Handcrafted algorithms It is a very good exercise to write your algorithms from scratch to see what is really happening. In this post I used matrix notation in R to run linear regression. Simulated data First, we need some data. I wrote a simple function to simulate our X from Y. makeX <- function(Y, n){ X <- matrix ( 1 , ncol= 1 , nrow = dim (Y)[ 1 ]) for (i in 1 :n){ X1 <- Y + rnorm ( 100 , sd = 0.25 ) + sample ( seq (- 1 , 1 , 001 ), 100 , replace = T) X <- cbind (X, X1) } return (X) } One dependent variable We start with a very simple model. Y <- matrix ( rnorm ( 100 ), ncol= 1 ) X <- makeX (Y, 1 ) The cool thing is that we can find the parameters P (i.e. intercept and slope) with one single matrix equation: P = (X t X) -1 X ...
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Liebe Studierenden, hier wieder ein paar kleine Online-Übungen zur Vorlesung. Wird geladen... Und hier die Antworten von letzter Sitzung: Vereinfache folgenden Term: (A AND (B OR C) Löse die Klammern im folgenden Term auf: NOT (A AND B OR C) Addiere die Binärzahlen 1010 und 111 Hausaufgaben Aus dem Mathebuch S. 191-192 Aufgaben 1.2 - 1.6. Und hier die Folien .