Вопросы с тегом «regression»

Пакет построения графиков R ggplot2 имеет потрясающую функцию stat_smooth для построения линии регрессии (или кривой) с соответствующей доверительной полосой. Однако мне трудно понять, как именно генерируется этот доверительный интервал для каждого времени линии регрессии (или «метода»). Как я могу найти эту информацию?

15 r  regression  confidence-interval  ggplot2 

Я пытаюсь использовать случайную лесную регрессию в scikits-learn. Проблема в том, что я получаю очень высокую ошибку теста: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. Вот как выглядят мои данные: (синий: реальные данные, зеленый: прогноз): Я использую 90% для обучения и 10% для тестирования. Это код, который я использую после попытки …

15 regression  random-forest  scikit-learn 

Недавно ко мне пришел клиент, чтобы выполнить анализ начальной загрузки, потому что рецензент FDA сказал, что их регрессия ошибок в переменных была недействительной, потому что при объединении данных с сайтов анализ включал объединение данных с трех сайтов, где два сайта включали некоторые выборки, которые были то же самое. ФОН У …

15 regression  errors-in-variables  deming-regression  pooling 

Существует ли какая-либо стандартная процедура (такая, чтобы ее можно было назвать в качестве справочной) для выбора подмножества точек данных из большего пула с самой сильной корреляцией (только по двум измерениям)? Например, скажем, у вас есть 100 точек данных. Вам нужно подмножество из 40 точек с максимально возможной корреляцией по измерениям …

15 regression  correlation  autocorrelation 

Я имею в виду скорректированные формулы R-квадрата, предложенные: Иезекииль (1930), который, как мне кажется, в настоящее время используется в SPSS. R2adjusted=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)Radjusted2=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)R^2_{\rm adjusted} = 1 - \frac{(N-1)}{(N-p-1)} (1-R^2) Олкин и Пратт (1958) р2у п б я ы е д= 1 - ( N- 3 ) ( 1 - R2)( N- р …

15 regression  r-squared 

Я работаю с набором данных, имеющих N около 200 000. В регрессиях я вижу очень маленькие значения значимости << 0,001, связанные с очень маленькими величинами эффекта, например, r = 0,028. Я хотел бы знать, есть ли принципиальный способ определения подходящего порога значимости по отношению к размеру выборки? Есть ли другие …

15 regression  probability  statistical-significance  sample-size 

Есть ли причина того, что я могу придумать, чтобы преобразовать данные с квадратным корнем? Я имею в виду, что я всегда наблюдаю, что R ^ 2 увеличивается. Но это, вероятно, только из-за центрирования данных! Любая мысль ценится!

15 regression  data-transformation  variance-stabilizing 

Учитывая два массива x и y длиной n, я подгоняю модель y = a + b * x и хочу рассчитать 95% доверительный интервал для наклона. Это (b - дельта, b + дельта), где b находится обычным образом и delta = qt(0.975,df=n-2)*se.slope и se.slope - стандартная ошибка на склоне. Один …

15 r  regression  bayesian  confidence-interval  frequentist 

Я задал этот вопрос на сайте обмена стеками matemathics, и его рекомендовали задать здесь. Я работаю над хобби-проектом и мне нужна помощь в решении следующей проблемы. Немного контекста Допустим, есть коллекция предметов с описанием возможностей и ценой. Представьте себе список автомобилей и цены. У всех автомобилей есть список характеристик, например, …

15 regression  forecasting  econometrics 

Некоторое время назад пользователь из списка рассылки R-help спросил о целесообразности использования оценок PCA в регрессии. Пользователь пытается использовать некоторые оценки ПК для объяснения изменений на другом ПК (см. Полное обсуждение здесь ). Ответ был таков: нет, это не так, потому что компьютеры ортогональны друг другу. Может кто-нибудь объяснить немного …

15 regression  pca 

Мой вопрос очень прост: почему мы выбираем нормальное в качестве распределения, которому следует термин ошибки в предположении о линейной регрессии? Почему мы не выбираем других, как униформу, т или как?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

В линейной регрессии мы делаем следующие предположения Среднее значение ответа E(Yi)E(Yi)E(Y_i) каждого набора значений предикторов (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) является линейной функцией предикторов. Ошибки являются независимыми.εiεiε_i Ошибки при каждом наборе значений предикторов (x_ {1i}, x_ {2i},…) распределяются нормально.εiεiε_i(x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) Ошибки εiεiε_i при каждом наборе значений предикторов (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) имеют равные дисперсии (обозначенные …

15 regression  assumptions 

Я прочитал самые популярные книги в области статистического обучения 1- Элементы статистического обучения. 2- Введение в статистическое обучение . Оба упоминают, что у регрессии гребня есть две формулы, которые эквивалентны. Есть ли понятное математическое доказательство этого результата? Я также прошел Cross Validated , но я не могу найти однозначного доказательства …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

Я не нашел удовлетворительного ответа на этот вопрос от Google . Конечно, если у меня есть данные порядка нескольких миллионов, то глубокое обучение - это путь. И я прочитал, что, когда у меня нет больших данных, тогда, возможно, лучше использовать другие методы в машинном обучении. Приведенная причина является чрезмерной. Машинное …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Вопрос: Каковы основные различия и сходства между использованием стандартных ошибок Newey-West (1987) и Hansen-Hodrick (1980)? В каких ситуациях одна из них должна быть предпочтительнее другой? Примечания: Я знаю, как работает каждая из этих процедур настройки; однако я еще не нашел ни одного документа, который бы сравнивал их, ни в Интернете, …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest