Запитання з тегом «regression»

Я читав найпопулярніші книги в статистичному навчанні 1- Елементи статистичного навчання. 2- Вступ до статистичного навчання . Обидва згадують, що регресія хребта має дві формули, рівнозначні. Чи є зрозумілий математичний доказ цього результату? Я також пройшов Cross Valified , але я не можу знайти певного доказу там. Крім того, буде …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

Я не знайшов задовільної відповіді на це від Google . Звичайно, якщо у мене є дані мільйонів, то глибоке навчання - це спосіб. І я читав, що коли у мене немає великих даних, то, можливо, краще використовувати інші методи в машинному навчанні. Причина - це надмірна відповідність. Машинне навчання: тобто …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Питання: Які основні відмінності та схожість між використанням стандартних помилок Newey-West (1987) та Hansen-Hodrick (1980)? У яких ситуаціях слід віддати перевагу одній із них перед іншою? Примітки: Я знаю, як працює кожна з цих процедур коригування; однак я ще не знайшов жодного документа, який би їх порівнював, ні в Інтернеті, …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

Я намагаюся зрозуміти основну різницю між покроковою і зворотною регресією в R за допомогою функції кроку. Для поетапної регресії я використав таку команду step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") Я отримав нижче вихід для вищевказаного коду. Для вибору зворотної змінної я використав таку команду step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="backward") І я отримав нижчий вихід для відсталого Наскільки я зрозумів, …

15 r  regression 

Основним припущенням використання регресійних моделей для висновку є те, що "всі відповідні предиктори" були включені в рівняння прогнозування. Обґрунтування полягає в тому, що невключення важливого фактору реального світу призводить до упереджених коефіцієнтів і, отже, неточних висновків (тобто пропущених змінних зміщень). Але в дослідницькій практиці я ніколи не бачив нікого, включаючи …

15 regression  assumptions  bias  predictor  confounding 

Я програмний інженер, який працює над машинним навчанням. З мого розуміння, лінійна регресія (наприклад, OLS) та лінійна класифікація (наприклад, логістична регресія та SVM) роблять прогноз на основі внутрішнього добутку між тренованими коефіцієнтами та змінними характеристик → x :ш⃗ ш→\vec{w}х⃗ х→\vec{x} у^= f( ш⃗ ⋅ x⃗ ) = f( ∑iшiхi)у^=f(ш→⋅х→)=f(∑iшiхi) \hat{y} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Я веду презентацію про примірні лінії. У мене проста лінійна функція, y=1x+by=1x+by=1x+b . Я намагаюся отримати розрізнені точки даних, які я можу розмістити в діаграмі розкидання, що дозволить моїй лінії найкраще відповідати тому ж рівнянню. Я хотів би вивчити цю техніку або в R, або в Excel - залежно від …

15 r  regression  least-squares  excel 

Мені відомо, що Гауссова процесова регресія (GPR) - це альтернатива використанню сплайнів для встановлення гнучких нелінійних моделей. Мені хотілося б знати, в яких ситуаціях одна була б більш придатною, ніж інша, особливо в байєсівській регресії. Я вже розглядав, які переваги / недоліки використання сплайнів, згладжених сплайнів та емуляторів процесів Гаусса? …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

У мене є лінійна модель з приблизно 6 провісниками, і я буду представляти оцінки, значення F, значення p тощо. Однак мені було цікаво, що було б найкращим візуальним сюжетом для представлення індивідуального ефекту одного прогноктора змінна відповідь? Діаграма розкиду? Умовна ділянка? Ефекти сюжету? тощо? Як би я трактував цей сюжет? …

15 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

У мене дані - це значення регресійного нахилу y ~ часу, стандартна помилка, n значення та значення ap для певного виду у двох різних областях. Я хочу перевірити, чи суттєво відрізняється нахил регресії для однієї області від нахилу регресії для іншої області - чи можливо це за таких даних? Хтось …

15 r  regression  statistical-significance 

Зараз я працюю над регресійною моделлю, де я маю лише категоричні / факторні змінні як незалежні змінні. Моя залежна змінна - коефіцієнт перетвореного logit. Досить просто просто запустити нормальну регресію в R, оскільки R автоматично знає, як кодувати манекени, як тільки вони стають типу "фактор". Однак цей тип кодування також …

15 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Мені знайоме використання декількох лінійних регресій для створення моделей різних змінних. Однак мені було цікаво, якщо регресійні тести колись використовуються для того, щоб робити якісь основні перевірки гіпотез. Якщо так, як би виглядали ці сценарії / гіпотези?

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Скажімо, у мене є N спостережень, можливо, декілька факторів, і я повторюю кожне спостереження двічі (або M разів), як би регресія на цьому новому наборі розміру NM порівнялася з регресією лише за оригінальними спостереженнями?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Мені було б цікаво знайти шляхи в R для ефективного оновлення лінійної моделі при додаванні спостереження чи прогноктора. biglm має можливість оновлення при додаванні спостережень, але мої дані досить малі, щоб залишатися в пам'яті (хоча я маю велику кількість примірників для оновлення). Існують способи зробити це голими руками, наприклад, оновити …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Я усвідомлюю, що це може бути широким питанням, але мені було цікаво, чи існують узагальнюючі припущення, які вказують на використання GAM (Узагальнена модель добавок) для GLM (Узагальнена лінійна модель)? Хтось нещодавно сказав мені, що GAM слід використовувати лише тоді, коли я вважаю, що структура даних є "аддитивною", тобто я очікую, …

15 regression  generalized-linear-model  gam