Запитання з тегом «regression»

Коли я оцінюю різницю в моделі відмінностей з двома часовими періодами, еквівалентною моделлю регресії буде а. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} де - манекен, який дорівнює 1, якщо спостереження від групи лікуванняTreatmentTreatmentTreatment і - манекен, який дорівнює 1 за часовий період після початку обробкиddd Таким …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

Я починаю з моєї регресії OLS: де D - фіктивна змінна, оцінки стають різними від нуля з низьким р-значенням. Потім я заздалегідь підготую тест Рамзі RESET і виявляю, що у мене є деяка помилка рівняння, я таким чином включаю квадрат x: y = β 0 + β 1 x 1 …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

Нещодавно я проаналізував експеримент, який маніпулював 2 категоричними змінними та однією безперервною змінною за допомогою ANCOVA. Однак рецензент припустив, що множинна регресія з категоріальною змінною, кодованою як манекенні змінні, є більш підходящим тестом для експериментів як з категоричною, так і безперервною змінними. Коли доцільно використовувати ANCOVA проти багаторазової регресії з …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Чи правильно я розумію, що порядок, у якому змінні вказані в багатофакторному ANOVA, має значення, але порядок не має значення при виконанні множинної лінійної регресії? Тож припускаючи такий результат, як вимірювана втрата крові y та дві категоричні змінні метод аденоїдектомії a , метод тонзилектомії b . Модель y~a+bвідрізняється від моделі …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

Припустимо, я хочу побудувати модель, щоб передбачити якесь співвідношення чи відсоток. Наприклад, скажімо, я хочу передбачити кількість хлопців проти дівчат, які будуть відвідувати вечірку, і особливості вечірки, яку я можу використовувати в моделі, такі речі, як кількість реклами для вечірки, розмір місця проведення, чи є буде будь-який алкоголь на вечірці …

20 regression  logistic 

У ряді статистичних пакетів, включаючи SAS, SPSS та, можливо, більше, є можливість "придушити перехоплення". Чому б ти хотів це зробити?

20 regression 

Ангріст і Пішке запропонували сказати, що про надійні (тобто стійкі до гетеросклестичності або неоднакові відмінності) стандартні помилки повідомляються як звичайно, а не для перевірки на них. Два питання: Що впливає на стандартні помилки при цьому, коли є гомоскедастичність? Хтось насправді це робить у своїй роботі?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Я новачок в оптимізації. Я продовжую бачити рівняння , у яких праворуч від норми є суперскрипт 2 та підпис 2. Наприклад, ось рівняння найменших квадратів хв ||Ax−b||22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Я думаю, що я розумію суперскрипт 2: це означає вирівняти значення норми. Але що таке індекс 2? Як я повинен прочитати ці …

20 regression  optimization  notation 

Я намагаюся зрозуміти виведення очікуваної помилки прогнозування нижче (ESL), особливо щодо виведення 2,11 та 2,12 (обумовлення, крок до точкового мінімуму). Будь-які вказівки чи посилання високо оцінені. Нижче я повідомляю витяг із ESL pg. 18. Перші два рівняння - це, по порядку, рівняння 2.11 та 2.12. Нехай X∈RpX∈RpX \in \mathbb{R}^p позначає …

20 regression  prediction  error 

Я роздумував над тим, щоб реалізувати та використовувати парадигму «Екстремальний навчальний апарат» (ELM) вже більше року, і чим довше я займаюся, тим більше сумніваюся, що це дійсно гарна річ. Моя думка, однак, здається, що вона суперечить науковій спільноті, коли - коли цитати та нові публікації використовують як міру - це …

20 regression 

Регуляризація в регресії (лінійна, логістична ...) є найпопулярнішим способом зменшення перенапруги. Коли мета - точність прогнозування (не пояснення), чи існують якісь альтернативи регуляризації, особливо підходящі для великих наборів даних (ми / мільярди спостережень та мільйони функцій)?

19 regression  regularization  overfitting 

Я намагаюся підігнати модель, використовуючи дані про вітер (0, 359) та час доби (0, 23), але я стурбований тим, що вони погано впишуться в лінійну регресію, оскільки самі по собі не є лінійними параметрами. Я хотів би перетворити їх за допомогою Python. Я бачив деякі згадки про обчислення середнього вектора …

19 regression  python  circular-statistics 

Далі наводиться графік glmnet з альфа-замовчуванням (1, отже, і ласо), використовуючи mtcarsнабір даних у R mpgяк DV та інші як змінні прогнозувальника. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Що можна зробити з цього сюжету стосовно різних змінних, особливо am, cylта wt(червоних, чорних та світло-синіх ліній)? Як би ми сформулювали висновок у звіті, який публікується? …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

Я перевіряю реалізацію логістичної регресії звідси . Після того, як я прочитав цю статтю, здається, що важливою частиною є пошук найкращих коефіцієнтів для визначення сигмоподібної функції. Тож мені просто цікаво, чому цей метод називається "Логістична регресія". Це пов’язано з логарифмічною функцією? Можливо, мені потрібна інформація про історичну інформацію, щоб краще …

19 regression  machine-learning  logistic 

Я пам’ятаю, що десь в Інтернеті прочитав зв’язок між регресією хребта (з регуляризацією) та регресією PCA: використовуючи регресію з гіперпараметром , якщо , то регресія еквівалентна видаленню ПК змінна з найменшим власним значенням.ℓ2ℓ2\ell_2ℓ2ℓ2\ell_2λλ\lambdaλ → 0λ→0\lambda \to 0 Чому це правда? Чи має це щось спільне з процедурою оптимізації? Наївно, я …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression