Вопросы с тегом «regression-coefficients»

[Подобный вопрос был задан здесь без ответов] Я подобрал модель логистической регрессии с регуляризацией L1 (логистическая регрессия Лассо), и я хотел бы проверить соответствие значимых коэффициентов и получить их p-значения. Я знаю, что тесты Вальда (например) - это возможность проверить значимость отдельных коэффициентов в полной регрессии без регуляризации, но с …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso 

Итак, прежде всего, я провел некоторое исследование на этом форуме, и я знаю, что были заданы чрезвычайно похожие вопросы, но на них обычно не отвечали должным образом, или иногда ответ просто не был достаточно подробным, чтобы я мог понять. Итак, на этот раз мой вопрос: у меня есть два набора …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

Я работаю с некоторыми реальными данными, и регрессионные модели дают противоречивые результаты. Обычно я доверяю статистике, но на самом деле некоторые из этих вещей не могут быть правдой. Основная проблема, которую я вижу, состоит в том, что увеличение одной переменной вызывает увеличение отклика, когда на самом деле они должны иметь …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

Мне нужно сравнить два наклона регрессии, где: $ y_1 ~ a + b_1x y_2 ~ a + b_2x $ Как я могу сравнить b1 и b2? Или на языке моего конкретного примера с грызунами я хочу сравнить antero-posterior diameter ~ a + b1 * humeral length de naso-occipital length ~ …

10 regression  regression-coefficients 

Предельная модель учитывает корреляции внутри каждого кластера. Условная модель также учитывает корреляцию в пределах каждого кластера. Мои вопросы: Моделирует ли маргинальная модель основные эффекты в популяции, тогда как условная модель моделирует основные эффекты в кластере и в популяции? Интерпретация коэффициентов маржинальной модели в основном такая же, как «регулярная модель». Но …

10 repeated-measures  interpretation  regression-coefficients  marginal-model 

Моя ситуация такова: У меня есть 1 непрерывная зависимая и 1 непрерывная предикторная переменная, которую я логарифмически преобразовал, чтобы нормализовать их остатки для простой линейной регрессии. Буду признателен за любую помощь в том, как я могу связать эти преобразованные переменные с их исходным контекстом. Я хочу использовать линейную регрессию, чтобы …

10 regression  data-transformation  regression-coefficients  logarithm 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

У меня есть набор данных с около 5000 часто коррелированных признаков / ковариат и двоичным ответом. Данные были переданы мне, я не собирал их. Я использую Лассо и повышение градиента для построения моделей. Я использую повторную вложенную перекрестную проверку. Я сообщаю о самых больших (абсолютных) 40 коэффициентах Лассо и 40 …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Я пытаюсь интерпретировать результаты статьи, где они применили множественную регрессию, чтобы предсказать различные результаты. Однако 's (стандартизированные коэффициенты B определены как β x 1 = B x 1 ⋅ S D x 1ββ\beta гдеy- зависимая переменная, аx1- предиктор), по-видимому, не соответствует сообщенномуR2:βИкс1= BИкс1⋅ S DИкс1S DYβx1=Bx1⋅SDx1SDy\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot \frac{\mathrm{SD}_{x_1}}{\mathrm{SD}_y}YyyИкс1x1x_1р2R2R^2 …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

В данной работе , ( байесовский вывод для Компоненты дисперсии , используя только Error Контрастов , Харвилл, 1974), автор утверждает ( у- Хβ)'ЧАС- 1( у- Хβ) = ( у- Хβ^)'ЧАС- 1( у- Хβ^) + ( β- β^)'( Х'ЧАС- 1Икс) ( β- β^)(Y-Иксβ)'ЧАС-1(Y-Иксβ)знак равно(Y-Иксβ^)'ЧАС-1(Y-Иксβ^)+(β-β^)'(Икс'ЧАС-1Икс)(β-β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta) чтобы быть "хорошо известны отношения", для линейной …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

Вот краткий вывод использованной мною модели Кокша (я использовал R, и вывод основан на наилучшей конечной модели, т.е. включены все значимые объясняющие переменные и их взаимодействия): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 coef exp(coef) …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

Используя R, я установил линейную модель для одной переменной ответа из смеси непрерывных и дискретных предикторов. Это базовый уровень, но мне трудно понять, как работает коэффициент для дискретного фактора. Концепция: Очевидно, что коэффициент непрерывной переменной «х» применяется в форме, y = coefx(varx) + interceptно как это работает для фактора z, …

9 linear-model  regression-coefficients  contrasts