Jak Mogę Naprawić Regresję Jądra?

Przedstawiamy Reimage: najlepsze oprogramowanie do naprawy komputera z systemem Windows. Niezależnie od tego, czy doświadczasz typowych błędów, utraty plików, ataków złośliwego oprogramowania czy awarii sprzętu, Reimage Ci pomoże.

W ciągu ostatnich kilku dni wielu z nich zgłosiło, że mają napotkane sas Kernel Regression.

Ładowanie jest równe “leniwe”

Przywróć komputer do maksymalnej wydajności w ciągu kilku minut!

Czy Twój komputer działa trochę wolniej niż kiedyś? Może pojawia się coraz więcej wyskakujących okienek lub połączenie internetowe wydaje się nieco niestabilne. Nie martw się, jest rozwiązanie! Reimage to rewolucyjne nowe oprogramowanie, które pomaga rozwiązać wszystkie nieznośne problemy z systemem Windows za pomocą jednego kliknięcia. Dzięki Reimage Twój komputer będzie działał jak nowy w mgnieniu oka!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj Reimage
  • Krok 2: Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • Krok 3: Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces naprawy

  • Koder SAS ostatnio zapytał mnie, jak rozumieć regresję jądra wokół SAS. Przeczytał moje posty na stronie internetowej „Co to jest regresja lessu”, a następnie „regresja lessu w SAS/IML” i/lub planował zaimplementować jądro regresji w SAS/IML w ramach tych ukończonych analiz. W tym artykule przedstawiono najprostszy sposób na stworzenie prostego badania regresji jądra w SAS. MożeszPobierz nasz kompletny program SAS, który wykonuje wirtualne obliczenia regresji jądra dokładnie tak, jak opisano w tym artykule.

    Łatwiejsza regresja jądra jest teraz przydatna, gdy niektóre niezarejestrowane dane mają prostą, a także bezpośrednią zależność parametryczną. Poniższe dane osobowe zawierają zmienną niezależną E, a także stosunek powietrza do paliwa w silniku. Zmienna bazowa jest obecnie wiarygodną miarą tlenków benzyny (azotu), które często przyczyniają się do powstawania problemu zanieczyszczenia powietrza. Wykres rozrzutu po prawej pokazuje ogromną nieliniową zależność między kilkoma z wielu tych zmiennych. Krzywe bardziej płynne niż fragmenty informacji o regresji jądra omówione w dalszej części artykułu.

    Co może być regresją jądra?

    Regresja jądra była popularną procedurą wymazywania wykresów rozrzutu w latach 70. XX wieku. Prognozowana wartość yÌ‚0 ze znaczenia x0 jest uzyskiwana przy użyciu ważonego wielomianu minimalnych kwadratów z regresji. wskazówki w pobliżu x0 > Zdiagnozowane żelazka zawierają określone przez pewne jądro robią sztuczkę (np. rozsądną gęstość), która daje więcej funtów na ważne rzeczy w pobliżu x0 i również mniej waga w x0 . komponenty dalekie od x0 są przypisywane bezpośrednio. Korzystanie z przekazywania danych funkcji jądra dodaje wskazówki dotyczące oceny „bliskości”. Ponieważ regresja jądra będzie miała wewnętrzne problemy, które są faktycznie rozwiązane, a także algorytm Loess, różni statystycy przeszli od regresji jądra do prawdziwej regresji Lesse’a w latach 80., ponieważ umożliwiło to płynne przesyłanie wykresów.

    Ze względu na wewnętrzne wady związane z regresją jądra w SAS, nie ma bardzo dużej wbudowanej procedury ustawiania właściwej regresji jądra, ale jest to bezproblemowe, jeśli chcesz zaimplementować podstawową regresję jądra podczas uruchamiania macierzy obliczeniowych w SAS /IML. – Język. Główne etapy ważenia regresji jądra przy x0 są następujące:

    1. Oprócz parametru wykorzystania transferu danych (wygładzanie) wybierz kształt z jądrem: kształt skojarzony dzięki funkcji gęstości jądra nie zawsze jest bardzo ważny. Wybieram pomysł, aby po prostu użyć funkcji normalnego występowania jako jądra. Niewielka przepustowość umożliwia dokładne nagrania, co oznacza również, że krzywa ulega znacznym wahaniom. Nadmierna przepustowość zwykle kończy się wzrostem z danymi osobowymi. Możesz wyznaczyć użycie transferu danych (h) w zmiennej uczącej się ascend (X) lub możesz wziąć wartość rynkową H, która zwykle jest sensownym ułamkiem obszaru w X, a następnie użyć h = H*obszar(X). w liczeniu. Wyjątkowo niska przepustowość może uniemożliwić regresję innego jądra. Duża rzeczywista przepustowość powoduje, że regresja jądra jest zbliżona do regresji metodą najmniejszych kwadratów.
    2. Przypisz wagi do danych granicznych: chociaż średnia gęstość może być nieskończona, w praktyce obserwacje przekraczające niewielką ilość szerokości pasma od x0 są prawie niepotrzebne. Możesz użyć regionu PDF, aby łatwo obliczyć wagę. W SAS/IML możesz zwiększyć dużą wartość danych wektorowych za pomocą pliku PDF, a tym samym obliczyć wszystkie funty w jednym wywołaniu.
    3. Oblicz zmierzoną regresję: Wartość przewidywana przez pewien rodzaj regresji jądra yÌ‚0 przy użyciu x0 jest konkretnym wynikiem ważonej regresji liniowej z kolumnami przypisanymi jak powyżej. Udoskonalenie wielomianu żyjącego w regresji prostoliniowej wpływa na wynik.Ramka using pokazuje, jak obliczyć wspaniałą regresję liniową pierwszego rzędu; następna strona internetowa pokazuje wielomian stopnia nie żadnego, biorąc pod uwagę zamierzoną średnią.

    Zaimplementuj regresję jądra w SAS

    Twoja instytucja może ponownie wykorzystać regresję tylko w rdzeniuModuły SAS/IML do celowej regresji wielomianowej z poprzedniego artykułu. Używają PDF do skutecznego obliczania wag krajowych. Moduł KernelRegression oblicza, powiedziałbym, regresję jądra w wektorze pochodzącym ze wszystkich punktów w następującej roli:

    W wyniku op Autorzy przesyłają dane osobowe, które wiążą się z ucieczką i sortują sprawy według zmiennej X (E). Wywołanie wszystkich segmentów KernelRegression wygładza informacje i fakty 201 do równomiernie rozmieszczonych punktów w określonym zakresie wszystkich zmiennych objaśniających. Wykres na początku tego artykułu zdecydowanie pokazuje bardziej miękką nakładkę podziałów.

    Regresja jądra Nadarai-Watsona


    kernel regresja sas

    Jeśli użyjesz jednego właściwego wielomianu zerowego stopnia do odpowiedniego obliczenia, które jest gładsze, każda prawdopodobna wartość jest zupełnie nową, bliską ci średnią ważoną danych. Ta gładsza nazwa to oszacowanie jądra Nadarayi-Watsona (N-W). Ponieważ gładkie N-W powinno być średnią ważoną, najłatwiej jest ją obliczyć niż regresję liniową. W kolejnych modułach dwa telewizory pokazują podstawowe obliczenia. Po prawej stronie pokazano gładszy rdzeń N-W o tych samych charakterystykach pracy silnika.

    Problemy z regresją jądra

    kernel regresja sas

    Jak wspomniano wcześniej, wygładzacze regresji jądra będą miały nieodłączne problemy:

  • Gładsze jądra zmniejszają ekstremalne wartości każdego rozkładu sprawdzania w inny sposób niż obszary bliżej środka modelu. Na przykład, jeśli x

    Napraw swój laptop lub komputer stacjonarny szybko, w łatwy i bezpieczny sposób. Kliknij tutaj, aby zobaczyć jak

    How Can I Fix A Kernel Regression?
    Hoe Zou Ik Een Kernelregressie Moeten Kunnen Repareren?
    Come Posso Correggere Una Grave Regressione Del Kernel?
    Comment Puis-je Corriger Une Régression Du Noyau ?
    Como Posso Corrigir Uma Regressão Do Kernel?
    Как я могу исправить регрессию ядра?
    Wie Kann Ich Die Neueste Kernel-Regression Beheben?
    커널 회귀가 가능하다는 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?
    Hur Skulle Jag Kunna Fixa En Kärnregression?
    ¿Cómo Puedo Solucionar Una Nueva Regresión Del Kernel?