Hur Skulle Jag Kunna Fixa En Kärnregression?

Vi presenterar Reimage: den ultimata programvaran för att reparera din Windows-dator. Oavsett om du upplever vanliga fel, filförlust, skadliga attacker eller hårdvarufel, har Reimage dig täckt.

Under de senaste dagarna har en liten mängd läsare rapporterat att de är välsignade med att ha stött på Kernel Regression sas.

Att ladda är lika med “lat”

Återställ din dator till högsta prestanda på några minuter!

Körs din dator lite långsammare än den brukade? Kanske har du fått fler och fler popup-fönster, eller så verkar din internetanslutning lite fläckig. Oroa dig inte, det finns en lösning! Reimage är den revolutionerande nya programvaran som hjälper dig att fixa alla dessa irriterande Windows-problem med bara en knapptryckning. Med Reimage kommer din dator att fungera som ny på nolltid!

  • Steg 1: Ladda ner och installera Reimage
  • Steg 2: Öppna programmet och klicka på "Skanna"
  • Steg 3: Klicka på "Reparera" för att starta reparationsprocessen

  • En SAS-kodare frågade mig nyligen hur man förstår kärnregression med SAS. Han läste mina webbpubliceringsinlägg “Vad är lössregression” tillsammans med sedan “lössregression i SAS/IML” samt planerade att implementera en regressionskärna i just SAS/IML som en del av ofta den genomförda analysen. Den här artikeln visar ett sätt att skapa ett enkelt kärnregressionsforskningsprojekt i SAS. Du kanLadda ner hur det kompletta SAS-programmet som utför alla kärnregressionsberäkningar även som beskrivs i den här artikeln.

    Kärnregressionen enklare är nu användbar när denna oregistrerade data har en enkel och som ett resultat direkt parametrisk relation. Följande innehåll innehåller den oberoende variabeln E även om samt luft/bränsleförhållandet kopplat till motorn. Basvariabeln kommer sannolikt att vara ett tillförlitligt mått på avgasens CO2-gas (kväve)oxider, som ofta bidrar till problemet med luftföroreningar. Spridningsdiagrammet till höger visar ett specifikt icke-linjärt samband mellan flera av sådana variabler. Kurvormjukare än kärnregressionsvägledningen som diskuteras senare i vår artikel.

    Vad kan vara en kärnregression?

    Kärnregression var ett populärt scatterplot-extraktionsprocedur på 1970-talet. Det sannolika värdet yÌ‚0 från problemet x0 erhålls med det viktade polynomet med minsta kvadrater från regressionen. information nära x0 > Diagnostiserade järn kan hittas definierade av att någon kärna gör susen (t.ex. rimlig densitet) som ger mer överdrivet fett till viktiga saker nära x0 samt en mindre vikt vid x0 . riktlinjer långt ifrån x0 tilldelas enkelt. Att använda kärnfunktionsdataöverföring ger vägledning om hur man aspekter “närhet”. Eftersom kärnregression kommer att ha inneboende problem som faktiskt löses med hjälp av Loess-algoritmen, ändrade olika statistiker från kärnregression till sann Lesse-regression på 1980-talet eftersom det sedan erbjöd ett sätt att jämna ut spridningsplots.

    På grund av de interna bristerna med kärnregression i SAS, kanske det inte finns någon inbyggd procedur för att ställa in vaken korrekt kärnregression, men det är enkelt om du vill implementera grundläggande kärnregression samtidigt som du väljer beräkningsmatriser i SAS/IML. – Språk. Huvudstegen för att vikta en större kärnregression vid x0 är oftast följande:

    1. Förutom bandbreddsparametern (utjämning), välj formen med hjälp av kärnan: formen som är associerad på grund av kärndensitetsfunktionen är inte alltid särskilt viktig. Jag väljer att experter hävdar att du bara använder den normala täthetsfunktionen som kärna. En liten men framgångsrik bandbredd släpper igenom exakta inspelningar, vilket kan innebära att kurvan fluktuerar en hel. Överdriven bandbredd tenderar att sluta stiga med personuppgifter. Du kan använda användningen av dataflyttning (h) i det variabla inlärningsomfånget (X), eller så kan du ta prislappen för H, som vanligtvis är en viss del av området utanför X, och sedan använda h = H *område(X). vid räkning. Exceptionellt låg bandbredd kommer säkerligen att förhindra regression av den unga kärnan. Den stora verkliga genomströmningen provocerar kärnregressionen att närma sig sin minsta kvadraters regression.
    2. Tilldela vikter till närliggande data: även om medeldensiteten kan vara oändlig, i praktiken är observationer som överstiger ett lågt antal bandbredder från x0 nästan triviala. Du kan använda PDF-filen för att enkelt beräkna vikten. I SAS/IML kan du utöka ett verkligt vektordatavärde med ett PDF-jobb och därmed beräkna alla storlekar i ett samtal.
    3. Beräkna den tunga regressionen: Värdet som förutsägs av kärnregressionen yÌ‚0 med hjälp av x0 är ett nytt resultat av en viktad rak linjeregression med kolumner tilldelade enligt ovan. Förfiningen av polynomet från rätlinjig regression påverkar resultatet.Kapitlet med användning visar hur man beräknar en linjär regression av första ordningen; nästa inlägg visar ett polynom av grad nr, med hänsyn till det uppmätta medelvärdet.

    Implementera kärnregression i SAS

    Din operatör kan återanvända för att implementera regression som finns i kärnanSAS/IML-moduler för avsiktlig polynomregression från föregående artikel. De använder PDF för att framgångsrikt beräkna lokaliserade vikter. KernelRegression-modulen beräknar all kärnregression i en vektor relaterad till punkter i följande roll:

    Just efter op Författare laddar upp personlig information nästan fly och sorterar gåvorna efter variabel X (E). Att utan tvekan anropa segmentet KernelRegression jämnar ut filen 201 till jämnt fördelade punkter över ett område av alla förklarande variabler. Grafen överst i en distinkt artikel visar definitivt en enklare överlagring av uppdelningar.

    Nadarai-Watson kärnregression


    kärnregression sas

    Om du använder något korrekt nollgradspolynom för en bestämd beräkning som är jämnare, är varje tankevärde ett helt nytt viktat medelvärde av data i ditt område. Detta smidigare namn är Nadaraya-Watson (N-W) kärnuppskattning. Eftersom jämn N-V egentligen är ett viktat medelvärde är det märkbart lättare att beräkna än rak linjeregression. I följande moduler visar två TV-apparater grundberäkningen. Till höger visas en mjukare N-W kärna med samma avgassystemegenskaper.

    Problem med kärnregression

    kärnregression sas

    Som tidigare nämnts har kärnregressionsutjämnare undantagslöst inneboende problem:

  • Kärnutjämnare skänker extremvärdena för varje provfördelning annorlunda än områden som ligger närmare som är modellens centrum. Till exempel om x

    Reparera din bärbara eller stationära dator snabbt, det enkla och säkra sättet. Klicka här för att se hur

    How Can I Fix A Kernel Regression?
    Hoe Zou Ik Een Kernelregressie Moeten Kunnen Repareren?
    Come Posso Correggere Una Grave Regressione Del Kernel?
    Jak Mogę Naprawić Regresję Jądra?
    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?
    ¿Cómo Puedo Solucionar Una Nueva Regresión Del Kernel?