Вопросы с тегом «regression»

У меня есть набор из 150 функций, и многие из них тесно связаны друг с другом. Моя цель - предсказать значение дискретной переменной, диапазон которой составляет 1-8 . Мой размер выборки 550 , и я использую 10-кратную перекрестную проверку. AFAIK, среди методов регуляризации (Lasso, ElasticNet и Ridge), Ridge более строг …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

У меня есть данные о плотности рыбы, которые я пытаюсь сравнить между несколькими различными методами сбора, у данных есть много нулей, и гистограмма выглядит неопределенной, соответствующей распределению Пуассона, за исключением того, что, как плотности, это не целочисленные данные. Я относительно новичок в GLM и провел последние несколько дней в Интернете, …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

Допустим, у меня есть некоторые данные, а затем я подгоняю данные с помощью модели (нелинейная регрессия). Затем я вычисляю R-квадрат ( р2р2R^2 ). Когда R-квадрат отрицательный, что это значит? Значит ли это, что моя модель плохая? Я знаю, что диапазон р2р2R^2 может быть [-1,1]. Когда р2р2R^2 равен 0, что это …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

Группа людей отвечает на один вопрос. Ответ может быть «да» или «нет». Исследователь хочет знать, связан ли возраст с типом ответа. Связь была оценена с помощью логистической регрессии, где возраст - это объясняющая переменная, а тип ответа (да, нет) - зависимая переменная. Он был отдельно рассмотрен путем расчета среднего возраста …

17 regression  logistic  t-test 

Несколько дней назад мой психолог-исследователь рассказал мне о своем методе выбора переменных для модели линейной регрессии. Думаю, это нехорошо, но мне нужно попросить кого-нибудь еще убедиться. Метод таков: Посмотрите на матрицу корреляции между всеми переменными (включая зависимую переменную Y) и выберите те предикторы Xs, которые больше всего коррелируют с Y. …

17 regression  correlation  model-selection 

Я не привык использовать переменные в формате даты в R. Мне просто интересно, можно ли добавить переменную даты в качестве объясняющей переменной в модели линейной регрессии. Если это возможно, как мы можем интерпретировать коэффициент? Это влияние одного дня на итоговую переменную? Посмотрите мою суть с примером того, что я пытаюсь …

17 r  regression  time-series 

Кто-нибудь знает хорошую обзорную статью для статистической литературы по нелинейной регрессии? Меня в первую очередь интересуют результаты согласованности и асимптотики. Особый интерес представляет модель Yя т= м ( хя т, θ ) + ϵя т,YяTзнак равном(ИксяT,θ)+εяT,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, для данных панели. Менее интересны непараметрические методы. Предложения для журналов, …

17 regression  references  nonlinear-regression 

Что такое нулевая модель в регрессии и какова связь между нулевой моделью и нулевой гипотезой? Насколько я понимаю, это значит Используя «среднее значение переменной отклика» для прогнозирования переменной непрерывного отклика? Использование «распределения меток» при прогнозировании дискретных переменных ответа? Если это так, то, похоже, отсутствует связь между нулевой гипотезой.

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

Рассмотрим стандартную задачу регрессии OLS \newcommand{\Y}{\mathbf Y}\newcommand{\X}{\mathbf X}\newcommand{\B}{\boldsymbol\beta}\DeclareMathOperator*{argmin}{argmin} : У меня есть матрицы YY\Y и XX\X и я хочу найти ββ\B чтобы минимизировать L=∥Y−Xβ∥2.L=‖Y−Xβ‖2.L=\|\Y-\X\B\|^2. Решение дается β^=argminβ{L}=(X⊤X)+X⊤Y.β^=argminβ⁡{L}=(X⊤X)+X⊤Y.\hat\B=\argmin_\B\{L\} = (\X^\top\X)^+\X^\top \Y. Я также могу поставить «обратную» проблему: учитывая YY\Y и β∗β∗\B^* , найдите X^X^\hat\X , который даст β^≈β∗β^≈β∗\hat\B\approx \B^* , то …

16 regression  least-squares  ridge-regression 

При объяснении регрессии LASSO часто используется диаграмма ромба и круга. Говорят, что поскольку форма ограничения в LASSO представляет собой алмаз, полученное решение наименьших квадратов может касаться угла алмаза, так что оно приводит к усадке некоторой переменной. Однако в регрессии гребня, потому что это круг, он часто не будет касаться оси. …

16 regression  lasso  ridge-regression 

Я использую множественную линейную регрессию для описания отношений между Y и X1, X2. Из теории я понял, что множественная регрессия предполагает линейные отношения между Y и каждым из X (Y и X1, Y и X2). Я не использую какие-либо преобразования X. Итак, я получил модель с R = 0,45 и …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

Я знаю, что стандартизированные остатки Пирсона получены традиционным вероятностным способом: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} и Остаточные отклонения получаются более статистическим способом (вклад каждой точки в вероятность): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} где = 1, если y i = 1, и s i = -1, …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Хребетная регрессия оценивает параметры в линейной модели by где - параметр регуляризации. Хорошо известно, что он часто работает лучше, чем регрессия OLS (с ), когда существует много коррелированных предикторов.у = Х & beta ; & beta ; А , = ( Х ⊤ Х + А , I ) - …

16 regression  ridge-regression  shrinkage 

В последние месяцы я интенсивно читал о квантильной регрессии, готовясь к моей магистерской диссертации этим летом. В частности, я прочитал большую часть книги Роджера Кенкера 2005 года на эту тему. Теперь я хочу расширить это существующее знание методами квантильной регрессии, которые учитывают инструментальные переменные (IV). Похоже, что это активная область …

16 regression  references  econometrics  instrumental-variables  quantile-regression 

У меня есть данные для сети метеостанций по всей территории Соединенных Штатов. Это дает мне фрейм данных, который содержит дату, широту, долготу и некоторое измеренное значение. Предположим, что данные собираются один раз в день и определяются погодой регионального масштаба (нет, мы не будем вдаваться в это обсуждение). Я хотел бы …

16 r  regression  data-visualization  pca  spatial