Запитання з тегом «regression»

Мене цікавить геометричне значення множинної кореляції RRR та коефіцієнт визначення R2R2R^2 в регресії yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i , або у векторних позначеннях , y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Тут проектна матриця XX\mathbf{X} має nnn рядків і kkk стовпців, з яких …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry 

Чи можливо провести регресію, якщо всі залежні та незалежні змінні є категоричними змінними?

24 regression  logistic  categorical-data 

Проблема У регресії звичайно обчислюється середня помилка у квадраті (MSE) для вибірки: для вимірювання якості прогноктора.MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 Зараз я працюю над проблемою регресії, де мета полягає в тому, щоб передбачити ціну, яку клієнти готові платити за товар з урахуванням ряду числових особливостей. Якщо прогнозована ціна …

24 regression  error  loss-functions 

Якщо найкращим лінійним наближенням (з використанням найменших квадратів) моїх точок даних є лінія y=mx+by=mx+by=mx+b , то як я можу обчислити похибку наближення? Якщо я обчислюю стандартне відхилення відмінностей між спостереженнями та прогнозами , чи можу я пізніше сказати, що до інтервалу належить реальне (але не спостережуване) значення ( ) з …

24 regression  normal-distribution  least-squares  prediction-interval 

При лінійному регресійному аналізі ми аналізуємо чужих людей, досліджуємо мультиколінеарність, тестуємо гетеросцедастику. Питання: Чи є наказ застосувати їх? Я маю на увазі, чи треба нам спочатку проаналізувати людей, а потім вивчити мультиколінеарність? Або назад? Чи є щодо цього правило?

24 regression  multiple-regression  outliers 

Чи існує взаємозв'язок між регресією та лінійним дискримінантним аналізом (LDA)? У чому їх схожість та відмінності? Чи має якусь різницю, якщо є два класи або більше двох класів?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

"Нью-Йорк Таймс" довго коментує систему оцінювання "доданої вартості" вчителів, яка використовується для надання відгуків викладачам міста Нью-Йорк. Lede - це рівняння, яке використовується для обчислення балів - подано без контексту. Здається, риторична стратегія - це залякування математикою: Повний текст статті доступний за адресою: http://www.nytimes.com/2011/03/07/education/07winerip.html Автор, Майкл Вінеріп, стверджує, що значення …

24 regression  multilevel-analysis  statistics-in-media 

Спочатку я думав, що порядок не має значення, але потім я прочитав про процес ортогоналізації грам-шмідта для обчислення кількох коефіцієнтів регресії, а тепер у мене є другі думки. Відповідно до процесу грам-шмідта, чим пізніше пояснювальна змінна індексується серед інших змінних, тим менший її залишковий вектор, оскільки від неї віднімаються залишкові …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

Будуючи модель регресії в R ( lm), я часто отримую це повідомлення "there are aliased coefficients in the model" Що саме це означає? Також через це predict()також є попередження. Хоча це лише попередження, я хочу знати, як ми можемо виявити / вилучити зведені коефіцієнти перед тим, як побудувати модель. Також, …

24 r  regression 

Хочу знати, чому логістичну регресію називають лінійною моделлю. Тут використовується сигмоїдна функція, яка не є лінійною. То чому логістична регресія є лінійною моделлю?

24 regression  logistic  terminology 

Я розумію, яку роль відіграє лямбда в регресії еластичної сітки. І я можу зрозуміти, чому можна було б вибрати lambda.min, значення лямбда, що мінімізує перехресну перевірку помилок. Моє запитання: Де в статистичній літературі рекомендується використовувати lambda.1se, це значення лямбда, що мінімізує помилку CV та одну стандартну помилку ? Я не …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

Я бачу, що обидві функції є частиною методів видобутку даних, таких як градієнтні бустерні регресори. Я бачу, що це теж окремі об’єкти. Якими є взаємини між обома загалом?

23 regression  classification  data-mining  decision-theory 

Я взяв декілька курсів статистики в коледжі, але виявив, що моя освіта дуже керована теорією. Мені було цікаво, чи хтось із вас мав текст прикладної статистики (на рівні випускників), який ви рекомендуєте, або маєте хороший досвід роботи.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

Для простої лінійної регресії коефіцієнт регресії обчислюється безпосередньо з матриці дисперсії-коваріації через де - індекс залежної змінної, а - індекс пояснювальної змінної.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Якщо є лише матриця коваріації, чи можна обчислити коефіцієнти для моделі з кількома пояснювальними змінними? ETA: Для двох пояснювальних змінних …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

Яка смислова різниця між середньою квадратичною помилкою (MSE) та середньою помилкою прогнозування у квадраті (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction