Pytania otagowane jako regression

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

1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
2
Regresja liniowa, oczekiwania warunkowe i wartości oczekiwane
Ok, więc trochę mgliste w kilku sprawach, każda pomoc byłaby mile widziana. Rozumiem, że model regresji liniowej jest przewidziany przez oczekiwanie warunkowe E(Y|X)=b+Xb+emi(Y|X)=b+Xb+miE(Y|X)=b+Xb+e Czy zakładamy, że zarówno jak i są zmiennymi losowymi o nieznanym rozkładzie prawdopodobieństwa? Rozumiałem, że tylko reszty i szacowane współczynniki beta są zmiennymi losowymi. jeśli tak, jako …
11 regression 
1
Korekty prognozy (regresja liniowa)
Pełne ujawnienie: nie jestem statystykiem ani nie twierdzę, że nim jestem. Jestem skromnym administratorem IT. Graj ze mną delikatnie. :) Odpowiadam za zbieranie i prognozowanie wykorzystania miejsca na dysku dla naszego przedsiębiorstwa. Gromadzimy nasze wykorzystanie pamięci co miesiąc i stosujemy prostą, dwunastomiesięczną regresję liniową do prognoz (innymi słowy, tylko poprzednie …
1
regresja danych kątowych / kołowych
Nadzorowałem problem uczenia się, w którym cele są kątami. Gdybym zrobił prostą regresję, wówczas liczby 360 i 1 byłyby daleko dla mojego modelu, ale tak naprawdę są one bliskie, a przewidywanie współrzędnych xiy nie wydaje się właściwe, ponieważ próbuję tutaj przewidzieć tylko jedną liczbę. Jaki jest właściwy sposób rozwiązania takiego …
2
Wykrywanie wartości odstających za pomocą regresji
Można zastosować regresję do wykrycia naszych poziomów. Rozumiem, że istnieją sposoby na ulepszenie modelu regresji poprzez usunięcie wartości odstających. Ale głównym celem tutaj nie jest dopasowanie modelu regresji, ale znalezienie lierów za pomocą regresji
2
Regresja logistyczna: interpretacja zmiennych ciągłych
Miałem kilka pytań dotyczących interpretacji ilorazów szans dla zmiennych ciągłych w regresji logistycznej. Wydaje mi się, że są to podstawowe pytania dotyczące regresji logistycznej (i prawdopodobnie ogólnie regresji) i chociaż wstydzę się nieco, że nie znam odpowiedzi, przełknę dumę i zapytam, aby je poznać przyszłość! Oto moja sytuacja ... Patrzę …
1
Jak wybrać prawdopodobieństwo odcięcia dla rzadkiego zdarzenia Regresja logistyczna
Mam 100 000 obserwacji (9 zmiennych fikcyjnych) z 1000 pozytywów. Regresja logistyczna powinna w tym przypadku działać dobrze, ale prawdopodobieństwo odcięcia mnie zastanawia. W powszechnej literaturze wybieramy 50% wartości odcięcia, aby przewidzieć 1 i 0. Nie mogę tego zrobić, ponieważ mój model daje maksymalną wartość ~ 1%. Więc próg może …
3
Kiedy najmniejsze kwadraty byłyby złym pomysłem?
Jeśli mam model regresji: gdzie i ,Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Ire∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) kiedy użycie , zwykłego estymatora najmniejszych kwadratów , byłoby złym wyborem dla estymatora?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta Próbuję wymyślić przykład, w którym najmniejsze kwadraty …
3
Pytanie o normalny dowód równania
Jak możesz udowodnić, że równania normalne: mają jedno lub więcej rozwiązań bez założenia, że ​​X jest odwracalny?( XT.X) β= XT.Y(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Domyślam się tylko, że ma to coś wspólnego z uogólnioną odwrotnością, ale jestem całkowicie zagubiony.
11 regression  proof 
1
Radzenie sobie z regresją niezwykle ograniczonej zmiennej odpowiedzi
Próbuję modelować zmienną odpowiedzi, która teoretycznie jest ograniczona między -225 a +225. Zmienna to łączny wynik uzyskany przez badanych podczas gry. Chociaż teoretycznie możliwe jest zdobycie przez uczestników +225 punktów. Pomimo tego, ponieważ wynik zależał nie tylko od działań podmiotów, ale także działań innych działań, maksymalna liczba zdobytych punktów wyniosła …
2
Przekształć zmienne ciągłe dla regresji logistycznej
Mam duże dane ankietowe, binarną zmienną wyniku i wiele zmiennych objaśniających, w tym binarną i ciągłą. Buduję zestawy modeli (eksperymentuję zarówno z GLM, jak i mieszanym GLM) i wykorzystuję podejścia teoretyczne do wyboru najlepszego modelu. Dokładnie przeanalizowałem wyjaśnienia (zarówno ciągłe, jak i kategoryczne) pod kątem korelacji i używam tylko tych …
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.