Запитання з тегом «regression»

У мене є бінарна логістична регресійна модель з псевдо-R-квадратом Макфаддена 0,192 з залежною змінною, що називається платежем (1 = платіж і 0 = відсутність платежу). Яка інтерпретація цього псевдо R-квадрата? Чи відносне порівняння для вкладених моделей (наприклад, 6-змінна модель має псевдо-R-квадрат Макфаддена 0,192, тоді як 5-змінна модель (після вилучення однієї …

29 regression  self-study  logistic 

Ми можемо використовувати lm()для прогнозування значення, але нам все ж потрібне рівняння формули результату в деяких випадках. Наприклад, додайте рівняння до графіків.

29 r  regression  lm 

Я намагаюся використовувати scikit-learn для поліноміальної регресії. З того, що я читаю, поліноміальна регресія є особливим випадком лінійної регресії. Я сподівався, що, можливо, одна із узагальнених лінійних моделей scikit може бути параметризована для розміщення поліномів вищого порядку, але я не бачу варіанту для цього. Мені вдалося скористатись регрессором векторної підтримки …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Я проводив змагання з машинного навчання, де вони використовують RMSLE (кореневу середню квадратичну логарифмічну помилку), щоб оцінити ефективність, прогнозуючи ціну продажу категорії обладнання. Проблема в тому, що я не впевнений, як інтерпретувати успіх свого остаточного результату. Наприклад , якщо я досяг RMSLE з я міг підняти його експонентну потужність і …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Я роблю курс машинного навчання Стенфорда на Coursera. У главі з логістичної регресії функція витрат така: Потім, це похідне тут: Я намагався отримати похідну від функції витрат, але отримав щось зовсім інше. Як отримується похідна? Які є посередницькими кроками?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Під час встановлення регресійної моделі, що відбувається, якщо припущення виходів не виконані, зокрема: Що станеться, якщо залишки не є гомосептичними? Якщо залишки показують зростаючу чи зменшувальну картину в графіку Залишкові та Пристосовані. Що станеться, якщо залишки нормально не поширюються і не виконають тест Шапіро-Вілка? Тест на нормальність Шапіро-Вілка є дуже …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Проблема з ласою має рішення закритої форми: \ beta_j ^ {\ текст {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ текст {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ текст {LS }} | - \ alpha) ^ + якщо X має ортонормальні стовпці. Це було показано в цій темі: …

28 regression  lasso  regularization 

Як приклад, розглянемо ChickWeightнабір даних у Р. Дисперсія очевидно зростає з часом, тому якщо я використовую просту лінійну регресію, наприклад: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Мої запитання: Які аспекти моделі будуть сумнівними? Чи обмежуються проблеми екстраполяцією поза Timeдіапазоном? Наскільки толерантною є лінійна регресія до порушення цього припущення (тобто, якою …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Як ви вибираєте модель серед різних моделей, вибраних різними методами (наприклад, вибір назад або вперед)? Також що таке парсимонійна модель?

28 regression  model-selection 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я знайшов формулу для псевдо у книзі Розширення лінійної моделі з R, Джуліан Дж. Фаравей (стор. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Це загальна формула псевдо для GLM?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Я щойно переглянув цю чудову книгу: Прикладний багатоваріантний статистичний аналіз Джонсона та Вічерн . Іронія полягає в тому, що я досі не в змозі зрозуміти мотивацію використання багатоваріантних (регресійних) моделей замість окремих одновимірних (регресійних) моделей. Я переглянув stats.statexchange пости 1 та 2, які пояснюють (a) різницю між багаторазовою та багатоваріантною …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

У мене виникло питання, пов'язане з множинною регресією та взаємодією, натхненною цією ниткою CV: Взаємодія з використанням ієрархічного регресійного аналізу змінних змінних? На які змінні слід зосередитись? Перевіряючи ефект модерації, я центрирую свої незалежні змінні та помножую центрировані змінні, щоб обчислити термін взаємодії. Потім я запускаю свій регресійний аналіз і …

28 regression  interaction  centering 

Я хотів би зрозуміти, чому в моделі OLS розподіляється RSS (залишкова сума квадратів) ( - кількість параметрів у моделі, кількість спостережень).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Прошу вибачення за те, що я задав таке основне запитання, але, здається, я не в змозі знайти відповідь в Інтернеті (або в моїх, більш орієнтованих на додатків, підручниках).

28 regression  distributions  least-squares