Вопросы с тегом «regression»

Методы анализа взаимосвязи между одной (или несколькими) «зависимыми» переменными и «независимыми» переменными.


2
Как использовать анализ главных компонентов для выбора переменных для регрессии?
В настоящее время я использую анализ основных компонентов, чтобы выбрать переменные для моделирования. В настоящий момент я делаю измерения A, B и C в своих экспериментах. Что я действительно хочу знать: могу ли я сделать меньше измерений и прекратить запись C и / B, чтобы сэкономить время и усилия? Я …

1
Условная гомоскедастичность против гетероскедастичности
Из эконометрики Фумио Хаяси (Гл. 1): Безусловная гомоскедастичность: Второй момент ошибки членов E (εᵢ²) постоянен по наблюдениям Функциональная форма E (εᵢ² | xi) постоянна по наблюдениям Условная гомоскедастичность: Снято ограничение, что второй момент слагаемых ошибки E (εᵢ²) постоянен по наблюдениям, снят Таким образом, условный второй момент E (εᵢ² | xi) …


1
Проверка эквивалентности не вложенных моделей
Скажем, - линейная функция от и фиктивная . Моя гипотеза состоит в том, что само по себе , как гедонистическому индексу вектора других переменных, . У меня есть поддержка для этого в из (т.е. , , ..., ) на . Есть ли способ проверить эквивалентность этих двух моделей:x d d …

2
GLM после выбора модели или регуляризации
Я хотел бы поставить этот вопрос в двух частях. Оба имеют дело с обобщенной линейной моделью, но первый касается выбора модели, а другой - регуляризации. Справочная информация: Я использую модели GLM (линейная, логистическая, гамма-регрессия) как для прогнозирования, так и для описания. Когда я ссылаюсь на « нормальные вещи, которые каждый …

3
Могу ли я использовать множественную регрессию, когда у меня смешаны категориальные и непрерывные предикторы?
Похоже, вы можете использовать кодирование для одной категориальной переменной, но у меня есть две категориальные и одна непрерывная переменная предиктора. Могу ли я использовать множественную регрессию для этого в SPSS и если да, то как? Благодарность!

3
Понимание регрессии SVM: целевая функция и «плоскостность»
SVM для классификации имеют для меня интуитивный смысл: я понимаю, как минимизация дает максимальный запас. Однако я не понимаю эту цель в контексте регрессии. Различные тексты ( здесь и здесь ) описывают это как максимизацию «плоскостности». Зачем нам это делать? Что в регрессии эквивалентно понятию «маржа»?||θ||2||θ||2||\theta||^2 Вот несколько попыток ответов, …
12 regression  svm 


1
Обновление лассо соответствует новым наблюдениям
Я подгоняю L1-регуляризованную линейную регрессию к очень большому набору данных (с n >> p.). Переменные известны заранее, но наблюдения приходят небольшими порциями. Я хотел бы поддерживать форму лассо после каждого куска. Я, очевидно, могу заново подогнать всю модель после просмотра каждого нового набора наблюдений. Это, однако, было бы довольно неэффективно, …
12 regression  lasso 

5
Что кривые ROC говорят вам, что традиционный вывод не будет?
Когда вы будете склонны использовать кривые ROC над некоторыми другими тестами, чтобы определить прогнозирующую способность какого-либо измерения результата? При работе с дискретными результатами (живыми / мертвыми, присутствующими / отсутствующими), что делает кривые ROC более или менее мощными, чем что-то вроде хи-квадрата?
12 regression  roc 

3
Что такое совместная оценка?
У меня простой вопрос: что такое совместная оценка? И что это значит в контексте регрессионного анализа? Как это сделать? Я довольно долго бродил по могучему Интернету, но не нашел ответов на эти вопросы.

1
Почему R Squared не является хорошей мерой для регрессии, подходящей с использованием LASSO?
Я читал в нескольких местах, что R Squared не является идеальной мерой, когда модель подгоняется с использованием LASSO. Однако я не совсем понимаю, почему это так. Кроме того, не могли бы вы порекомендовать лучшую альтернативу?

4
Что делает лассо нестабильным при выборе функции?
В сжатом восприятии есть теорема, гарантирующая, что имеет уникальное разреженное решение c (подробности см. В приложении).cargmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc Есть ли аналогичная теорема для лассо? Если такая теорема существует, она не только гарантирует стабильность лассо, но и дает лассо …

1
Понимание отрицательной регрессии гребня
Я ищу литературу об отрицательной регрессии гребня . Короче говоря, это обобщение линейной регрессии гребня с использованием отрицательного значения в формуле оценки:У положительного случая есть хорошая теория: как функция потерь, как ограничение, как при Байесе до ... но я чувствую себя потерянным с отрицательной версией только с приведенной выше формулой. …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.