Pytania otagowane jako regression

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

7
Jaka jest korzyść z rozbicia ciągłej zmiennej predykcyjnej?
Zastanawiam się, jaka jest wartość biorąc ciągłą zmienną predykcyjną i dzieląc ją (np. Na kwintyle) przed użyciem jej w modelu. Wydaje mi się, że binowanie zmiennej powoduje utratę informacji. Czy to tylko po to, abyśmy mogli modelować efekty nieliniowe? Gdybyśmy utrzymywali zmienną ciągłą i nie byłaby to tak naprawdę prosta …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
3
Kiedy R jest kwadratem ujemne?
Mi się, że nie mogą być ujemne, jak to jest kwadratem R. Jednakże uruchomiony prostą regresję liniową w SPSS z jedną zmienną niezależną i zmienną zależną. Moje wyjście SPSS dają mi ujemną wartość R 2 . Jeśli nie było obliczyć tego ręką z R wówczas R 2 to pozytywny. Co …
5
Jakie są nowoczesne, łatwe w użyciu alternatywy dla regresji stopniowej?
Mam zestaw danych z około 30 zmiennymi niezależnymi i chciałbym zbudować uogólniony model liniowy (GLM) w celu zbadania zależności między nimi a zmienną zależną. Wiem, że metoda, której nauczono mnie w tej sytuacji, stopniowa regresja, jest obecnie uważana za grzech statystyczny . Jakie nowoczesne metody wyboru modelu należy zastosować w …
3
Dlaczego Lasso zapewnia wybór zmiennych?
Czytałem Elementy uczenia statystycznego i chciałbym wiedzieć, dlaczego Lasso zapewnia wybór zmiennych, a regresja grzbietu nie. Obie metody minimalizują resztkową sumę kwadratów i ograniczają możliwe wartości parametrów . W przypadku Lasso ograniczenie wynosi , podczas gdy dla kalenicy jest to , dla niektórych .ββ\beta||β||1≤t||β||1≤t||\beta||_1 \le t||β||2≤t||β||2≤t||\beta||_2 \le tttt Widziałem w …
3
Diagnostyka regresji logistycznej?
W przypadku regresji liniowej możemy sprawdzić wykresy diagnostyczne (wykresy resztek, normalne wykresy QQ itp.), Aby sprawdzić, czy naruszone są założenia regresji liniowej. W przypadku regresji logistycznej mam problem ze znalezieniem zasobów wyjaśniających, jak zdiagnozować dopasowanie modelu regresji logistycznej. Po wykopaniu niektórych notatek o kursie dla GLM stwierdza się po prostu, …
6
Po co używać opadania gradientu do regresji liniowej, gdy dostępne jest rozwiązanie matematyczne w formie zamkniętej?
Biorę kursy uczenia maszynowego online i dowiedziałem się o spadku gradientu do obliczania optymalnych wartości w hipotezie. h(x) = B0 + B1X dlaczego musimy używać zejścia gradientu, jeśli możemy łatwo znaleźć wartości za pomocą poniższej formuły? To też wygląda na proste i łatwe. ale GD potrzebuje wielu iteracji, aby uzyskać …
7
Praktyczne zasady dotyczące minimalnej wielkości próby dla regresji wielokrotnej
W kontekście propozycji badań w naukach społecznych zadano mi następujące pytanie: Zawsze ustalałem minimalną wielkość próby dla regresji wielokrotnej o 100 + m (gdzie m jest liczbą predyktorów). Czy to jest właściwe? Często otrzymuję podobne pytania, często o różnych regułach. Często czytałem takie praktyczne zasady w różnych podręcznikach. Czasami zastanawiam …
2
Rozwiązywanie parametrów regresji w formie zamkniętej vs opadanie gradientu
Na kursie uczenia maszynowego Andrew Nga wprowadza regresję liniową i regresję logistyczną oraz pokazuje, jak dopasować parametry modelu za pomocą spadku gradientu i metody Newtona. Wiem, że zejście gradientowe może być przydatne w niektórych aplikacjach uczenia maszynowego (np. Propagacja wsteczna), ale w bardziej ogólnym przypadku jest jakiś powód, dla którego …
8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
4
Jak wizualizować, co robi analiza kanoniczna (w porównaniu z tym, co robi analiza głównych składowych)?
Kanoniczna analiza korelacji (CCA) jest techniką związaną z analizą głównych składników (PCA). Chociaż łatwo jest nauczyć się PCA lub regresji liniowej za pomocą wykresu punktowego (zobacz kilka tysięcy przykładów w wyszukiwaniu obrazów w Google), nie widziałem podobnego intuicyjnego dwuwymiarowego przykładu dla CCA. Jak wizualnie wyjaśnić, co robi liniowy CCA?
12
Jakie są najczęstsze nieporozumienia na temat regresji liniowej?
Ciekawe, dla tych z was, którzy mają duże doświadczenie we współpracy z innymi badaczami, jakie są najczęstsze nieporozumienia na temat regresji liniowej, które napotykasz? Myślę, że może to być przydatne ćwiczenie, aby pomyśleć o typowych nieporozumieniach przed czasem, aby to zrobić Przewiduj błędy ludzi i potrafisz wyartykułować, dlaczego niektóre nieporozumienia …
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.