Запитання з тегом «regression»

У мене є щоденні дані про продажі товару, що є дуже сезонним. Я хочу зафіксувати сезонність у регресійній моделі. Я читав, що якщо у вас є дані щокварталу чи щомісяця, у такому випадку ви можете створити 3 та 11 фіктивних змінних відповідно - але чи можу я мати справу з …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

У цьому конкретному випадку я маю на увазі день, коли озеро замерзає. Ця "крижана" дата трапляється лише раз на рік, але іноді вона взагалі не відбувається (якщо зима тепла). Так що одного року озеро може замерзнути 20-го дня (20 січня), а іншого року воно може взагалі не замерзнути. Мета - …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Я продовжую відповідати на запитання, яке я задавав раніше щодо УЗМ . Я бачу багато літератури, що описує їх, але жодна, яка насправді говорить про регресію (навіть не класифікація з міченими даними). У мене виникає відчуття, що він використовується лише для не маркованих даних. Чи є ресурси для лікування регресії? …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Бета-стабільність при лінійній регресії з високою мультиколінеарністю? Скажімо, в лінійній регресії змінні і x_2 мають високу мультиколінеарність (кореляція становить близько 0,9).х 2x1x1x_1x2x2x_2 Ми стурбовані стабільністю коефіцієнта ββ\beta тому нам доводиться ставитись до багатоколінеарності. Рішенням підручника було б просто викинути одну зі змінних. Але ми не хочемо втрачати корисну інформацію, просто …

13 regression  multicollinearity 

Зараз я читаю чудову книгу Крушке "Проведення байєсівського аналізу даних". Однак глава про ієрархічну логістичну регресію (глава 20) дещо заплутаний. На рисунку 20.2 описана ієрархічна логістична регресія, де параметр Бернуллі визначений як лінійна функція на коефіцієнти, перетворені через сигмоподібну функцію. Це, мабуть, є ієрархічною логістичною регресією у більшості прикладів, які …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Це може бути основним питанням, але мені було цікаво, чому значення в регресійній моделі може бути просто в квадрат, щоб дати фігуру поясненої дисперсії?RRR Я розумію, що коефіцієнт може дати силу відносинам, але я не розумію, як просто квадратування цього значення дає міру поясненої дисперсії.RRR Будь-яке просте пояснення цьому? Дуже …

13 regression  correlation  r-squared 

Одним із припущень логістичної регресії є лінійність у логіті. Отож, коли я почав працювати і працюю, я перевіряю нелінійність за допомогою тесту Box-Tidwell. Один з моїх безперервних прогнозів (X) випробував позитивність на нелінійність. Що я повинен зробити далі? Оскільки це порушення припущень, я повинен позбутися передбачувача (X) або включити нелінійне …

13 regression  logistic  references  assumptions  regression-strategies 

Я працюю над дуже великою лінійною проблемою регресії, розмір даних настільки великий, що їх потрібно зберігати на кластері машин. Це буде занадто великим, щоб об'єднати всі зразки в одну пам'ять однієї машини (навіть диск) Щоб зробити регресію цих даних, я думаю про паралельний підхід, тобто запустити регресію в кожному окремому …

13 regression  linear  large-data 

Я розумію, що однією з причин логістичної регресії часто використовується для прогнозування частоти кліків в Інтернеті є те, що вона створює добре калібровані моделі. Чи є хороше математичне пояснення цьому?

13 regression  logistic 

Я плутаю припущення про лінійність logit для безперервних змінних прогнозів в аналізі логістичної регресії. Чи потрібно перевіряти лінійну залежність під час скринінгу на потенційних прогнокторів, використовуючи невідмінний логістичний регресійний аналіз? У моєму випадку я використовую багаторазовий логістичний регресійний аналіз для виявлення факторів, пов’язаних із статусом харчування (дихотомічним результатом) серед учасників. …

13 regression  logistic  assumptions  splines  regression-strategies 

Я намагаюся налаштувати гіперпараметри алгоритму регресії гауссового процесу, який я реалізував. Я просто хочу максимально збільшити граничну ймовірність журналу, задану формулою де K - матриця коваріації з елементи K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- 1} \ exp (- \ frac {1} {2} (x_i-x_j) ^ TM (x_i-x_j)) …

13 regression  optimization  gaussian-process  hyperparameter 

Чи є спосіб провести регресію Гаусса на багатовимірному виході (можливо, корельованому) за допомогою GPML ? У демо-скрипті я міг знайти лише 1D приклад. Аналогічне питання про те , що CV талі випадок багатовимірного введення. Я переглянув їхню книгу, щоб побачити, чи зможу щось знайти. У 9-му розділі цієї книги (розділ …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

Якби мені було цікаво пристосовувати двосторонні взаємодії між лінійною пояснювальною змінною та іншою пояснювальною змінною яка має квадратичний зв'язок із залежною змінною , я повинен би включати як взаємодію з квадратичною складовою, так і взаємодію з лінійною компонент в моделі? Напр .: У свою чергу будуючи на моїй попередній темі: …

13 r  regression  model-selection 

У мене є дані, які виглядають так: Я спробував застосувати нормальний розподіл (оцінка щільності ядра працює краще, але мені не потрібна така велика точність), і це працює досить добре. Діаграма щільності складає еліпс. Мені потрібно отримати цю функцію еліпса, щоб вирішити, чи лежить точка в межах еліпса чи ні. Як …

13 r  regression  pdf  bivariate 

Мені знайоме поняття категоричних змінних та відповідне кодування фіктивних змінних, що дозволяє нам підходити до одного рівня як базового рівня, щоб уникнути колінеарності. Мені також знайоме, як інтерпретувати оцінки параметрів з таких моделей: Передбачувана зміна результату для заданого відповідного рівня категоричного прогноктора стосовно базової категорії. Я не впевнений у тому, …

13 regression  interpretation  proportion  multicollinearity