Вопросы с тегом «regression»

В линейной регрессии (квадрат потери), используя матрицу, мы получаем очень краткие обозначения для цели minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Где AAA - матрица данных, xxx - коэффициенты, а bbb - ответ. Существует ли аналогичная матричная запись для цели логистической регрессии? Все записи, которые я видел, не могут избавиться от суммы по …

15 regression  logistic  linear-model  notation 

Я пытаюсь понять основную разницу между ступенчатой ​​и обратной регрессией в R, используя функцию шага. Для ступенчатой ​​регрессии я использовал следующую команду step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") Я получил следующий вывод для приведенного выше кода. Для выбора обратной переменной я использовал следующую команду step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="backward") И я получил ниже вывод для обратной Насколько я понял, …

15 r  regression 

Основное предположение об использовании регрессионных моделей для вывода заключается в том, что «все соответствующие предикторы» были включены в уравнение прогнозирования. Обоснование состоит в том, что отказ от включения важного фактического фактора приводит к смещенным коэффициентам и, следовательно, к неточным выводам (т. Е. Пропускается переменное смещение). Но в исследовательской практике я …

15 regression  assumptions  bias  predictor  confounding 

Я инженер-программист, работающий над машинным обучением. Насколько я понимаю, линейная регрессия (например, OLS) и линейная классификация (например, логистическая регрессия и SVM) делают прогноз на основе внутреннего произведения между обучаемыми коэффициентами и характеристическими переменными :вес⃗ вес→\vec{w}Икс⃗ Икс→\vec{x} Y^= ф( ш⃗ ⋅ х⃗ ) = f( ∑явесяИкся)Y^знак равное(вес→⋅Икс→)знак равное(ΣявесяИкся) \hat{y} = f(\vec{w} …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Я делаю презентацию о примерочных линиях. У меня есть простая линейная функция, . Я пытаюсь получить разбросанные точки данных, которые я могу поместить в график рассеяния, чтобы моя линия лучше соответствовала тому же уравнению.y=1x+by=1x+by=1x+b Я хотел бы изучить эту технику в R или Excel - в зависимости от того, что …

15 r  regression  least-squares  excel 

Я знаю, что Гауссова регрессия процесса (GPR) является альтернативой использованию сплайнов для подгонки гибких нелинейных моделей. Я хотел бы знать, в каких ситуациях одна из них более подходит, чем другая, особенно в рамках байесовской регрессии. Я уже рассмотрел Какие преимущества / недостатки использования сплайнов, сглаженных сплайнов и эмуляторов гауссовских процессов? …

15 regression  gaussian-process  splines  kriging 

У меня есть линейная модель с примерно 6 предикторами, и я собираюсь представить оценки, значения F, значения p и т. Д. Однако мне было интересно, какой будет лучший визуальный график для представления отдельного влияния одного предиктора на переменная ответа? Разброс точек? Условный участок? Эффект сюжета? и т.д? Как бы я …

15 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

В настоящее время я работаю над регрессионной моделью, в которой у меня есть только категориальные / факторные переменные в качестве независимых переменных. Моя зависимая переменная является логит-преобразованным коэффициентом. Довольно просто запустить нормальную регрессию в R, так как R автоматически знает, как кодировать манекены, как только они имеют тип «фактор». Однако …

15 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Я знаком с использованием нескольких линейных регрессий для создания моделей различных переменных. Однако мне было любопытно, используются ли когда-либо регрессионные тесты для проверки каких-либо базовых гипотез. Если да, то как будут выглядеть эти сценарии / гипотезы?

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Скажем, у меня есть N наблюдений, возможно, несколько факторов, и я повторяю каждое наблюдение дважды (или М раз), как регрессия на этом новом наборе ЯМ размера будет сравниваться с регрессией только на исходных наблюдениях?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Мне было бы интересно найти пути в R для эффективного обновления линейной модели при добавлении наблюдения или предиктора. У biglm есть возможность обновления при добавлении наблюдений, но мои данные достаточно малы, чтобы находиться в памяти (хотя у меня есть большое количество экземпляров для обновления). Есть способы сделать это голыми руками, …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Я понимаю, что это может быть потенциально широкий вопрос, но мне было интересно, существуют ли обобщенные предположения, которые указывают на использование GAM (Обобщенная аддитивная модель) над GLM (Обобщенная линейная модель)? Кто-то недавно сказал мне, что GAM следует использовать только тогда, когда я предполагаю, что структура данных является «аддитивной», то есть …

15 regression  generalized-linear-model  gam 

Я использую биномиальную логистическую регрессию , чтобы определить , если воздействие has_xили has_yвоздействий на вероятность того , что пользователь нажмет на что - то. Моя модель следующая: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Это вывод из моей модели: Call: glm(formula = has_clicked ~ …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Я должен преподавать теорему Фриша Во в эконометрике, которую я не изучал. Я понял математику, стоящую за этим, и я надеюсь, что идея «коэффициент, который вы получаете для определенного коэффициента из множественной линейной модели, равен коэффициенту простой регрессионной модели, если вы« исключаете »влияние других регрессоров». Так что теоретическая идея довольно …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition