Вопросы с тегом «regression»

Логистическая регрессия моделирует лог-шансы события как некоторый набор предикторов. То есть log (p / (1-p)), где p - вероятность некоторого исхода. Таким образом, интерпретация необработанных коэффициентов логистической регрессии для некоторой переменной (x) должна осуществляться в масштабе логарифмических коэффициентов. То есть, если коэффициент для x = 5, тогда мы знаем, что …

10 regression  logistic  logit 

Я использовал Matlab для выполнения неограниченных наименьших квадратов (обычных наименьших квадратов), и он автоматически выводит коэффициенты, тестовую статистику и p-значения. Мой вопрос заключается в том, что при выполнении ограниченных наименьших квадратов (строго неотрицательных коэффициентов) он выводит только коэффициенты, БЕЗ тестовой статистики, p-значения. Можно ли рассчитать эти значения для обеспечения значимости? …

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

Замкнутая форма w в линейной регрессии может быть записана как w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Как мы можем интуитивно объяснить роль в этом уравнении?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

У меня нет конкретного примера или задачи. Я просто новичок в использовании b-сплайнов, и я хотел лучше понять эту функцию в контексте регрессии. Давайте предположим, что мы хотим оценить взаимосвязь между переменной ответа и некоторыми предикторами . Предикторы включают некоторые числовые переменные, а также некоторые категориальные.YYyИкс1, х2, . , , …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

Я экспериментировал с отношением между ошибками и невязками, используя несколько простых симуляций в R. Одна вещь, которую я обнаружил, заключается в том, что независимо от размера выборки или дисперсии ошибок, я всегда получаю ровно для наклона, когда вы подходите к модели111 е т г о т ы ~ β0+ β1× …

10 regression  least-squares  residuals 

Я столкнулся с вопросом об интервью для работы, на которой интервьюер спросил меня, предположим, что ваш очень низок (от 5 до 10%) для модели ценовой эластичности. Как бы вы решили этот вопрос?R2R2R^2 Я не мог думать ни о чем другом, кроме того факта, что я буду проводить регрессионную диагностику, чтобы …

10 regression  self-study  theory 

Почему я получаю разные прогнозы для ручного полиномиального расширения и использую polyфункцию R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly …

10 r  regression  polynomial 

Я видел это обозначение для обычных наименьших квадратов здесь . минвес∥ Xж - у∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Я никогда не видел двойных баров и 2 внизу. Что означают эти символы? У них есть определенная терминология для них?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

Рассмотрим следующую модель множественной регрессии: Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Здесь YYY - вектор столбца n×1n×1n\times 1 ; Матрица XXX a n×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1) ; ββ\beta a (k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1 вектор-столбец; Матрица ZZZ a n×ln×ln\times l ; δδ\deltal×1l×1l\times 1 вектор - столбец; и UUU - член ошибки, вектор столбца n×1n×1n\times1 . ВОПРОС Мой преподаватель, учебник Введение …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

Как говорится в заголовке, я пытаюсь воспроизвести результаты из glmnet linear, используя оптимизатор LBFGS из библиотеки lbfgs. Этот оптимизатор позволяет нам добавлять член регуляризатора L1, не беспокоясь о дифференцируемости, если наша целевая функция (без члена регуляризатора L1) выпуклая. minβ∈Rp12n∥β0+Xβ−y∥22+αλ∥β∥1+12(1−α)λ∥β∥22minβ∈Rp12n‖β0+Xβ−y‖22+αλ‖β‖1+12(1−α)λ‖β‖22\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n}\Vert \beta_0 + X\beta - y \Vert_2^2 + \alpha …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

Итак, прежде всего, я провел некоторое исследование на этом форуме, и я знаю, что были заданы чрезвычайно похожие вопросы, но на них обычно не отвечали должным образом, или иногда ответ просто не был достаточно подробным, чтобы я мог понять. Итак, на этот раз мой вопрос: у меня есть два набора …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

В комментарии к этому вопросу пользователь @whuber процитировал возможность использования периодической версии сплайнов для подгонки периодических данных. Я хотел бы узнать больше об этом методе, в частности об уравнениях, определяющих сплайны, и о том, как реализовать их на практике (я в основном Rпользователь, но я могу обойтись с MATLAB или …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

Я понимаю, что в линейной регрессии ошибки предполагаются нормально распределенными при условии прогнозируемого значения y. Затем мы смотрим на остатки как своего рода прокси для ошибок. Это часто рекомендуется для создания вывода , как это: . Однако я не понимаю, в чем смысл получения остатка для каждой точки данных и …

10 regression  assumptions 

Каков обычный подход к моделированию двоичных временных рядов? Есть ли бумага или учебник, где это лечится? Я думаю о бинарном процессе с сильной автокорреляцией. Что-то вроде знака процесса AR (1), начинающегося с нуля. Скажем, Икс0= 0X0=0X_0 = 0 и Икст + 1= β1ИксT+ ϵT,Xt+1=β1Xt+ϵt, X_{t+1} = \beta_1 X_t + \epsilon_t, …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

Я пытаюсь немного заняться статистикой, но я застрял в чем-то. Мои данные следующие: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Теперь я хочу построить регрессионную модель, чтобы на основе данных можно было прогнозировать количество генов за любой данный год. До сих пор я делал это с помощью …

10 regression  count-data  poisson-regression