Запитання з тегом «regression»

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Гаразд, просто трохи туманно щодо кількох речей, будь-яка допомога буде дуже вдячна. Наскільки я розумію, модель лінійної регресії прогнозується за допомогою умовного очікування Е( Y| Х) = b + Xб + eЕ(Y|Х)=б+Хб+еE(Y|X)=b+Xb+e Чи вважаємо ми, що і і - випадкові величини з деяким невідомим розподілом ймовірностей? я розумів, що лише …

11 regression 

Повне розкриття інформації: я не статистик, і не претендую на те, щоб бути його. Я низько ІТ-адміністратор. Будь ласка, пограй зі мною ніжно. :) Я відповідальний за збір та прогнозування використання дискового накопичувача для нашого підприємства. Ми збираємо щомісяця користування пам’яттю та використовуємо просту прогресивну лінійну регресію на дванадцять місяців …

11 regression  forecasting  adjustment 

Я керував навчальною проблемою, де цілями є кути. Якби я робив просту регресію, то цифри 360 і 1 були б далеко для моєї моделі, але насправді вони близькі, і прогнозувати координати x і y не відчуває себе правильно, оскільки я намагаюся передбачити тут лише одне число. Який правильний спосіб вирішити …

11 regression  circular-statistics 

Чи може бути використана регресія для виявлення лієрів. Я розумію, що є способи вдосконалити регресійну модель шляхом видалення залишків. Але головна мета тут - не підходити до регресійної моделі, а з’ясувати корисність за допомогою регресії

11 regression  outliers 

У мене було кілька запитань щодо інтерпретації коефіцієнтів шансів для безперервних змінних в логістичній регресії. Мені здається, що це основні питання щодо логістичної регресії (і, мабуть, про регресію взагалі), і хоча я трохи соромлюсь, що не знаю відповідей, я проковтну свою гордість і запитаю їх, щоб я знав їх у …

11 regression  logistic 

Я намагаюся з’ясувати, який SVR підходить для такого роду даних. Я знаю 4 типи СВР: епсилон ну найменші квадрати і лінійний. Я розумію, лінійний SVR більше-менш схожий на ласо з L1 Reg, але яка різниця між рештою 3 методами?

11 regression  svm 

У мене 100 000 спостережень (9 фіктивних змінних показників) з 1000 позитивних. Логістична регресія повинна спрацьовувати нормально в цьому випадку, але ймовірність відсічення мене спантеличує. У загальній літературі ми обираємо 50% відсікання для прогнозування 1 і 0. Я не можу цього зробити, оскільки моя модель дає максимальне значення ~ 1%. …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

Якщо у мене є модель регресії: Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon де V [ε]=Iг∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n} і E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) , коли використання βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}} , звичайного оцінювача найменших квадратів ββ\beta , буде поганим вибором для оцінки? Я …

11 regression  distributions  least-squares 

Я хотів би перевірити, Rчи відповідають мої дані нормальним журналом чи дистрибутивом Pareto. Як я міг це зробити? Можливо, ks.testміг би мені допомогти це зробити, але як я можу отримати параметри αα\alpha і кkk для розподілу Парето для своїх даних?

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

Як можна довести, що нормальні рівняння: мають один чи більше розв’язків без припущення, що X є незворотним?( XТХ) β= XТY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Єдина моя здогадка - це щось спільне з узагальненим зворотним, але я повністю втрачений.

11 regression  proof 

Чи може хто-небудь допомогти дати концептуальне пояснення того, як робляться прогнози для нових даних при використанні гладких / сплайнів для прогнозної моделі? Наприклад, враховуючи модель, створену за gamboostдопомогою mboostпакету в R, з p-сплайнами, як робляться прогнози для нових даних? Що використовується з даних про навчання? Скажіть, що є нове значення …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

Яке значення t valueі Pr(>|t|)при використанні summary()функції на лінійній регресійній моделі в R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

Я намагаюся моделювати змінну відповідей, яка теоретично обмежена між -225 та +225. Змінна - це загальна оцінка, яку отримували суб'єкти під час гри. Хоча теоретично суб'єкти можуть набрати +225. Незважаючи на це, оскільки оцінка залежала не тільки від дій суб'єктів, але і від дій інших дій, максимум, кого хто забив …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

У мене є великі дані опитування, двійкова змінна результат та багато пояснювальних змінних, включаючи двійкові та безперервні. Я будую набори моделей (експериментую як з GLM, так і зі змішаним GLM) і використовую інформаційно-теоретичні підходи для вибору топ-моделі. Я уважно вивчив пояснення (як безперервні, так і категоричні) на предмет кореляцій, і …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness