Вопросы с тегом «regression»

Меня интересует геометрический смысл множественной корреляции и коэффициента детерминации в регрессии или в векторной записи,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry 

Можно ли провести регрессию, если все зависимые и независимые переменные являются категориальными переменными?

24 regression  logistic  categorical-data 

проблема В регрессии обычно вычисляют среднеквадратическую ошибку (MSE) для выборки: MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 для измерения качества предсказателя. Сейчас я работаю над проблемой регрессии, цель которой состоит в том, чтобы предсказать цену, которую клиенты готовы заплатить за продукт, учитывая ряд числовых характеристик. Если прогнозируемая цена слишком высока, …

24 regression  error  loss-functions 

Если наилучшим линейным приближением (с использованием наименьших квадратов) моих точек данных является линия y=mx+by=mx+by=mx+b , как я могу рассчитать ошибку аппроксимации? Если я вычислю стандартное отклонение различий между наблюдениями и предсказаниями , могу ли я потом сказать, что действительное (но не наблюдаемое) значение принадлежит интервалу ( ) с вероятностью ~ …

24 regression  normal-distribution  least-squares  prediction-interval 

В линейном регрессионном анализе мы анализируем выбросы, исследуем мультиколлинеарность, тестируем гетероскедастичность. Вопрос в том, есть ли порядок их применения? Я имею в виду, нужно ли сначала анализировать выбросы, а затем изучать мультиколлинеарность? Или поменять? Есть ли эмпирическое правило по этому поводу?

24 regression  multiple-regression  outliers 

Существует ли связь между регрессией и линейным дискриминантным анализом (LDA)? Каковы их сходства и различия? Имеет ли какое-то значение, если есть два класса или более двух классов?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

Сначала я думал, что порядок не имеет значения, но потом я прочитал о процессе ортогонализации Грамма-Шмидта для вычисления множественных коэффициентов регрессии, и теперь у меня возникли вторые мысли. Согласно процессу Грамма-Шмидта, чем позже объясняющая переменная индексируется среди других переменных, тем меньше ее остаточный вектор, потому что из него вычитаются остаточные …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

В «Нью-Йорк Таймс» содержится длинный комментарий о «добавленной стоимости» системы оценки учителей, используемой для обратной связи с педагогами Нью-Йорка. Леде - это уравнение, используемое для расчета баллов - представленное без контекста. Риторическая стратегия выглядит запугиванием с помощью математики: Полный текст статьи доступен по адресу: http://www.nytimes.com/2011/03/07/education/07winerip.html. Автор, Майкл Винерип, утверждает, что …

24 regression  multilevel-analysis  statistics-in-media 

При построении регрессионной модели в R ( lm) я часто получаю это сообщение "there are aliased coefficients in the model" Что именно это значит? Кроме того, из-за этого predict()также дает предупреждение. Хотя это всего лишь предупреждение, я хочу знать, как мы можем обнаружить / удалить псевдонимы перед построением модели. Кроме …

24 r  regression 

Я хочу знать, почему логистическая регрессия называется линейной моделью. Он использует сигмовидную функцию, которая не является линейной. Так почему же логистическая регрессия является линейной моделью?

24 regression  logistic  terminology 

Я понимаю, какую роль играет лямбда в регрессии эластичной сети. И я могу понять, почему можно выбрать lambda.min, значение лямбды, которое минимизирует перекрестную проверку. Мой вопрос: где в статистической литературе рекомендуется использовать lambda.1se, то есть значение lambda, которое минимизирует ошибку CV плюс одну стандартную ошибку ? Кажется, я не могу …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

Для простой линейной регрессии коэффициент регрессии вычисляется непосредственно из дисперсионно-ковариационной матрицы , используя где - индекс зависимой переменной, а - индекс объясняющей переменной.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Если есть только ковариационная матрица, можно ли рассчитать коэффициенты для модели с несколькими объясняющими переменными? ETA: кажется, что для двух объясняющих переменных и …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

Я вижу, что обе функции являются частью методов интеллектуального анализа данных, таких как Gradient Boosting Regressors. Я вижу, что это тоже отдельные объекты. Каковы отношения между обоими в целом?

23 regression  classification  data-mining  decision-theory 

В колледже я прошел несколько курсов по статистике, но обнаружил, что мое образование основано на теории. Мне было интересно, есть ли у кого-нибудь из вас текст в Прикладной статистике (на уровне выпускника), который вы рекомендуете, или у вас был хороший опыт.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

Какова семантическая разница между среднеквадратичной ошибкой (MSE) и среднеквадратичной ошибкой (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction