Вопросы с тегом «regression-strategies»

Я ищу лучшее распределение для рассматриваемой независимой переменной, или чтобы уменьшить влияние выбросов или что-то еще?

164 regression  distributions  data-transformation  logarithm  regression-strategies 

Мне интересно, каково значение брать непрерывную переменную предиктора и разбивать ее (например, на квинтили), прежде чем использовать ее в модели. Мне кажется, что при биннинге переменной мы теряем информацию. Это просто для того, чтобы мы могли моделировать нелинейные эффекты? Если бы мы сохраняли переменную непрерывной, и это не было действительно …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

Так как RF может обрабатывать нелинейность, но не может предоставить коэффициенты, было бы разумно использовать случайный лес для сбора наиболее важных признаков, а затем включить эти объекты в модель множественной линейной регрессии для получения их коэффициентов?

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies 

Можно ли переоснастить модель логистической регрессии? Я видел видео, в котором говорилось, что если моя площадь под кривой ROC превышает 95%, то, скорее всего, она будет переопределена, но возможно ли переопределить модель логистической регрессии?

28 logistic  overfitting  regression-strategies 

Я размышляю над обсуждением этого вопроса и, в частности, комментарием Фрэнка Харрелла о том, что для оценки дисперсии в сокращенной модели (т. Е. Той, в которой ряд объясняющих переменных были проверены и отклонены) следует использовать Обобщенные степени свободы Йе . Профессор Харрелл указывает, что это будет намного ближе к остаточным …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

Как мы все знаем, есть 2 метода для оценки модели логистической регрессии, и они тестируют очень разные вещи Прогнозирующая сила: Получите статистику, которая измеряет, насколько хорошо вы можете предсказать зависимую переменную на основе независимых переменных. Хорошо известными псевдо R ^ 2 являются Макфадден (1974) и Кокс и Снелл (1989). Статистика …

24 r  logistic  goodness-of-fit  regression-strategies  model-evaluation 

Предположим, я обучил несколько моделей на тренировочном наборе, выбрал лучшую, используя набор перекрестной проверки, и измерил производительность на тестовом наборе. Так что теперь у меня есть одна последняя лучшая модель. Должен ли я переучивать его на всех имеющихся у меня данных или судовом решении, обученном только на тренировочном наборе? Если …

23 machine-learning  validation  regression-strategies 

Помимо некоторых уникальных обстоятельств, когда мы абсолютно должны понимать условные средние отношения, в каких ситуациях исследователь должен выбрать OLS вместо квантильной регрессии? Я не хочу, чтобы ответ был «если нет смысла в понимании отношений хвоста», так как мы могли бы просто использовать медианную регрессию в качестве замены OLS.

22 least-squares  econometrics  regression-strategies  quantile-regression  semiparametric 

Я посвятил много времени разработке методов и программного обеспечения для проверки прогностических моделей в традиционной статистической области. Внедряя больше байесовских идей в практику и обучая, я вижу некоторые ключевые отличия, которые следует принять Во-первых, байесовское прогнозирующее моделирование требует от аналитика тщательно продумать предыдущие распределения, которые могут быть адаптированы к возможностям-кандидатам, …

20 bayesian  cross-validation  predictive-models  validation  regression-strategies 

Пошаговые алгоритмические методы выбора переменных имеют тенденцию выбирать для моделей, которые смещают более или менее каждую оценку в регрессионных моделях ( ββ\beta s и их SE, p-значения , F- статистику и т. Д.), И примерно с такой же вероятностью исключают истинные предикторы, как включают ложные предикторы согласно достаточно зрелой литературе …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

Фрэнк Харрелл завел блог ( статистическое мышление) . В своем главном посту он перечисляет некоторые ключевые особенности своей статистической философии. Среди прочих предметов в него входят: Сделайте размер выборки случайной величиной, если это возможно Что значит «сделать размер выборки случайной величиной»? Каковы преимущества этого? Почему это может быть предпочтительнее?

18 sample-size  random-variable  regression-strategies 

Это мой первый пост на StackExchange, но я уже давно использую его в качестве ресурса, я сделаю все возможное, чтобы использовать соответствующий формат и внести соответствующие изменения. Кроме того, это вопрос, состоящий из нескольких частей. Я не был уверен, должен ли я разделить вопрос на несколько разных постов или только …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

После поиска разъяснений по поводу коэффициентов линейной модели здесь у меня возник вопрос о не значащем значении (высокое значение p) для коэффициентов уровней факторов. Пример: если моя линейная модель включает в себя фактор с 10 уровнями, и только 3 из этих уровней имеют значимые значения p, связанные с ними, при …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

В дискриминантном анализе зависимая переменная является категориальной, но могу ли я использовать категориальную переменную (например, статус проживания: сельский, городской) вместе с некоторой другой непрерывной переменной в качестве независимой переменной в линейном дискриминантном анализе?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

Используя эти данные: head(USArrests) nrow(USArrests) Я могу сделать PCA следующим образом: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Я могу получить новые компоненты в otherPCA$scores и доля дисперсии объясняется компонентами с summary(otherPCA) Но что, если я хочу знать, какие переменные в основном объясняются какими основными компонентами? И наоборот: например, ПК1 или ПК2 в …

14 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies