Pytania otagowane jako regression

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

4
Dowód równoważnych wzorów regresji kalenicowej
Czytałem najpopularniejsze książki w nauce statystycznej 1- Elementy uczenia statystycznego. 2- Wprowadzenie do uczenia statystycznego . Obaj wspominają, że regresja kalenicy ma dwie równoważne formuły. Czy istnieje zrozumiały matematyczny dowód tego wyniku? Przeszedłem również przez Cross Validated , ale nie mogę znaleźć tam konkretnego dowodu. Ponadto, czy LASSO będzie korzystać …
1
Porównanie Newey-West (1987) i Hansen-Hodrick (1980)
Pytanie: Jakie są główne różnice i podobieństwa między stosowaniem standardowych błędów Newey-West (1987) a Hansen-Hodrick (1980)? W jakich sytuacjach należy preferować jedną z nich? Uwagi: Wiem, jak działa każda z tych procedur dostosowawczych; jednak nie znalazłem jeszcze żadnego dokumentu, który by je porównał, ani w Internecie, ani w moim podręczniku. …
2
Regresja krokowa w R - jak to działa?
Próbuję zrozumieć podstawową różnicę między regresją krokową i wsteczną w R za pomocą funkcji krokowej. Do regresji krokowej użyłem następującego polecenia step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") Mam poniższy wynik dla powyższego kodu. Do wyboru zmiennej wstecznej użyłem następującego polecenia step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="backward") I mam poniższe wyjście do tyłu O ile rozumiem, gdy żaden parametr nie jest …
15 r  regression 
3
Czy naprawdę musimy uwzględnić „wszystkie istotne predyktory?”
Podstawowym założeniem stosowania modeli regresji do wnioskowania jest to, że „wszystkie istotne predyktory” zostały uwzględnione w równaniu predykcyjnym. Uzasadnieniem jest to, że nieuwzględnienie ważnego czynnika w świecie rzeczywistym prowadzi do tendencyjnych współczynników, a tym samym do niedokładnych wniosków (tj. Pominiętej zmienności stronniczości). Ale w praktyce badawczej nigdy nie widziałem nikogo, …
3
Czy w przypadku klasyfikatorów liniowych większe współczynniki implikują ważniejsze cechy?
Jestem inżynierem oprogramowania zajmującym się uczeniem maszynowym. Z mojego zrozumienia, regresja liniowa (taka jak OLS) i klasyfikacja liniowa (taka jak regresja logistyczna i SVM) przewidują na podstawie iloczynu wewnętrznego między wyuczonymi współczynnikami a zmiennymi funkcji :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} = f(\vec{w} \cdot \vec{x}) = f(\sum_{i} w_i x_i) …
1
Mam linię najlepszego dopasowania. Potrzebuję punktów danych, które nie zmienią mojej linii najlepszego dopasowania
Prowadzę prezentację na temat dopasowania linii. Mam prostą funkcję liniową, . Próbuję uzyskać rozproszone punkty danych, które mogę umieścić na wykresie rozrzutu, który utrzyma moją linię najlepszego dopasowania na tym samym równaniu.y=1x+by=1x+by=1x+b Chciałbym nauczyć się tej techniki w R lub Excel - w zależności od tego, co jest łatwiejsze.
3
Splajny vs regresja procesu Gaussa
Wiem, że regresja procesu Gaussa (GPR) jest alternatywą dla używania splajnów do dopasowania elastycznych modeli nieliniowych. Chciałbym wiedzieć, w jakich sytuacjach jedna byłaby bardziej odpowiednia niż druga, szczególnie w ramach regresji bayesowskiej. Już spojrzałem na Jakie są zalety / wady używania splajnów, wygładzonych splajnów i emulatorów procesu gaussowskiego? ale w …
1
Najlepszy sposób wizualnego przedstawienia relacji z wielu modeli liniowych
Mam model liniowy z około 6 predyktorami i zamierzam prezentować szacunki, wartości F, wartości p itd. Zastanawiałem się jednak, jaki byłby najlepszy wykres wizualny reprezentujący indywidualny wpływ pojedynczego predyktora na zmienna odpowiedzi? Wykres punktowy? Fabuła warunkowa? Fabuła efektów? itp? Jak interpretowałbym ten wątek? Będę robił to w R, więc możesz …
2
Jak zrobić regresję z kodowaniem efektu zamiast kodowania fikcyjnego w R?
Obecnie pracuję nad modelem regresji, w którym jako zmienne niezależne mam tylko zmienne kategorialne / czynnikowe. Moja zmienna zależna to stosunek przekształcony logit. Całkiem łatwo jest uruchomić normalną regresję w R, ponieważ R automatycznie wie, jak zakodować manekiny, gdy tylko będą miały typ „czynnik”. Jednak ten rodzaj kodowania oznacza również, …
4
Wydajna aktualizacja regresji liniowej podczas dodawania obserwacji i / lub predyktorów w R
Byłbym zainteresowany znalezieniem sposobów na R efektywnego aktualizowania modelu liniowego po dodaniu obserwacji lub predyktora. biglm ma możliwość aktualizacji podczas dodawania obserwacji, ale moje dane są na tyle małe, że mieszczą się w pamięci (chociaż mam wiele instancji do aktualizacji). Istnieją sposoby, aby to zrobić gołymi rękami, np. W celu …
3
Kiedy używać GAM kontra GLM
Zdaję sobie sprawę, że może to być potencjalnie szerokie pytanie, ale zastanawiałem się, czy istnieją uogólnione założenia, które wskazują na użycie GAM (Uogólniony model addytywny) w stosunku do GLM (Uogólniony model liniowy)? Ktoś niedawno powiedział mi, że GAM należy używać tylko wtedy, gdy założę, że struktura danych jest „addytywna”, tj. …
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.