Запитання з тегом «regression»

Я використовував Matlab для виконання обмежених найменших квадратів (звичайних найменших квадратів), і він автоматично виводить коефіцієнти, статистику тесту та p-значення. Моє запитання полягає в тому, що, виконуючи обмежені найменші квадрати (суворо негативні коефіцієнти), він виводить лише коефіцієнти, БЕЗ статистики тесту, р-значень. Чи можна обчислити ці значення для забезпечення значущості? І …

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

Логістична регресія моделює часові шанси події як деякий набір прогнокторів. Тобто журнал (p / (1-p)), де p - ймовірність певного результату. Таким чином, інтерпретація необроблених коефіцієнтів регресії логістики для деякої змінної (x) повинна знаходитися на шкалі шансів журналу. Тобто, якщо коефіцієнт для x = 5, то ми знаємо, що зміна …

10 regression  logistic  logit 

Закрита форма w в лінійній регресії може бути записана як w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Як можна інтуїтивно пояснити роль (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1} у цьому рівнянні?

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

Я не маю на увазі конкретного прикладу чи завдання. Я просто новачок у використанні b-сплайнів і хотів краще зрозуміти цю функцію в контексті регресії. Давайте припустимо , що ми хочемо , щоб оцінити залежність між змінним відгуком і деякі провісники х 1 , х 2 , . . . , …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

Я експериментував із взаємозв'язком між помилками та залишками, використовуючи прості імітації в Р. Одне, що я знайшов, - це те, що незалежно від розміру вибірки чи відхилення помилки я завжди отримую рівно 111 для нахилу, коли підходить модель errors∼β0+β1×residualserrors∼β0+β1×residualс {\rm errors} \sim \beta_0 + \beta_1 \times {\rm residuals} Ось моделювання, …

10 regression  least-squares  residuals 

Я стикався з питанням інтерв'ю для роботи, де інтерв'юер запитав мене, припустимо, що ваш дуже низький (від 5 до 10%) для моделі еластичності ціни. Як би ви вирішили це питання?R2R2R^2 Я не міг придумати нічого іншого, крім того, що я буду робити регресійну діагностику, щоб побачити, що пішло не так, …

10 regression  self-study  theory 

Чому я отримую різні прогнози щодо ручного розширення поліномів та використання функції R poly? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly …

10 r  regression  polynomial 

Я бачив це позначення для звичайних найменших квадратів тут . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Я ніколи не бачив подвійних брусків і 2 внизу. Що означають ці символи? Чи є для них конкретна термінологія?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

Розглянемо таку модель множинної регресії:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Тут - вектор стовпця ; a матриця; a вектор стовпця; a матриця; a вектор стовпця; і , термін помилки, вектор стовпців .YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 ПИТАННЯ Мій лектор, підручник « Вступ до економетрії», 3-е видання. Джеймс Х. Сток і Марк У. Уотсон, с. …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

Як зазначено в заголовку, я намагаюся повторити результати лінійки glmnet, використовуючи оптимізатор LBFGS з бібліотеки lbfgs. Цей оптимізатор дозволяє нам додати термін регулятора L1, не турбуючись про диференційованість, доти, поки наша об'єктивна функція (без терміна регулятора L1) опукла. minβ∈Rp12n∥β0+Xβ−y∥22+αλ∥β∥1+12(1−α)λ∥β∥22minβ∈Rp12n‖β0+Xβ−y‖22+αλ‖β‖1+12(1−α)λ‖β‖22\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n}\Vert \beta_0 + X\beta - y \Vert_2^2 + \alpha …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

Тому, перш за все, я провів деякі дослідження на цьому форумі, і мені відомо, що вони задавали надзвичайно подібні запитання, але вони, як правило, не відповідають належним чином, або іноді відповідь просто недостатньо детальна, щоб я зрозумів. Тож цього разу моє запитання таке: у мене є два набори даних, на …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

У коментарі до цього питання користувач @whuber цитував можливість використання періодичної версії сплайнів для підгонки періодичних даних. Я хотів би дізнатися більше про цей метод, зокрема рівняння, що визначають сплайни, і як їх реалізувати на практиці (я здебільшого Rкористувач, але я можу зробити з MATLAB або Python, якщо виникне потреба). …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Я розумію, що в лінійній регресії помилки вважаються нормально розподіленими, що залежать від прогнозованого значення y. Тоді ми розглядаємо залишки як своєрідний проксі для помилок. Це часто рекомендується для створення виведення , як це: . Однак я не розумію, у чому сенс отримання залишків для кожної точки даних та об'єднання …

10 regression  assumptions 

Я намагаюся трохи заглибитись у статистику, але я щось застряг. Мої дані такі: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Тепер я хочу побудувати регресійну модель, щоб можна було передбачити кількість генів за будь-який рік на основі даних. Я робив це з лінійною регресією до цих пір, …

10 regression  count-data  poisson-regression 

Які звичні підходи до моделювання бінарних часових рядів? Чи є папір чи текстова книга, де це обробляється? Я думаю про бінарний процес із сильним автокореляцією. Щось на зразок ознаки процесу AR (1), що починається з нуля. Скажіть і з білим шумом . Тоді двійковий часовий ряд визначений Y_t = \ …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive