Запитання з тегом «regression»

Хтось знає значення середніх часткових ефектів? Що це саме і як їх можна обчислити? Ось посилання, яке може допомогти.

12 regression  count-data 

Мене дуже цікавить потенціал статистичного аналізу для моделювання / прогнозування / оцінки функцій тощо. Однак я мало що про це знаю, і мої математичні знання все ще досить обмежені - я молодший студент з програмної інженерії. Я шукаю книгу, яка б почала мене починати з певних речей, про які я …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

В даний час я використовую аналіз основних компонентів для вибору змінних, які використовуватимуться при моделюванні. На даний момент я роблю вимірювання A, B і C у своїх експериментах. Що я дійсно хочу знати: чи можу я зробити менше вимірювань і припинити запис C і або B, щоб заощадити час і …

12 regression  pca  model-selection 

З економетрики , Фуміо Хаяші (гл. 1): Беззастережна гомоскедастичність: Другий момент термінів помилки E (εᵢ²) є постійним у всіх спостереженнях Функціональна форма E (εᵢ² | xi) є постійною в спостереженнях Умовна гомоскедастичність: Знімається обмеження, що другий момент термінів помилки E (εᵢ²) є постійним у всіх спостереженнях Таким чином, умовний другий …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

Скажімо, - лінійна функція і манекен . Моя гіпотеза полягає в тому, що само по собі , як гедоністичні індексу вектора інших змінних, . У мене є підтримка цього в з (тобто , , ..., ) на . Чи є можливість перевірити еквівалентність цих двох моделей:ууyххxггdггdZZZМА НО VАМАNОVАMANOVAZZZz1z1z_1z2z2z_2zнzнz_nггd Модель 1:у= …

12 r  hypothesis-testing  regression  model-selection 

Вся суть АПК чи будь-якого іншого інформаційного критерію полягає в тому, що чим менше, тим краще. Отже, якщо у мене є дві моделі M1: y = a0 + XA + e і M2: y = b0 + ZB + u, а якщо AIC першого (A1) менший, ніж у другого (A2), …

12 regression  aic 

Я б хотів поставити це питання у двох частинах. Обидва стосуються узагальненої лінійної моделі, але перша стосується вибору моделі, а друга стосується регуляризації. Передумови: я використовую GLM (лінійні, логістичні, гамма-регресії) моделі як для прогнозування, так і для опису. Коли я маю на увазі " нормальні речі, що робиться з регресією …

12 regression  model-selection  regularization 

Схоже, ви можете використовувати кодування для однієї категоріальної змінної, але у мене є дві категоріальні та одна безперервна змінна предиктора. Чи можу я використовувати для цього кілька регресій в SPSS, і якщо так, як? Дякую!

12 regression  spss  categorical-data  continuous-data 

SVM для класифікації мають інтуїтивний сенс для мене: я розумію, як мінімізація дає максимальний запас. Однак я не розумію цієї мети в контексті регресії. Різні тексти ( тут і тут ) описують це як максимізацію «плоскості». Чому ми б хотіли це робити? Що в регресії рівнозначно поняттю "маржа"?||θ||2||θ||2||\theta||^2 Ось кілька …

12 regression  svm 

Чи є якісь хороші папери або книги, які стосуються використання координатного спуску для L1 (ласо) та / або регуляризації пружної сітки для задач лінійної регресії?

12 regression  references  lasso  regularization  elastic-net 

Я підганяю L1-регульовану лінійну регресію до дуже великого набору даних (з n >> p.) Змінні відомі заздалегідь, але спостереження надходять невеликими шматками. Я хотів би підтримувати придатність ласо після кожного шматка. Я, очевидно, можу перевстановити всю модель, побачивши кожен новий набір спостережень. Однак це було б досить неефективно, враховуючи, що …

12 regression  lasso 

Коли ви схильні використовувати криві ROC для деяких інших тестів, щоб визначити здатність прогнозування певного вимірювання результату? Що стосується дискретних результатів (живих / мертвих, присутніх / відсутніх), що робить ROC криві більш-менш потужними, ніж щось на зразок хі-квадрата?

12 regression  roc 

Моє запитання просте так: що таке спільна оцінка? І що це означає в контексті регресійного аналізу? Як це робиться? Я довго блукав у могутньому Інтернеті, але не знайшов відповіді на ці питання.

12 regression  estimation  terminology 

Відповідно до посилань Книга 1 , Книга 2 та папір . Було зазначено, що існує рівнозначність між регульованою регресією (Ridge, LASSO та Elastic Net) та їх формулами обмеження. Я також переглянув Cross Valified 1 та Cross Validated 2 , але я не можу побачити чітку відповідь, що свідчить про еквівалентність …

12 regression  optimization  lasso  ridge-regression  elastic-net 

Я читав у кількох місцях, що R Squared не є ідеальним показником, коли модель підходить за допомогою LASSO. Однак мені не ясно, чому саме так. Крім того, ви могли б порекомендувати найкращу альтернативу?

12 regression  lasso  r-squared  penalized