Вопросы с тегом «regression»

Когда я оцениваю модель разности различий с двумя периодами времени, эквивалентная модель регрессии а. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} где TreatmentTreatmentTreatment - манекен, равный 1, если наблюдение относится к группе лечения и представляет собой манекен, который равен 1 в период времени после того, как лечение …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

Я начну с моей регрессии OLS: где D - фиктивная переменная, оценки становятся отличными от нуля с низким значением p. Затем я предварительно провожу тест СБРОСА Рэмси и нахожу, что у меня есть некоторая неправильная оценка уравнения, поэтому я включаю квадрат x: y = β 0 + β 1 x …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

Недавно я проанализировал эксперимент, который манипулировал 2 категориальными переменными и одной непрерывной переменной, используя ANCOVA. Однако рецензент предположил, что множественная регрессия с категориальной переменной, закодированной как фиктивная переменная, является более подходящим тестом для экспериментов как с категориальными, так и с непрерывными переменными. Когда целесообразно использовать ANCOVA против множественной регрессии с …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Предположим, я хочу построить модель, чтобы предсказать какое-то соотношение или процент. Например, скажем, я хочу предсказать количество мальчиков и девочек, которые будут присутствовать на вечеринке, и особенности вечеринки, которые я могу использовать в модели, такие как количество рекламы для вечеринки, размер места проведения, есть ли будет ли алкоголь на вечеринке …

20 regression  logistic 

Правильно ли я понимаю, что порядок, в котором переменные указываются в многофакторном ANOVA, имеет значение, но что порядок не имеет значения при выполнении множественной линейной регрессии? Таким образом, предполагая такой результат, как измеренная кровопотеря y и две категориальные переменные метод аденоидэктомии a , метод тонзиллэктомии b . Модель y~a+bотличается от …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

В ряде статистических пакетов, включая SAS, SPSS и, возможно, больше, есть опция «подавить перехват». Почему вы хотите это сделать?

20 regression 

Angrist и Pischke предположили, что устойчивые (то есть устойчивые к гетероскедастичности или неравные отклонения) стандартные ошибки сообщаются как нечто само собой разумеющееся, а не как их проверка. Два вопроса: Как это влияет на стандартные ошибки при этом, когда есть гомоскедастичность? Кто-нибудь на самом деле делает это в своей работе?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Я новичок в оптимизации. Я продолжаю видеть уравнения, которые имеют верхний индекс 2 и нижний индекс 2 в правой части нормы. Например, вот уравнение наименьших квадратов мин| |A x - b | |22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Я думаю, что понимаю верхний индекс 2: это означает возвести в квадрат значение нормы. Но что …

20 regression  optimization  notation 

Я изо всех сил пытаюсь понять вывод ожидаемой ошибки прогнозирования в соответствии с приведенным ниже (ESL), особенно в отношении выводов 2.11 и 2.12 (обусловливание, шаг к точечному минимуму). Любые указатели или ссылки высоко ценится. Ниже я сообщаю отрывок из ESL pg. 18. Первые два уравнения, по порядку, уравнения 2.11 и …

20 regression  prediction  error 

Я думал о внедрении и использовании парадигмы Extreme Learning Machine (ELM) уже более года, и чем дольше я это делаю, тем больше сомневаюсь, что это действительно хорошо. Однако мое мнение, по-видимому, противоречит научному сообществу, в котором - при использовании цитат и новых публикаций в качестве меры - представляется, что это …

20 regression 

Регуляризация в регрессии (линейная, логистическая ...) является наиболее популярным способом уменьшения избыточного соответствия. Когда целью является точность прогноза (не объяснение), есть ли хорошие альтернативы регуляризации, особенно подходящие для больших наборов данных (ми / миллиарды наблюдений и миллионы функций)?

19 regression  regularization  overfitting 

Я пытаюсь подобрать модель, используя данные о ветре (0, 359) и время суток (0, 23), но я обеспокоен тем, что они плохо вписываются в линейную регрессию, поскольку сами по себе они не являются линейными параметрами. Я хотел бы преобразовать их с помощью Python. Я видел некоторые упоминания о вычислении среднего …

19 regression  python  circular-statistics 

Ниже приведен график glmnet с альфа-значением по умолчанию (1, следовательно, лассо) с использованием mtcarsнабора данных в R с использованием mpgв качестве DV и других в качестве переменных-предикторов. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Что мы можем сделать вывод из этого графика относительно различных переменных, особенно am, cylи wt(красные, черные и светло - голубые линий)? …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

Я проверяю реализацию логистической регрессии отсюда . После прочтения этой статьи кажется важной частью является поиск наилучших коэффициентов для определения сигмовидной функции. Поэтому мне просто интересно, почему этот метод называется «Логистическая регрессия». Это связано с логарифмической функцией? Может быть, мне нужна историческая справочная информация, чтобы понять это лучше.

19 regression  machine-learning  logistic 

Я помню, что где-то в Интернете читал связь между регрессией гребня (с регуляризацией ) и регрессией PCA: при использовании регрессии с с гиперпараметром , если , то регрессия эквивалентна удалению ПК переменная с наименьшим собственным значением.ℓ2ℓ2\ell_2 А , А , → 0ℓ2ℓ2\ell_2λλ\lambdaλ →0λ→0\lambda \to 0 Почему это правда? Это как-то …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression