Запитання з тегом «regression»

Мій набір даних ( ) має залежну змінну (DV), п'ять незалежних змінних "базової лінії" (P1, P2, P3, P4, P5) та одну незалежну змінну, що цікавить (Q).N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 Я запустив лінійні регресії OLS для наступних двох моделей: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 + P5 …

10 regression  linear  r-squared 

Уявіть, що ми маємо лінійну регресійну модель із залежною змінною . Знаходимо його . Тепер ми робимо ще одну регресію, але цього разу на і аналогічно знаходимо її . Мені сказали, що я не можу порівняти обидва щоб побачити, яка модель краще підходить. Чому так? Причиною мені було те, що …

10 regression  data-transformation  r-squared 

y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Мова для опису регресійних моделей, така як дуже проста лінійна регресія, зазначена вище, часто змінюється, і такі зміни часто несуть тонкі зрушення в значеннях. Наприклад, частина моделі в лівій частині рівняння може називатися (серед інших я не знаю) конотаціями та позначеннями в дужках: …

10 regression  terminology 

Я знаю, що це, ймовірно, обговорювалося десь ще, але я не змогла знайти чіткої відповіді. Я намагаюся використовувати формулуR2=1−SSR/SSTR2=1−SSR/SSTR^2 = 1 - SSR/SST для розрахунку поза вибіркою R2R2R^2 лінійної регресійної моделі, де SSRSSRSSR - сума квадратних залишків і SSTSSTSST- загальна сума квадратів. Для навчального набору зрозуміло, що SST=Σ(y−y¯train)2SST=Σ(y−y¯train)2 SST = …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

Чи "студизовані залишки" та "стандартизовані залишки" однакові у регресійних моделях? Я побудував модель лінійної регресії в R і хотів побудувати графік встановлених значень Studentized залишків v / s, але не знайшов автоматизованого способу зробити це в Р. Припустимо, у мене є модель library(MASS) lm.fit <- lm(Boston$medv~(Boston$lstat)) то використання plot(lm.fit)не дає …

10 r  regression  residuals  terminology 

Як виконати негативну регресію хребта? Негативне ласо доступне в scikit-learn, але для хребта я не можу застосувати бенегативність бета, і я дійсно отримую негативні коефіцієнти. Хтось знає, чому це? Крім того, чи можу я реалізувати хребет з точки зору регулярних найменших квадратів? Перенесли це на інше запитання: чи можна реалізувати …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

Я розумію, що ми можемо використовувати регуляризацію в регресії як мінімум квадратів w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] і що ця проблема має рішення закритої форми як: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. Ми бачимо, що у другому рівнянні регуляризація просто додає λλ\lambda до діагоналі XTXXTX\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} , що робиться для …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

Які ваші думки щодо використання регресії для проектування поза діапазоном даних? Якщо ми впевнені, що вона відповідає лінійній або силовій моделі моделі, чи не могла вона бути корисною поза діапазоном даних? Наприклад, у мене є обсяг, керований ціною. Ми повинні мати можливість проектувати ціни за межами діапазону даних, на який …

10 regression  dataset  linear-model 

Я подав статтю, яку відхилили через неправильний спосіб аналізу аналізу виживання. Суддя не залишив інших деталей та пояснень, крім: "Аналіз виживання часових тенденцій вимагає більш складних способів цензури". Питання: Чи зменшився зайвий ризик смерті серед курців за останні десятиліття? Дані: 25 000 курців у Німеччині. Вони були зараховані до когорти …

10 regression  survival  incidence-rate-ratio  interval-censoring 

Функція R cv.glm (бібліотека: завантаження) обчислює оцінену помилку передбачення перехресної перевірки K-кратного для узагальнених лінійних моделей і повертає дельту. Чи є сенс використовувати цю функцію для регресії ласо (бібліотека: glmnet), і якщо так, то як це можна виконати? Бібліотека glmnet використовує перехресну перевірку, щоб отримати найкращий параметр повороту, але я …

10 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

Дуже основне питання, що стосується регресій OLSR2R2R^2 запустіть регресію OLS y ~ x1, маємо , скажімо, 0,3R2R2R^2 запустіть регресію OLS y ~ x2, у нас є інший , скажімо, 0,4R2R2R^2 тепер ми запускаємо регресію y ~ x1 + x2, яким значенням може бути R квадрату регресії? Я думаю, що зрозуміло, …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

Мене збентежує те, як оцінити задній прогнозний розподіл за лінійною регресією Байєса, минулий основний випадок, описаний тут на сторінці 3, і скопійований нижче. р (у~∣ у) = ∫р (у~∣ β,σ2) p ( β,σ2∣ у)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) Основний …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

У рамках лінійної регресії я натрапив на чудовий результат, який, якщо ми підходимо до моделі E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, то, якщо ми стандартизуємо і відцентруємо дані , і ,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. Мені це здається двома змінною версією для регресії …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

Яке значення має матриця капелюхів, , в регресійному аналізі?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} Це тільки для більш легкого розрахунку?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

У мене є вибірка з 1449 точок даних, які не співвідносяться (r-квадрат 0,006). Аналізуючи дані, я виявив, що розділяючи значення незалежної змінної на позитивні та негативні групи, здається, є значна різниця в середньому залежної змінної для кожної групи. Розділяючи точки на 10 бункерів (децилів) за допомогою незалежних змінних значень, схоже, …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared