H20在中表示,回归gbms的特征拆分是基于平方误差的减少。
这个平方误差是基于节点残差,即(resid - mean resid)^2,还是真实的响应,即( response - mean response)?我用的是伽马/泊松分布。
在伽马/泊松的情况下,损失就是偏差,那么为什么要使用平方误差呢?
我正在做一个练习,用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型,并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行,即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd
我希望从我的高斯GLM和泊松GLM中提取标准误差,如果有人知道我如何做到这一点的话?
模拟数据和两个模型的代码如下;
#data simulated before fitting models
set.seed(20220520)
#simulating 200 values between 0 and 1 from a uniform distribution
x = runif(200, min = 0, max = 1)
lam = exp(0.3+5*x)
y = rpois(200, lambda = lam)
#before we do this each Yi ma
我想知道如何从参数为p的伯努利随机变量的另一个泊松过程中模拟。
为了在区间[0,t]上模拟参数为\lambda的第一泊松过程,通常
pois = rpois(1, \lambda)
v = runif(pois, O, t)
w = sort(v)
现在,我知道我们可以将一个伯努利随机变量与第一个泊松过程的到达时间联系起来,来模拟另一个参数为p * \lambda的泊松过程,但是怎么做呢?
我创建了一个由收入和支出两个连续变量组成的线性回归模型。前者是自变量,后者是因变量。在查看了数据的分布,然后计算后估计函数(Breusch-Pagan检验)后,我最初发现模型中存在异方差,该函数计算出p值< 2.2e-16。由于这低于0.05的显着性水平,我拒绝了存在同方差的零假设,并得出了异方差确实存在的结论。
在尝试纠正异方差时,我使用以下代码对因变量使用box-cox变换:
lmodI = lm(LCF2010$expense ~ LCF2010$income, data=newexcel) #my original Original model
boxcox(lmodI, lam
问:一个有效的零充气准泊松模型能在R中拟合吗?
我知道零充气泊松和零充气负二项环都可以适用于每个pscl::zeroinfl()和glmmADMB::glmmadmb()。
然而,在pscl::zeroinfl()的帮助文件示例中,准泊松是在没有通货膨胀的情况下安装的,但在通胀演示中却被忽略了:
## data
data("bioChemists", package = "pscl")
## without inflation
## ("art ~ ." is "art ~ fem + mar + kid5 + phd + ment
当我使用R运行lm()回归时,我从summary()得到了“残差标准误差”。为什么只有一个残差标准误差值,而不是每个观测值的残差标准误差列表?
summary()中显示的此值的含义是什么?摘要()中显示的“残差标准误差”是每个观察值的残差标准误差列表的平均值吗?谢谢。
Residual standard error: 0.8498 on 44848 degrees of freedom
(7940 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.4377, Adjusted R-squared: 0.4
在模拟一个基于泊松分布的随机点过程时,它包含1000个点,它们似乎都占据了窗口中心的一个小区域。
利用Donald逆采样算法实现了基于泊松的伪随机数发生器.
Lambda值(也称成功率)被设置为window_维度/2,并获得了这个结果(截图)
代码:
public double getPoisson(double lambda) {//250
double L = Math.exp(-lambda);
double p = 1d;
int k = 0;
do {
k++;
p *= Math.random();
我正在使用Statsmodels在Python中处理自回归模型。这个包很棒,我得到了我需要的确切结果。但是,残差相关性测试(Breusch-Godfrey LM-test)似乎不起作用,因为我得到了一个错误消息。
我的代码:
import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
from statsmodels.tsa.api import VAR
import statsmodels.api as sm
df = pd.read_csv('US_data.csv')
# converting str formatte