Statystyki i duże zbiory danych regression

3

W rozdziale „Myślenie o średniej” Daniela Kahnemana podany jest przykład, a czytelnik jest proszony o prognozowanie sprzedaży poszczególnych sklepów, biorąc pod uwagę ogólną prognozę sprzedaży i liczby sprzedaży z poprzedniego roku . Na przykład (przykład książki ma 4 sklepy, używam tutaj 2 dla uproszczenia): Store 2011 2012 1 100 ? …

9 regression

1

Ogromne współczynniki regresji logistycznej - co to znaczy i co robić?

Otrzymuję ogromne współczynniki podczas regresji logistycznej, patrz współczynniki z krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 2.8370 …

9 regression logistic generalized-linear-model separation

2

Określ optymalną szybkość uczenia się dla spadku gradientu w regresji liniowej

Jak określić optymalną szybkość uczenia się dla spadku gradientu? Myślę, że mógłbym to automatycznie dostosować, jeśli funkcja kosztu zwróci większą wartość niż w poprzedniej iteracji (algorytm się nie zbiegnie), ale nie jestem pewien, jaką nową wartość powinna przyjąć.

9 regression machine-learning gradient-descent

2

Regresja SVM z danymi podłużnymi

Mam około 500 zmiennych na pacjenta, każda zmienna ma jedną stałą wartość i jest mierzona w trzech różnych punktach czasowych (po 2 miesiącach i po 1 roku). Za pomocą regresji chciałbym przewidzieć wynik leczenia nowych pacjentów. Czy można stosować regresję SVM z takimi danymi podłużnymi?

9 regression svm panel-data

4

Rozszerzenie regresji logistycznej dla wyników w zakresie od 0 do 1

Mam problem z regresją, w którym wyniki nie są ściśle 0, 1, ale raczej mieszczą się w zakresie wszystkich liczb rzeczywistych od 0 do 1 włącznie Y= [ 0 , 0,12 , 0,31 , . . . , 1 ]Y=[0,0,12,0,31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ]. Problem ten …

9 regression logistic

2

Uczenie się na podstawie danych relacyjnych

Ustawienia Wiele algorytmów działa na jednej relacji lub tabeli, podczas gdy wiele rzeczywistych baz danych przechowuje informacje w wielu tabelach (Domingos, 2003). Pytanie Jakie typy algorytmów uczą się dobrze z wielu (relacyjnych) tabel. W szczególności interesują mnie algorytmy, które mają zastosowanie do zadań regresji i klasyfikacji (nie te zorientowane na …

9 regression machine-learning classification dataset

3

Przerzucanie znaków podczas dodawania jeszcze jednej zmiennej w regresji i o znacznie większej wielkości

Podstawowe ustawienia: Model regresji: y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon gdzie C jest wektorem zmiennych kontrolnych. Interesuję się ββ\beta i oczekuj β1β1\beta_1 i β2)β2\beta_2być negatywnym. W modelu występuje jednak problem wielokoliniowości, współczynnik korelacji podaje: corr (x1x1x_1,x2)) =x2)=x_2)= 0,9345, corr (x1x1x_1,x3)) =x3)=x_3)= 0,1765, corr (x2)x2x_2,x3)) =x3)=x_3)= 0,3019. Więc x1x1x_1 i x2)x2x_2są wysoce …

9 regression multicollinearity

4

Box Cox Transforms do regresji

Próbuję dopasować model liniowy do niektórych danych za pomocą tylko jednego predyktora (powiedzmy (x, y)). Dane są takie, że dla małych wartości x wartości y ściśle dopasowują się do linii prostej, jednak wraz ze wzrostem wartości x wartości y stają się bardziej zmienne. Oto przykład takich danych (kod R) y …

9 r regression variance data-transformation

2

Określenie największego współpracownika w grupie

Nie znam się na statystykach, więc trzymaj się mnie. Powiedzmy, że mam zestaw 1000 pracowników. Chcę dowiedzieć się, kto jest najcięższym pracownikiem, ale mogę tylko zmierzyć ilość pracy wykonywanej w grupach 1-100 w ciągu godziny pracy. Zakładając, że każdy pracownik zawsze wykonuje taką samą ilość pracy, czy w ramach dużej …

9 r regression data-mining

1

Przedziały ufności i prognozy modelu regresji liniowej

Okej, więc próbuję zrozumieć regresję liniową. Mam zestaw danych i wszystko wygląda całkiem dobrze, ale jestem zdezorientowany. Oto moje podsumowanie modelu liniowego: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ …

9 r regression

4

Kiedy stosować regresję nieparametryczną?

Używam PROC GLM w SAS, aby dopasować równanie regresji o następującej formie Y=b0+b1X1+b2)X2)+b3)X3)+b4tY=b0+b1X1+b2)X2)+b3)X3)+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Wykres QQ powstałych czerwonych reszt wskazuje na odchylenie od normalności. Jakakolwiek transformacja nie jest przydatna w normalizacji reszt.YYY W tym momencie mogę bezpiecznie przejść do metod …

9 regression multiple-regression nonparametric residuals sas

1

Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

3

Korekta Bonferroniego z korelacją Pearsona i regresja liniowa

Prowadzę statystyki na 5 IV (5 cech osobowości, ekstrawersja, ugodowość, sumienność, neurotyczność, otwartość) w stosunku do 3 DV: stosunek do PCT, stosunek do CBT, stosunek do PCT vs CBT. Dodałem również wiek i płeć, aby zobaczyć, jakie są inne efekty. Testuję, aby sprawdzić, czy cechy osobowości mogą przewidzieć postawy DV. …

9 regression correlation spss multiple-comparisons pearson-r

2

Niektóre z moich predyktorów są w bardzo różnych skalach - czy muszę je przekształcić przed dopasowaniem modelu regresji liniowej?

Chciałbym uruchomić regresję liniową na wielowymiarowym zestawie danych. Istnieją różnice między różnymi wymiarami pod względem ich wielkości. Na przykład wymiar 1 ogólnie ma zakres wartości [0, 1], a wymiar 2 ma zakres wartości [0, 1000]. Czy muszę wykonać transformację, aby zakresy danych dla różnych wymiarów były w tej samej skali? …

9 regression multiple-regression linear-model

1

Modelowanie trendu przestrzennego za pomocą regresji za pomocą

Planuję uwzględnić współrzędne jako współzmienne w równaniu regresji, aby dostosować się do trendu przestrzennego występującego w danych. Następnie chcę przetestować resztki na autokorelacji przestrzennej w losowej odmianie. Mam kilka pytań: Powinienem wykonać regresję liniową, w której są tylko zmienne niezależne xxx i yyy współrzędne, a następnie testowanie reszt na autokorelacji …

9 regression multiple-regression spatial autocorrelation

Pytania otagowane jako regression