Pytania otagowane jako regression

Techniki analizy zależności między jedną (lub więcej) zmiennymi „zależnymi” a zmiennymi „niezależnymi”.

2
KKT kontra nieograniczone sformułowanie regresji lasso
Regresja penalizowana przez L1 (aka lasso) jest prezentowana w dwóch formulacjach. Niech dwie funkcje celu to Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1.Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1. Q_1 = \frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 \\ Q_2 =\frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 + \lambda ||\beta||_1. Następnie dwie różne formulacje to argminβQ1argminβQ1 \text{argmin}_\beta \; Q_1 zastrzeżeniem ||β||1≤t,||β||1≤t, ||\beta||_1 \leq t, i równoważnie argminβQ2.argminβQ2. \text{argmin}_\beta \; Q_2. …
2
Rzucanie wielowymiarowego modelu liniowego jako regresji wielokrotnej
Czy przekształcenie wielowymiarowego modelu regresji liniowej jako wielokrotnej regresji liniowej jest całkowicie równoważne? Ja nie odnosząc się po prostu działa ttt oddzielnych regresji. Przeczytałem o tym w kilku miejscach (Bayesian Data Analysis - Gelman i wsp. Oraz Multivariate Old School - Marden), że wielowymiarowy model liniowy można łatwo sparametryzować jako …
3
Jak interpretować współczynniki regresji, gdy odpowiedź została przekształcona przez 4. pierwiastek?
Używam czwartej 1/4transformacji mocy root ( ) na mojej zmiennej odpowiedzi, w wyniku heteroscedastyczności. Ale teraz nie jestem pewien, jak interpretować moje współczynniki regresji. Zakładam, że musiałbym przestawić współczynniki na czwartą potęgę podczas transformacji wstecznej (patrz poniżej dane wyjściowe regresji). Wszystkie zmienne wyrażone są w jednostkach dolara w milionach, ale …
4
Radzenie sobie z wartościami 0,1 w regresji beta
Mam pewne dane w [0,1], które chciałbym przeanalizować za pomocą regresji beta. Oczywiście należy coś zrobić, aby uwzględnić wartości 0,1. Nie lubię modyfikować danych, aby pasowały do ​​modelu. również nie uważam, aby inflacja zero i 1 była dobrym pomysłem, ponieważ uważam, że w tym przypadku należy uznać wartości zerowe za …
1
Obliczanie przedziałów prognoz dla regresji logistycznej
Chciałbym zrozumieć, jak generować przedziały prognoz dla oszacowań regresji logistycznej. Poradzono mi, aby postępować zgodnie z procedurami zawartymi w Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed str. 98-99. Po wdrożeniu tej procedury i porównaniu jej z R predict.glm, tak naprawdę uważam, że ta książka pokazuje procedurę obliczania przedziałów ufności , …
6
Kiedy upuścić termin z modelu regresji?
Czy ktoś może doradzić, czy następujące działania mają sens: Mam do czynienia ze zwykłym modelem liniowym z 4 predyktorami. Zastanawiam się, czy porzucić najmniej znaczący termin. Jego wartość wynosi nieco ponad 0,05. Opowiedziałem się za upuszczeniem go według następujących zasad: Pomnożenie oszacowania tego terminu przez (na przykład) zakres międzykwartylowy danych …
2
Jaka jest różnica między regresją dwumianową a regresją logistyczną?
Zawsze myślałem o regresji logistycznej jako po prostu szczególnym przypadku regresji dwumianowej, w którym funkcja połączenia jest funkcją logistyczną (zamiast, powiedzmy, funkcji probit). Jednak po przeczytaniu odpowiedzi na inne pytanie brzmię, jakbym mógł się pomylić, i istnieje różnica między regresją logistyczną a regresją dwumianową z łączem logistycznym. Co za różnica?
6
Prosta interpretacja wyników regresji liniowej
Przeprowadziłem prostą regresję liniową logarytmu naturalnego 2 zmiennych, aby ustalić, czy są one skorelowane. Moje wyniki są następujące: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Jestem zdezorientowany. Patrząc na wartość , powiedziałbym, że dwie zmienne nie są skorelowane, ponieważ jest tak bliskie . Jednak nachylenie linii regresji wynosi …
4
Uśrednianie wartości korelacji
Powiedzmy, że testuję, jak zmienna Yzależy od zmiennej Xw różnych warunkach eksperymentalnych i otrzymuję następujący wykres: Linie przerywane na powyższym wykresie reprezentują regresję liniową dla każdej serii danych (konfiguracja eksperymentalna), a liczby w legendzie oznaczają korelację Pearsona dla każdej serii danych. Chciałbym obliczyć „średnią korelację” (lub „średnią korelację”) pomiędzy Xi …
2
Oszacowanie R-kwadrat i istotności statystycznej na podstawie modelu regresji karanej
Używam ukaranego pakietu R, aby uzyskać skurczone oszacowania współczynników dla zbioru danych, w którym mam dużo predyktorów i mało wiem, które z nich są ważne. Po wybraniu parametrów dostrajania L1 i L2 i jestem zadowolony z moich współczynników, czy istnieje statystycznie rozsądny sposób na podsumowanie dopasowania modelu z czymś w …
5
Kiedy można użyć kryteriów opartych na danych, aby określić model regresji?
Słyszałem, że gdy wiele specyfikacji modelu regresji (powiedzmy w OLS) jest rozważanych jako możliwości zestawu danych, powoduje to wiele problemów z porównaniem, a wartości p i przedziały ufności nie są już wiarygodne. Jednym z ekstremalnych przykładów jest regresja stopniowa. Kiedy mogę użyć samych danych, aby pomóc w określeniu modelu, a …
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
2
Jak sensowne jest wykonywanie OLS po wyborze zmiennej LASSO?
Ostatnio odkryłem, że w stosowanej literaturze ekonometrycznej, gdy mamy do czynienia z problemami wyboru cech, nierzadko wykonuje się LASSO, a następnie regresję OLS przy użyciu wybranych zmiennych. Zastanawiałem się, jak możemy zakwalifikować ważność takiej procedury. Czy spowoduje to problemy takie jak pominięte zmienne? Jakieś dowody wskazujące, że jest on bardziej …
2
Wykresy rezydualne: dlaczego wykres kontra wartości dopasowane, a nie obserwowane wartości ?
W kontekście regresji OLS rozumiem, że wykres resztkowy (w porównaniu z dopasowanymi wartościami) jest konwencjonalnie oglądany w celu przetestowania stałej wariancji i oceny specyfikacji modelu. Dlaczego reszty są wykreślane względem pasowań, a nie wartości ? Czym różnią się informacje od tych dwóch wykresów?YYY Pracuję nad modelem, który wytworzył następujące wykresy …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.