Вопросы с тегом «regression»

Я имею дело с линейными данными с выбросами, некоторые из которых находятся на расстоянии более 5 стандартных отклонений от расчетной линии регрессии. Я ищу технику линейной регрессии, которая уменьшает влияние этих точек. Пока что я сделал, чтобы оценить линию регрессии со всеми данными, затем отбросить точку данных с очень большими …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Существует два разных способа кодирования категориальных переменных. Скажем, одна категориальная переменная имеет n значений. Горячее кодирование преобразует его в n переменных, а фиктивное кодирование преобразует его в n-1 переменные. Если у нас есть k категориальных переменных, каждая из которых имеет n значений. Одно горячее кодирование заканчивается переменными kn , а …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

Коэффициент объясняющей переменной в множественной регрессии говорит нам о связи этой объясняющей переменной с зависимой переменной. Все это, одновременно «контролируя» другие объясняющие переменные. Как я видел это до сих пор: Пока каждый коэффициент вычисляется, другие переменные не учитываются, поэтому я считаю, что они игнорируются. Итак, прав ли я, когда считаю, …

50 regression  multiple-regression 

Я читал, что ANOVA и линейная регрессия - это одно и то же. Как это может быть, учитывая, что выход ANOVA представляет собой некоторое значение и некоторое значение на основании которого вы заключаете, что выборка означает, что для разных выборок значения одинаковы или различны.pFFFпpp Но если предположить, что средние значения …

50 regression  anova 

Как они все версии одного и того же базового статистического метода?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Допустим, существует некоторая «истинная» связь между и такая что , где и - константы, а - нормальный шум. Когда я случайным образом генерирую данные из этого кода R: а затем подгоняю к подобной модели , я, очевидно, получаю достаточно хорошие оценки для и .yyyxxxy=ax+b+ϵy=ax+b+ϵy = ax + b + \epsilonaaabbbϵϵ\epsilonx …

48 regression 

В первой половине 2015 года я прошел курс обучения машинному обучению (автор Andrew Ng, курс GREAT). И изучил основы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, нейронные сети ...) Кроме того, я был разработчиком в течение 10 лет, поэтому изучение нового языка программирования не будет проблемой. В последнее время я …

47 r  regression  machine-learning  references 

Я полностью слепой и пришел из программирования. Я пытаюсь научиться машинному обучению, и для этого мне сначала нужно узнать о линейной регрессии. Все объяснения в Интернете, которые я нахожу об этом предмете, наносят данные в первую очередь. Я ищу практическое объяснение линейной регрессии, которая не зависит от графиков и графиков. …

47 regression  intuition 

Моя проблема : я недавно встретил статистика, который сообщил мне, что сплайны полезны только для исследования данных и подвержены переобучению, таким образом, бесполезны при прогнозировании. Он предпочел исследовать с помощью простых полиномов ... Так как я большой поклонник сплайнов, и это противоречит моей интуиции, мне интересно узнать, насколько верны эти …

47 regression  splines 

Я уверен, что у меня это полностью обернуто вокруг моей головы, но я просто не могу понять это. T-критерий сравнивает два нормальных распределения, используя Z-распределение. Вот почему в ДАННЫХ есть предположение о нормальности. ANOVA эквивалентен линейной регрессии с фиктивными переменными и использует суммы квадратов, как и OLS. Вот почему существует …

47 distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova 

Как может быть полезна модель регрессии, если вы не знаете функцию, для которой вы пытаетесь получить параметры? Я видел исследование, в котором говорилось, что матери, которые кормили своих детей грудью, реже страдают диабетом. Исследование было проведено на основе опроса около 1000 матерей и контролировалось на различные факторы, и была использована …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

Что именно контрастная матрица (термин, относящийся к анализу с категориальными предикторами) , и как точно указана контрастность матрица? Т.е. что такое столбцы, что такое строки, каковы ограничения на эту матрицу и что означает число в столбце jи строке i? Я пытался заглянуть в документы и веб, но кажется, что все …

46 regression  categorical-data  definition  contrasts  categorical-encoding 

Я ищу интуитивное объяснение компромисса смещения дисперсии, как в целом, так и конкретно в контексте линейной регрессии.

46 regression  variance  bias 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Достоверно авторитетные источники утверждают, что зависимая переменная должна быть нормально распределена: Предположения модели: нормально распределен, ошибки нормально распределены, и независимы, фиксирован и постоянная дисперсия .e i ∼ N ( 0 , σ 2 ) X σ 2YYYei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2)XXXσ2σ2\sigma^2 Penn State, STAT 504 Анализ дискретных данных Во-вторых, линейный регрессионный анализ …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable