Максимизировать функцию нелинейной регрессии в R

Для получения линейной модели, полученной по вызову функции reg = lm(...), как вы можете найти коэффициенты, которые максимизируют полученную функцию регрессии?Максимизировать функцию нелинейной регрессии в R

Я знаю о функции optim(...), но для этого требуется функция . Я не понял, как извлечь это из регрессионной модели.

Следует отметить, что я использую нелинейные термины в моем регрессионном анализе (точнее, квадратичные переменные).

Другими словами, функция регрессии выглядит

y_hat = kx_11*x_1+kx_12*x_1^2 + kx_21*x_2+kx_22*x_2^2 + ...

источник

2017-01-04 user2810330

Что вы подразумеваете под «коэффициентами, которые максимизируют полученную функцию регрессии»? – thc

Я только что обновил сообщение для ясности. То, что я пытаюсь достичь, соответствует взятию частных производных по всем переменным и решению множества уравнений, в которых все частные производные равны нулю. – user2810330

Вы совсем не выяснили. Взяв ваш вопрос буквально, функция регрессии не будет максимизирована, потому что вы всегда можете неограниченно увеличить величину ваших коэффициентов. I.e, «установка ваших коэффициентов до бесконечности» приведет к «максимуму». Я предполагаю, что это не то, что вы хотите сделать, поэтому вам нужно уточнить больше. – thc

Вот краткий пример, чтобы продемонстрировать 1 способ. Используйте функцию прогнозирования() для объекта lm для создания вашей функции. fxn() немного беспорядочно, так как у меня нет ваших точных данных, но вы должны получить эту идею.

#set up dummy data 
x1 = -10:10 
x2 = runif(21) 
y = -x1^2 + x1 - 10*x2^2 + runif(21)*.1 
data = data.frame(y= y, x1=x1, x2=x2) 

#fit model 
m = lm(data=data, y ~ x1 + I(x1^2) + I(x2^2)) 

#define function that returns predicted value 
fxn = function(z){ 
    z = as.data.frame(t(z)) 
    colnames(z) = colnames(data)[-1] 
    predict(m, newdata=z) 
} 

optim(c(0,0), fxn, control=list(fnscale=-1)) #maximizes fxn 

$par 
[1] 4.991601e-01 -3.337561e-06 

$value 
[1] 0.3153461 

$counts 
function gradient 
     65  NA 

$convergence 
[1] 0 

$message 
NULL

источник

2017-01-04 02:18:51 danielson

Довольно умное решение! – thc

Максимизировать функцию нелинейной регрессии в R

ответ

Смежные вопросы