Вопросы с тегом «regression»

Наказанная регрессия L1 (иначе лассо) представлена ​​в двух формулировках. Пусть две целевые функции: Тогда две разные формулировки: подчиняется и, что то же самое, Используя условия Каруша-Куна-Такера (KKT), легко увидеть, как условие стационарности для первой формулировки эквивалентно принятию градиента второй формулировки и установке его равным 0. Что я не могу найти …

20 regression  lasso  penalized 

Является ли преобразование модели многомерной линейной регрессии в множественную линейную регрессию полностью эквивалентным? Я не имею в виду , просто запустив TTt отдельных регрессий. Я читал это в нескольких местах (Байесовский анализ данных - Гельман и др. И Многовариантная старая школа - Марден), что многомерная линейная модель может быть легко …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Я использую четвертое 1/4преобразование степени root ( ) в моей переменной ответа в результате гетероскедастичности. Но сейчас я не знаю, как интерпретировать мои коэффициенты регрессии. Я предполагаю, что мне понадобится взять коэффициенты до четвертой степени при обратном преобразовании (см. Ниже результат регрессии). Все переменные выражены в долларах в миллионах, но …

20 regression  data-transformation 

У меня есть некоторые данные в [0,1], которые я хотел бы проанализировать с помощью бета-регрессии. Конечно, что-то нужно сделать, чтобы приспособить значения 0,1. Мне не нравится изменять данные, чтобы соответствовать модели. Кроме того, я не верю, что нулевая и 1 инфляция - это хорошая идея, потому что я считаю, что …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Я хотел бы понять, как генерировать интервалы прогнозирования для оценок логистической регрессии. Мне посоветовали следовать процедурам в Моделирующих двоичных данных Коллетта , 2-е издание, с.98-99. После реализации этой процедуры и сравнения ее с R predict.glm, я на самом деле думаю, что в этой книге показана процедура вычисления доверительных интервалов , …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

Кто-нибудь может указать мне на обзорную статью о «Большой , Малый » результаты? Меня интересует, как эта проблема проявляется в различных исследовательских контекстах, например, регрессии, классификации, тесте Хотеллинга и т . Д.ппpNNn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

Я всегда считал логистическую регрессию просто частным случаем биномиальной регрессии, где функция связи - это логистическая функция (вместо, скажем, пробитовой функции). Однако после прочтения ответов на другой вопрос, который у меня возник, звучит так, как будто я запутался, и есть разница между логистической регрессией и биномиальной регрессией с логистической связью. …

20 regression  logistic  binomial 

Может кто-нибудь посоветовать, если имеет смысл следующее: Я имею дело с обычной линейной моделью с 4 предикторами. Я в раздумье, отбросить ли наименее значимый термин. Это значение чуть более 0,05. Я высказался за то, чтобы привести его в соответствие с этим: умножение оценки этого термина на (например) межквартильный диапазон выборочных …

20 regression  model-selection 

Я провел простую линейную регрессию натурального логарифма двух переменных, чтобы определить, коррелируют ли они. Мой вывод такой: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Я запутался. Глядя на значение , я бы сказал, что две переменные не коррелированы, так как оно очень близко к . Однако наклон линии …

20 regression  r-squared 

Допустим, я проверяю, как переменная Yзависит от переменной Xв различных экспериментальных условиях, и получаю следующий график: Штриховые линии на графике выше представляют линейную регрессию для каждого ряда данных (экспериментальная установка), а цифры в легенде обозначают корреляцию Пирсона для каждого ряда данных. Я хотел бы рассчитать «среднюю корреляцию» (или «среднюю корреляцию») …

20 regression  correlation  mean  average 

Я использую пакет R, оштрафованный для получения сокращенных оценок коэффициентов для набора данных, где у меня много предикторов и мало известно о том, какие из них важны. После того, как я выбрал параметры настройки L1 и L2 и доволен своими коэффициентами, есть ли статистически обоснованный способ суммирования соответствия модели с …

20 regression  lasso  stepwise-regression  ridge-regression 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Я слышал, что когда многие спецификации регрессионных моделей (скажем, в OLS) рассматриваются как возможности для набора данных, это вызывает многочисленные проблемы сравнения, а значения p и доверительные интервалы перестают быть надежными. Одним из крайних примеров этого является ступенчатая регрессия. Когда я могу использовать сами данные, чтобы помочь определить модель, и …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

Недавно я обнаружил, что в литературе по прикладной эконометрике, когда речь идет о проблемах выбора признаков, нередко выполняется LASSO с последующей регрессией OLS с использованием выбранных переменных. Мне было интересно, как мы можем квалифицировать обоснованность такой процедуры. Это вызовет проблемы, такие как пропущенные переменные? Какие-либо доказательства того, что это более …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

В контексте регрессии OLS я понимаю, что остаточный график (в сравнении с установленными значениями) обычно рассматривается для проверки на постоянную дисперсию и оценки спецификации модели. Почему остатки отображаются в зависимости от подгонки, а не от значений ? Как информация отличается от этих двух графиков?YYY Я работаю над моделью, которая произвела …

20 regression  residuals