Вопросы с тегом «regression»

Я изучаю линейную регрессию, используя Введение в анализ линейной регрессии Монтгомери, Пека и Вайнинга . Я хотел бы выбрать проект анализа данных. У меня наивная мысль, что линейная регрессия подходит только тогда, когда подозревают, что существуют линейные функциональные отношения между объясняющими переменными и переменной отклика. Но не так много реальных …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

Предположим, у меня есть панель объясняющих переменных , для i = 1 . , , N , t = 1 . , , Т , а также вектор двоичных результатов зависимых переменных У я Т . Таким образом, Y наблюдается только в последний момент времени T, а не в любое …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning 

В моей классной работе по извлечению данных был предложен метод удержания для оценки производительности модели. Однако, когда я взял свой первый класс по линейным моделям, это не было введено как средство проверки или оценки модели. Мои онлайн-исследования также не показывают какого-либо пересечения. Почему метод удержания не используется в классической статистике?

12 regression  validation  model-evaluation  out-of-sample 

Я хотел бы применить базисную функцию Гаусса в реализации линейной регрессии. К сожалению, мне сложно понять пару параметров в базовой функции. В частности, и .σμμ\muσσ\sigma Мой набор данных - это матрица размером 10 000 x 31 10000 образцов и 31 функций. Я читал, что «Каждая базисная функция преобразует входной вектор …

12 regression  machine-learning  basis-function 

Здесь обсуждается неправильное толкование предположения о нормальности в линейной регрессии (что «нормальность» относится к X и / или Y, а не к остаткам), и автор спрашивает, возможно ли иметь ненормально распределенные X и Y и все еще имеют нормально распределенные остатки. Мой вопрос: нормально ли распределены X и Y с …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Я прочитал много отличных обсуждений на сайте относительно интерпретации доверительных интервалов и интервалов прогнозирования, но одна концепция все еще немного озадачивает: Рассмотрим структуру OLS, и мы получили подходящую модель . Нам дали и попросили предсказать его ответ. Мы вычисляем и, в качестве бонуса, мы также предоставляем интервал прогнозирования 95% вокруг …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

Какое критическое значение p используется step()функцией в R для ступенчатой ​​регрессии? Я предполагаю, что это 0,15, но верно ли мое предположение? Как я могу изменить критическое значение p?

12 r  regression  p-value  stepwise-regression 

Почему необходимо сделать предположение о распределении ошибок, т.е. ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , с .ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Почему бы не написать у я ~ Н ( Х β , сг 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , с ,yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

Мне ясно и хорошо объяснено на нескольких сайтах, какую информацию дают значения на диагонали матрицы шляп для линейной регрессии. Шляпная матрица модели логистической регрессии мне менее понятна. Идентична ли она той информации, которую вы получаете из шляпной матрицы, применяя линейную регрессию? Это определение шляпной матрицы, которую я нашел в другой …

12 regression  logistic 

Заранее извиняюсь, если какая-либо терминология, которую я использую, неверна. Я бы приветствовал любое исправление. Если то, что я называю «отсечкой», носит другое имя, дайте мне знать, и я смогу обновить вопрос. Интересующая меня ситуация такова: у вас есть независимые переменные и одна зависимая переменная . Я оставлю это расплывчатым, но …

12 regression  modeling  survival  censoring 

Может ли кто-нибудь указать мне направление онлайнового (рекурсивного) алгоритма регуляризации Тихонова (регуляризованных наименьших квадратов)? В автономном режиме я вычисляю β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY используя мой исходный набор данных, где λλλ находится с помощью n-кратной перекрестной проверки. Новое значение yyy можно предсказать для данного xxx используя y=xTβ^y=xTβ^y=x^T\hat\beta . В режиме онлайн я постоянно рисую …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Я аспирант в области экспериментальной психологии, и я стараюсь улучшить свои навыки и знания о том, как анализировать мои данные. До пятого курса психологии я думал, что регрессионные модели (например, ANOVA) предполагают следующее: нормальность данных однородность дисперсии для данных и так далее Мои курсы бакалавриата заставляют меня полагать, что предположения …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Я подгоняю модель случайных эффектов glmerк некоторым бизнес-данным. Цель состоит в том, чтобы проанализировать показатели продаж по дистрибьюторам с учетом региональных различий. У меня есть следующие переменные: distcode: идентификатор дистрибьютора, около 800 уровней region: географический идентификатор верхнего уровня (север, юг, восток, запад) zone: география среднего уровня region, около 30 уровней …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme