Вопросы с тегом «regression»

Я предполагаю общую установку регрессии, то есть непрерывную функцию выбирают из семейства чтобы соответствовать заданным данным ( может быть любым пространством, таким как куб или фактически любым разумным топологическим пространством) в соответствии с некоторыми естественными критериями.hθ:X→Rnhθ:X→Rnh_\theta:X\to \mathbb R^n{hθ}θ{hθ}θ\{h_\theta\}_\theta(xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(x_i,y_i)\in X\times \mathbb R^n, i=1,\ldots, kXXX[0,1]m[0,1]m[0,1]^m Существуют ли применения регрессии, когда кто-то интересуется …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

При использовании k-кратного CV для выбора между регрессионными моделями я обычно вычисляю ошибку CV отдельно для каждой модели вместе со стандартной ошибкой SE, и выбираю простейшую модель в пределах 1 SE модели с наименьшей ошибкой CV (1 стандартное правило ошибки, см., например, здесь ). Однако недавно мне сказали, что таким …

9 regression  cross-validation  model-selection 

Рассмотрим модель линейной регрессии: где , то есть Распределение Лапласа со средним значением и параметром масштаба являются взаимно независимыми. Рассмотрим оценку максимального правдоподобия неизвестного параметра : из которого \ hat {\ boldsymbol \ beta} _ {\ mathrm {ML}} = {\ arg \ min} _ {\ boldsymbol \ beta \ in …

9 regression  laplace-distribution 

В книге по машинному обучению я прочитал, что параметры линейной регрессии могут быть оценены (среди других методов) градиентным спуском, в то время как параметры логистической регрессии обычно оцениваются с помощью оценки максимального правдоподобия. Можно ли объяснить новичку (мне), почему нам нужны разные методы для линейной / логистической регрессии. иначе почему …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

В данной работе , ( байесовский вывод для Компоненты дисперсии , используя только Error Контрастов , Харвилл, 1974), автор утверждает ( у- Хβ)'ЧАС- 1( у- Хβ) = ( у- Хβ^)'ЧАС- 1( у- Хβ^) + ( β- β^)'( Х'ЧАС- 1Икс) ( β- β^)(Y-Иксβ)'ЧАС-1(Y-Иксβ)знак равно(Y-Иксβ^)'ЧАС-1(Y-Иксβ^)+(β-β^)'(Икс'ЧАС-1Икс)(β-β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta) чтобы быть "хорошо известны отношения", для линейной …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

В моем эконометрическом учебнике (Вводная эконометрика), посвященном МЖС, автор пишет: «SSR должен падать, когда добавляется еще одна объясняющая переменная». Почему это?

9 regression  optimization  econometrics  intuition  sums-of-squares 

Вопросов: Используются ли ненадлежащие линейные модели на практике, или же они время от времени описываются любопытством в научных журналах? Если да, то в каких областях они используются? Есть ли другие примеры таких моделей? Наконец, будут ли правильные стандартные ошибки, , R 2 и т. Д., Взятые из OLS для таких …

9 regression  references  linear-model  robust 

Я прочитал об основах анализа основных компонентов из учебника 1 , ссылки 1 и ссылки 2 . У меня есть набор данных из 100 переменных (включая выходную переменную Y), я хочу уменьшить переменные до 40 с помощью PCA, а затем предсказать переменную Y, используя эти 40 переменных. Проблема 1: После …

9 regression  pca 

Как понимать anovaрезультат при сравнении двух моделей? Пример: Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 9 54.032 2 7 4.632 2 49.4 37.329 0.0001844 *** На странице руководства указано: «Вычислить таблицы отклонений (или отклонений) для одного или нескольких подходящих объектов модели». Однако наш профессор отметил, что это может …

9 r  regression  anova 

Иногда мы предполагаем, что регрессоры являются фиксированными, то есть они нестохастические. Я думаю, это означает, что все наши предикторы, оценки параметров и т. Д. Безусловны, верно? Могу ли я даже пойти так далеко, что они больше не являются случайными переменными? Если, с другой стороны, мы признаем, что большинство регрессоров в …

9 regression  inference  philosophical  conditioning  ancillary-statistics 

Я пытаюсь предсказать балансовую оценку и попробовал несколько различных методов регрессии. Одна вещь, которую я заметил, заключается в том, что прогнозируемые значения имеют некоторую верхнюю границу. То есть фактический баланс находится в , но мои прогнозы достигают вершины около . На следующем графике показан фактический баланс против прогнозируемого (прогнозируется с …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

Я использую decomposeфункцию Rи придумываю 3 компонента моего ежемесячного временного ряда (тренд, сезонный и случайный). Если я строю график или смотрю на таблицу, я ясно вижу, что временные ряды зависят от сезонности. Тем не менее, когда я регрессирую временной ряд на 11 сезонных фиктивных переменных, все коэффициенты не являются статистически …

9 r  regression  time-series 

Я понимаю, что даже регрессия не дает причинности. Он может дать только связь между переменной y и переменными x и, возможно, направление. Я прав? Я часто встречал фразы, похожие на «x предсказывает y», даже в большинстве учебников курса и на различных страницах курса в Интернете. И вы часто называете регрессоры …

9 regression  logistic  predictive-models  terminology  causality 

В многомерном регрессионном анализе кажется, что люди используют разные определения скорректированных коэффициентов шансов. Не могли бы вы уточнить для меня, что такое скорректированное ИЛИ и чем оно отличается от не скорректированного ИЛИ ? Спасибо!

9 regression  multivariate-analysis  odds-ratio 

Преподаватель в моем университете задал такой вопрос (не для домашней работы, так как урок закончился, а меня там не было). Я не могу понять, как подойти к нему. Речь идет о 2 пакетиках, каждый из которых содержит ассортимент разных видов фруктов: Первая сумка содержит следующие случайно выбранные фрукты: + ------------- …

9 regression  estimation