Запитання з тегом «regression»

У мене є матриця з двома стовпцями, які мають багато цін (750). На зображенні нижче я накреслив залишки наступної лінійної регресії: lm(prices[,1] ~ prices[,2]) Дивлячись на зображення, здається, дуже сильна автокореляція залишків. Однак як я можу перевірити, чи є автокореляція цих залишків сильною? Який метод я повинен використовувати? Дякую!

23 r  regression  correlation  autocorrelation 

Я роблю кілька регресійних аналізів, і не впевнений, чи слід видаляти застарілі дані з моїх даних. Дані, які мене турбують, з’являються як "кола" на скриньках SPSS, однак зірочок немає (що змушує мене думати, що вони не такі "погані"). Випадки, які мене турбують, відображаються у таблиці "Діагностика випадкових випадків" на виході …

23 regression  outliers 

Це питання було переміщено із програми переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 4 роки тому . У статистиці ми робимо лінійні регресії, самі їх початки. Загалом ми знаємо, що чим вище тим краще, але чи колись існує сценарій, коли високий був би марною моделлю?R 2R2R2R^2R2R2R^2

23 regression  r-squared 

Я переглядав літературу про регуляризацію, і часто бачу абзаци, що пов'язують регулятизацію L2 з Гауссовим попереднім, а L1 з Лапласом, орієнтованим на нуль. Я знаю, як виглядають ці пріори, але я не розумію, як це означає, наприклад, ваги в лінійній моделі. У L1, якщо я правильно розумію, ми очікуємо, що …

23 regression  bayesian  prior  regularization  laplace-distribution 

У мене проблема з виходів із вхідними функціями та виходами. Виходи мають складну нелінійну кореляційну структуру.dxdxd_xdydyd_y Я хотів би використати випадкові ліси, щоб зробити регресію. Наскільки я можу сказати, випадкові ліси для регресії працюють лише з одним виходом, тому мені доведеться тренувати випадкові ліси - по одному на кожен вихід. …

23 regression  multivariate-analysis  random-forest 

Якими методами я можу зробити висновок про розподіл, якщо я знаю лише три процентилі? Наприклад, я знаю, що в певному наборі даних п'ятий перцентиль становить 8,135, 50-й перцентилет - 11,259, а 95-й перцентиль - 23 611. Я хочу мати можливість перейти від будь-якого іншого числа до його процентиля. Це не …

23 r  regression  quantiles 

Я трохи загубився в процесі регресії WLS. Мені було надано набір даних, і моє завдання - перевірити, чи є гетеросцедіальність, і якщо так, я повинен запустити регресію WLS. Я провів тест і виявив докази на гетероскопічність, тому мені потрібно запустити WLS. Мені сказали, що WLS - це в основному регресія …

23 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

У множинній лінійній регресії з сильно корельованими регресорами, яку найкращу стратегію використовувати? Чи правомірний підхід додати добуток усіх корельованих регресорів?

23 regression  multicollinearity 

A позитивно пов’язаний з В. C - результат A і B, але вплив A на C негативний, а вплив B на C - позитивний. Це може статися?

22 regression  correlation 

Деякі штрафні функції та наближення добре вивчені, такі як LASSO ( L1L1L_1 ) та Хребет ( L2L2L_2 ), і як вони порівнюються в регресії. ∑∥βj∥γ∑‖βj‖γ\sum \|\beta_{j}\|^{\gamma}γ=1γ=1\gamma = 1γ=2γ=2\gamma = 2 Веньцзян [ 1 ] порівнював Бридж-штраф, коли з LASSO, але я не зміг знайти порівняння з регуляризацією Еластичної мережі, комбінацією …

22 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Як приворот до питання про лінійно-змішані моделі в R, і поділитися як орієнтир для початківців / проміжних прихильників статистики, я вирішив опублікувати як незалежний "Q & A-стиль" кроки, пов'язані з "ручним" обчисленням коефіцієнти та прогнозовані значення простої лінійної регресії. Приклад - вбудований R набір даних, mtcarsі він буде встановлений як …

22 r  regression  linear-model  lm 

Я читав "Елементи статистичного навчання" і не міг зрозуміти, про що йдеться в розділі 3.7 "Багаторазове скорочення та вибір". Це говорить про RRR (регресія зі зниженим рангом), і я можу лише зрозуміти, що передумова стосується узагальненої багатовимірної лінійної моделі, де коефіцієнти невідомі (і підлягають оцінці), але, як відомо, не мають …

22 regression  multivariate-analysis  dimensionality-reduction  regularization  reduced-rank-regression 

Я заглядав у завантажувальний пакет у R, і, хоча знайшов чимало хороших праймерів, як ним користуватися, я ще не знайшов нічого, що б точно описувало, що відбувається "поза кадром". Наприклад, у цьому прикладі посібник показує, як використовувати стандартні коефіцієнти регресії як вихідну точку для регресії завантажувальної стрічки, але не пояснює, …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

У мене є набір даних, який є статистикою з веб-форуму для обговорення. Я дивлюся на розподіл кількості відповідей, на які очікується тема. Зокрема, я створив набір даних, у якому є перелік кількості відповідей на теми, а потім кількість тем, що мають таку кількість відповідей. "num_replies","count" 0,627568 1,156371 2,151670 3,79094 4,59473 …

22 r  regression  nonlinear-regression 

Вступ: У мене є набір даних із класичною "великою р, малою російською проблемою". Кількість доступних вибірок n = 150, тоді як кількість можливих предикторів p = 400. Результатом є суцільна змінна. Я хочу знайти найважливіші дескриптори, тобто ті, які є найкращими кандидатами для пояснення результату та допомоги в побудові теорії. …

22 regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net