Вопросы с тегом «regression»

Я знаю, что линейная регрессия может рассматриваться как «линия, которая расположена ближе всего ко всем точкам» : Но есть и другой способ увидеть это, визуализируя пространство столбцов как «проекцию на пространство, охватываемое столбцами матрицы коэффициентов» : Мой вопрос: в этих двух интерпретациях, что происходит, когда мы используем штрафованную линейную регрессию, …

26 regression  intuition  geometry 

Мне интересно, как интерпретировать коэффициент стандартных ошибок регрессии при использовании функции отображения в R. Например, в следующем выводе: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 residual sd = 0.90, R-Squared …

26 r  regression  interpretation 

Хотя я читаю этот пост, я все еще не знаю, как применить это к моим собственным данным, и надеюсь, что кто-то может мне помочь. У меня есть следующие данные: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, 6.981853, 7.197708, 7.035624, 6.785289, 7.134426, …

26 r  regression  fitting 

Я пытаюсь выполнить множественную регрессию в R. Однако моя зависимая переменная имеет следующий график: Вот матрица диаграммы рассеяния со всеми моими переменными ( WARэто зависимая переменная): Я знаю, что мне нужно выполнить преобразование для этой переменной (и, возможно, независимых переменных?), Но я не уверен в том, какое именно преобразование требуется. …

26 r  regression  multiple-regression  data-transformation 

У меня есть обученная модель логистической регрессии, которую я применяю к набору данных тестирования. Зависимая переменная является двоичной (булевой). Для каждого образца в наборе данных тестирования я применяю модель логистической регрессии для генерации% вероятности того, что зависимая переменная будет истинной. Затем я записываю, было ли истинное значение истинным или ложным. …

26 regression  logistic  r-squared 

У меня есть вопрос относительно отрицательной биномиальной регрессии: предположим, что у вас есть следующие команды: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Обратите внимание, что автомобили - это набор данных, который доступен в R, и мне все равно, имеет ли эта модель смысл.) То, что я хотел бы знать: как я могу …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я использую регрессионные модели LOESS в R, и я хочу сравнить результаты 12 разных моделей с различными размерами выборки. Я могу описать реальные модели более подробно, если это поможет с ответом на вопрос. Вот размеры выборки: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: …

26 r  regression  loess 

При линейной регрессии предполагается, что каждое прогнозируемое значение было выбрано из нормального распределения возможных значений. Увидеть ниже. Но почему предполагается, что каждое прогнозируемое значение получено из нормального распределения? Как линейная регрессия использует это предположение? Что, если возможные значения обычно не распределяются?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Из того, что я понимаю, мы можем построить только регрессионную функцию, которая находится в интервале данных обучения. Например (необходима только одна из панелей): Как бы я мог предсказать будущее, используя регрессор KNN? Опять же, это, кажется, только приближает функцию, которая находится в пределах интервала обучающих данных. Мой вопрос: каковы преимущества …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

Для регрессии Лассо предположим что лучшее решение (например, минимальная ошибка тестирования) выбирает k функций, так что \ hat {\ beta} ^ {lasso} = \ left (\ hat {\ beta} _1 ^ {lasso}, \ hat {\ beta} _2 ^ {lasso}, ..., \ hat {\ beta} _k ^ {lasso}, 0, ... 0 …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization 

У меня есть модель логита, которая во многих случаях подходит от 0 до 1, но как мы можем это интерпретировать? Давайте возьмем случай с логитом 0,20 Можем ли мы утверждать, что существует 20% вероятность того, что дело принадлежит группе B против группы A? это правильный способ интерпретации значения логита?

26 regression  logistic  logit 

Меня очень смущает вопрос, законно ли включать в регрессионную модель отстающую зависимую переменную. По сути, я думаю, что если эта модель фокусируется на взаимосвязи между изменением Y и другими независимыми переменными, то добавление зависимой переменной с запаздыванием в правой части может гарантировать, что коэффициент перед другими IV не зависит от …

26 regression  lags  misspecification 

Какие именно предварительные условия необходимо выполнить для сравнения моделей AIC для работы? Я только пришел к этому вопросу, когда я сделал сравнение, как это: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Таким образом, я оправдал logпреобразование переменной …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

Я новичок в машинном обучении и пытаюсь научиться этому сам. Недавно я читал некоторые конспекты лекций и у меня возник основной вопрос. Слайд 13 говорит, что «Оценка по методу наименьших квадратов такая же, как и оценка максимального правдоподобия по гауссовой модели». Кажется, это что-то простое, но я не могу этого …

26 regression  bayesian  least-squares 

Уже было отличное обсуждение того, как машины опорных векторов справляются с классификацией, но я очень озадачен тем, как машины опорных векторов обобщаются в регрессию. Кто-нибудь хочет меня просветить?

26 regression  machine-learning  svm