Pytania otagowane jako regression

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

2
Dlaczego Lasso lub ElasticNet działają lepiej niż Ridge, gdy funkcje są skorelowane
Mam zestaw 150 funkcji, a wiele z nich jest ze sobą bardzo skorelowanych. Moim celem jest przewidzenie wartości zmiennej dyskretnej, której zakres wynosi 1-8 . Mój rozmiar próbki wynosi 550 i używam 10-krotnej walidacji krzyżowej. AFAIK, wśród metod regularyzacji (Lasso, ElasticNet i Ridge), Ridge jest bardziej rygorystyczny w zakresie korelacji …
3
Co oznacza ujemne R-kwadrat?
Powiedzmy, że mam jakieś dane, a następnie dopasowuję dane do modelu (regresja nieliniowa). Następnie obliczam R-kwadrat ( ).R2R2R^2 Kiedy R-kwadrat jest ujemny, co to oznacza? Czy to znaczy, że mój model jest zły? Wiem, że zakres może wynosić [-1,1]. Kiedy wynosi 0, co to oznacza?R2R2R^2R2R2R^2
3
Regresja logistyczna czy test T?
Grupa osób odpowiada na jedno pytanie. Odpowiedź może brzmieć „tak” lub „nie”. Badacz chce wiedzieć, czy wiek jest związany z rodzajem odpowiedzi. Powiązanie oceniono za pomocą regresji logistycznej, w której wiek jest zmienną objaśniającą, a typ odpowiedzi (tak, nie) jest zmienną zależną. Rozwiązano to osobno, obliczając średni wiek grup, które …
2
Czy warto stosować zmienną daty w regresji?
Nie jestem przyzwyczajony do używania zmiennych w formacie daty w R. Zastanawiam się tylko, czy można dodać zmienną daty jako zmienną objaśniającą w modelu regresji liniowej. Jeśli to możliwe, jak możemy interpretować współczynnik? Czy to wpływ jednego dnia na zmienną wyniku? Zobacz moją istotę z przykładem tego, co próbuję zrobić.
2
Definicja naturalnych splajnów sześciennych do regresji
Uczę się o splajnach z książki „Elementy statystycznego uczenia się eksploracji danych, wnioskowania i prognozowania” Hastie i in. Na stronie 145 stwierdziłem, że naturalne splajny sześcienne są liniowe poza sękami granicznymi. W jest węzłów, a o takim podano w książce.KKKξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K Pytanie 1: W jaki sposób uwolniono 4 …
2
Przegląd literatury na temat regresji nieliniowej
Czy ktoś zna dobry artykuł przeglądowy do literatury statystycznej na temat regresji nieliniowej? Interesują mnie przede wszystkim wyniki spójności i asymptotyki. Szczególnie interesujący jest model yit=m(xit,θ)+ϵit,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, dla danych panelu. Mniej interesujące są metody nieparametryczne. Bardzo mile widziane są również sugestie dotyczące czasopism. W tej chwili czytam …
3
Co to jest model zerowy w regresji i jak ma się do hipotezy zerowej?
Co to jest model zerowy w regresji i jaki jest związek między modelem zerowym a hipotezą zerową? Dla mojego zrozumienia, czy to oznacza Używasz „średniej zmiennej odpowiedzi” do przewidywania zmiennej odpowiedzi ciągłej? Używasz „rozkładu etykiet” w przewidywaniu zmiennych dyskretnych odpowiedzi? W takim przypadku wydaje się, że brakuje powiązań między hipotezą …
2
Dlaczego regresja kalenicowa nie zmniejszy niektórych współczynników do zera jak lasso?
Podczas wyjaśniania regresji LASSO często stosuje się schemat rombu i koła. Mówi się, że ponieważ kształt ograniczenia w LASSO jest diamentem, otrzymane rozwiązanie najmniejszych kwadratów może dotykać narożnika diamentu, powodując skurcz jakiejś zmiennej. Jednak w regresji grzbietu, ponieważ jest to okrąg, często nie dotyka osi. Nie mogłem zrozumieć, dlaczego nie …
1
Pearson VS Deviance Residuals w regresji logistycznej
Wiem, że znormalizowane pozostałości Pearson uzyskuje się w tradycyjny probabilistyczny sposób: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−---√rja=yja-πjaπja(1-πja) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} i Pozostałości dewiacji są uzyskiwane w bardziej statystyczny sposób (udział każdego punktu w prawdopodobieństwie): reja= sja- 2 [ yjalogπja^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} gdzie sisis_i = 1 jeśli yiyiy_i …
3
Literatura na temat IV regresji kwantylowej
W ostatnich miesiącach intensywnie czytałem o regresji kwantowej w ramach przygotowań do mojej pracy magisterskiej tego lata. W szczególności przeczytałem większość książek Rogera Koenkera z 2005 roku na ten temat. Teraz chcę rozszerzyć tę istniejącą wiedzę na techniki regresji kwantowej, które pozwalają na zmienne instrumentalne (IV). To wydaje się być …
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.