Вопросы с тегом «regression»

В наборе данных из двух непересекающихся групп населения (пациенты и здоровые, всего ) я хотел бы найти (из независимых переменных) значимые предикторы для непрерывной зависимой переменной. Корреляция между предикторами присутствует. Я заинтересован в том, чтобы выяснить, связан ли какой-либо из предикторов с зависимой переменной «в реальности» (а не с максимально …

31 regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined 

Скажем, например, вы делаете линейную модель, но данные сложны.yyy y=xβ+ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon Мой набор данных сложен, так как все числа в имеют форму . Есть ли что-то процедурное при работе с такими данными?( а + б я )yyy(a+bi)(a+bi)(a + bi) Я спрашиваю, потому что вы в …

31 regression  anova  data-transformation  complex-numbers 

Представить Вы запускаете линейную регрессию с четырьмя числовыми предикторами (IV1, ..., IV4) Когда в качестве предиктора включен только IV1, стандартизированная бета +.20 Когда вы также включаете IV2-IV4, знак стандартизированного коэффициента регрессии IV1 меняется на -.25(т.е. он становится отрицательным). Это вызывает несколько вопросов: Что касается терминологии, вы называете это «эффект подавления»? …

31 regression  predictor 

Я пытался научиться машинному обучению, используя материал Coursera . В этой лекции Эндрю Нг использует алгоритм градиентного спуска, чтобы найти коэффициенты модели линейной регрессии, которая минимизирует функцию ошибки (функцию стоимости). Для линейной регрессии нужен ли градиентный спуск? Кажется, я могу аналитически дифференцировать функцию ошибки и установить ее на ноль, чтобы …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Я имею в виду, что некоторые из этих переменных тесно связаны между собой. Как / почему / в каком контексте мы определяем их как независимые переменные?

30 regression  terminology  predictor 

Примечание: я знаю, что у L1 есть свойство выбора функции. Я пытаюсь понять, какой из них выбрать, когда выбор функции совершенно не имеет значения. Как решить, какую регуляризацию (L1 или L2) использовать? Каковы плюсы и минусы каждой регуляризации L1 / L2? Рекомендовано ли вначале делать выбор объектов с использованием L1, …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

Этот вопрос был перенесен из Математического стека обмена, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 6 лет назад . Я работаю с большим набором данных (конфиденциально, поэтому я не могу поделиться слишком много), и пришел к выводу, что отрицательный биномиальный регресс будет необходим. Я никогда не проводил …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

Я собираюсь через лекцию Эндрю Нг ноту на Machine Learning. Примечания знакомят нас с логистической регрессией, а затем с персептроном. При описании Перцептрона в заметках говорится, что мы просто изменили определение пороговой функции, используемой для логистической регрессии. После этого мы можем использовать модель Perceptron для классификации. Итак, мой вопрос - …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

В случае простой линейной регрессии вы можете получить оценку наименьших квадратов , что вам не нужно знать чтобы оценитьβ 1 = Σ ( х я - ˉ х ) ( у я - ˉ у )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Предположим, у меня есть , как мне получить …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Наша небольшая команда провела дискуссию и застряла. Кто-нибудь знает, имеет ли регрессия Кокса основное распределение Пуассона. У нас была дискуссия о том, что, возможно, регрессия Кокса с постоянным временем риска будет иметь сходство с регрессией Пуассона с устойчивой дисперсией. Любые идеи?

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

С одной стороны, у меня есть регресс к среднему значению, а с другой - у меня ошибка игрока . Ошибка Игрока определяется Миллером и Санджурджо (2019) как «ошибочное убеждение, что случайные последовательности имеют систематическую тенденцию к развороту, то есть, что полосы схожих результатов скорее заканчиваются, чем продолжаются». Например, упавшая монета …

29 regression  mean  fallacy  gambling 

Когда вы прогнозируете подходящее значение из модели логистической регрессии, как рассчитываются стандартные ошибки? Я имею в виду для подогнанных значений , а не для коэффициентов (которые включают информационную матрицу Фишера). Я только узнал, как получить числа R(например, здесь, в r-help, или здесь, в переполнении стека), но не могу найти формулу. …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

Задний план Предположим, у нас есть модель Обыкновенных наименьших квадратов, в которой у нас есть коэффициентов в нашей регрессионной модели, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} где - вектор коэффициентов, - матрица проектирования, определяемая какββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 & x_{21} & \dots …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

Я немного новичок в использовании логистической регрессии, и меня немного смущает расхождение между моими интерпретациями следующих значений, которые, по моему мнению, будут одинаковыми: возведенные в степень значения беты прогнозируемая вероятность результата с использованием бета-значений. Вот упрощенная версия модели, которую я использую, где недоедание и страхование являются двоичными, а богатство непрерывным: …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio