回帰

ノンパラメトリック・ベイズ実践編2 回帰

まず、単純に線形回帰 s <- rnorm(n,0,1) head(s) m <- matrix(s,ncol=2) head(m) lm_res <- lm(m[,2] ~ m[,1]) lm_res plot(m) abline(lm_res) pythonで行こう Scikit learn の gaussian process regression そのExamplesの一つ カーネル関数から、値のsimi…

回帰メモ

Rmd 回帰手習い: Introduction to Regression作者: ryamada発売日: 2016/07/21メディア: Kindle版この商品を含むブログを見るもしくはこちら --- title: "Regression 回帰" author: "ryamada" date: "Thursday, July 21, 2016" output: html_document --- # …

RESTRICTED LEAST-SQUARES REGRESSION

メモリンク メモ2

復習する:検定・推定・情報量・エントロピー・分布間距離

セミナースライド(こちら) 色々な観測量があって、統合して解析したい(オミックス層のデータ構成) データ構成の組み合わせはいろいろ 独立・関連、情報 分割表の場合 分散分析と分散と情報量 線形解析は、「遠近両用」 非線形解析は、「近のみ重用」 「近の…

ドースレスポンスカーブ

> opt.out $par [1] 5.271906 2.112786 5.655760 1.899040 $value [1] 0.1945089 $counts function gradient 205 NA $convergence [1] 0 $message NULL > opt.out2 $par [1] 13.855497 1.723488 19.658422 1.871615 $value [1] 0.1943919 $counts function g…

決定係数

こちらで、回帰曲線とその回帰のよさの指数(決定係数)を扱っている 決定係数(Wiki(日)) 意味の概念図はこれ(Wiki英から) 残差の程度を数値化するのが決定係数 「残差の二乗」を点について足し合わせているので、「分散」のサンプル数倍のようなもの 「分散」…

PLSR Partial Least Square Regression 2

成分数として「適当な値」を見つけないといけない Leave-one-outなどを用いて、「これ」という値を見つけることになる それについては、こちらなど

PLSR Partial Least Square Regression

昨日の続き PLSモデルはパッケージparcorでも lasso, adaptive lasso, PLS, and Ridge Regression, model selection for lasso, adaptive lasso and Ridge regression based on cross-validation. 重回帰→主成分回帰→PLSRという展開 重回帰 主成分回帰 ここ…

主成分回帰 Principal Component Regression (PCR)3

重回帰と式の具合を比べてみよう 重回帰 主成分回帰 この式の比較から、重回帰でのと、主成分回帰でのとに違いが集約されていることがわかる

主成分回帰 Principal Component Regression (PCR)2

plsパッケージのpcr()関数の出力と前の記事の出力の対応を調べる pcr.out<-pcr(Y~X) # 出力の中身を確認する str(pcr.out) # 係数行列(主成分の数ごと) #pcr.out$coefficients = pcr.out[[1]] for(i in 1:maxa)print(Bs[[i]]-pcr.out$coefficients[,,i]) # …

主成分回帰 Principal Component Regression (PCR)

昨日の続き Rのplsパッケージのpcr()関数(PCR処理)の出力が今一つわからなかったので特異値分解との関係を確認する 行列式関係 特異値分解 ,( 主成分回帰では、「主な」成分のみを使うので、それを取り出すことを考える 使用する主成分の数をとすると、上記…

PLS Partial Least Squares/Projection to Latent Structuresの整理記事

2011/08/12,2011/08/13の記事に書き直したので、そちらの方がわかりやすいです。

PLS Partial Least Squares/Projection to Latent Structures

chemometrics(計量化学)という分野があるという(日本語版Wiki、英語版Wiki) 『大量のデータに対し、次元の圧縮・視覚化・回帰・判別・分類などを行うことによって、より構造的に理解しやすい形に加工し、実験結果の解釈に重要な情報を提供することを目的とす…

駆け足で読む『確率論的リスク解析の数理と方法』

疾患のモデル化をしている(こちら) 確率過程も別途行っている(こちらとこちら) 以下の本は、確率過程をリスク過程で実施するために利用可能な、利用されている事項が手際よく順を追って紹介されている(ようだ、まだ本を開いてめくっただけなので…)。 確率論…

glm()

Rでは一般化線形回帰により、指数関数族(正規分布・ポアソン分布・二項分布・ガンマ分布等)への線形あてはめが出来ます。 glm()関数を用いてのパラメタ推定には、familyなるモデルに関するオブジェクト(こちら参照)が活用されるわけですが、 このfamilyオブ…

Practical Regression and Anova using R

PDFへのリンク(200ページ超)