\lambda=0，有一个整洁的显式解决方案：采用OLS估计器β^0= （X⊤X ）− 1X⊤ÿβ^0=(X⊤X)−1X⊤y\hat{\boldsymbol\beta}_0=(\mathbf X^\top \mathbf X)^{-1}\mathbf X^\top \mathbf y并对其进行归一化以满足约束（可以通过添加Lagrange乘数并进行微分来查看此约束）： β^∗0= β^0/ ∥X β^0∥ 。β^0∗=β^0/‖Xβ^0‖.\hat{\boldsymbol\beta}_0^* = …

21 pca  regularization  ridge-regression  partial-least-squares  constrained-regression 

我想在中执行非常简单的线性回归R。公式很简单，如。但是我希望斜率（）在1.4到1.6之间。ÿ= a x + bÿ=一种X+by = ax + b一种一种a 如何才能做到这一点？

18 r  regression  constrained-regression 

我正在研究一个值严格为正的时间序列。使用包括AR，MA，ARMA等在内的各种模型，我找不到简单的方法来获得严格的积极预测。 我正在使用R进行预测，我所能找到的是带有以下描述的正参数的Forecast.hts {hts} ： 预测分级或分组时间序列，包hts ## S3 method for class 'gts': forecast((object, h, method = c("comb", "bu", "mo", "tdgsf", "tdgsa", "tdfp", "all"), fmethod = c("ets", "rw", "arima"), level, positive = FALSE, xreg = NULL, newxreg = NULL, ...)) positive If TRUE, forecasts are forced to be strictly positive http://www.inside-r.org/packages/cran/hts/docs/forecast.gts 对于非分层时间序列有什么建议吗？关于使用其他约束（例如最小值，最大值等）的概括又如何呢？ …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

我想手动固定某个系数，例如，然后将系数拟合到所有其他预测变量，同时在模型中保留。β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 如何使用R实现此目的？glmnet如果可能的话，我特别想与LASSO（）合作。 或者，如何将这个系数限制在特定范围内，例如？0.5≤β1≤1.00.5≤β1≤1.00.5\le\beta_1\le1.0

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

我一直在使用Matlab来执行无约束的最小二乘（普通最小二乘），它会自动输出系数，检验统计量和p值。 我的问题是，在执行约束最小二乘法（严格为非负系数）时，它仅输出系数，而无检验统计量，p值。 可以计算这些值以确保重要性吗？为何不能直接在软件（或与此相关的任何其他软件）上使用它？

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

我正在尝试在R中拟合离散时间模型，但不确定如何执行。 我读过您可以将因变量组织在不同的行中，每个时间观察行一个，并将该glm函数与logit或cloglog链接一起使用。从这个意义上讲，我有三列：ID，Event（在每个时间范围内为1或0）和Time Elapsed（自观察开始以来）以及其他协变量。 如何编写适合模型的代码？哪个因变量？我想我可以将其Event用作因变量，并将其包括Time Elapsed在协变量中。但是，会发生什么ID呢？我需要吗？ 谢谢。

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation