Вопросы с тегом «regression»

Я узнал в классе линейных моделей, что если два предиктора коррелированы и оба включены в модель, один из них будет незначительным. Например, предположим, что размер дома и количество спален взаимосвязаны. При прогнозировании стоимости дома с использованием этих двух предикторов один из них может быть отброшен, поскольку они предоставляют много одинаковой …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Я знаю, что чего-то не хватает в моем понимании логистической регрессии, и буду очень признателен за любую помощь. Насколько я понимаю, логистическая регрессия предполагает, что вероятность результата «1» с учетом входных данных представляет собой линейную комбинацию входных данных, пропущенных через обратную логистическую функцию. Это проиллюстрировано в следующем коде R: #create …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

На этом сайте есть несколько потоков, обсуждающих, как определить, асимптотически ли нормально распределены остатки OLS . В этом превосходном ответе представлен другой способ оценки нормальности остатков с помощью R-кода . Это еще одно обсуждение практической разницы между стандартизированными и наблюдаемыми остатками. Но допустим, что остатки определенно не распределяются нормально, как …

45 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

В традиционной статистике при построении модели мы проверяем мультиколлинеарность, используя такие методы, как оценки коэффициента инфляции дисперсии (VIF), но в машинном обучении вместо этого мы используем регуляризацию для выбора признаков и, похоже, не проверяем, коррелированы ли функции вообще. Зачем мы это делаем?

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

Может кто-нибудь объяснить, как свойства журналов делают это таким образом, чтобы вы могли вести линейные регрессии, где коэффициенты интерпретируются как процентные изменения?

43 regression  logarithm  mathematical-statistics 

Я новичок в случайном лесу, поэтому я все еще борюсь с некоторыми основными понятиями. В линейной регрессии мы предполагаем независимые наблюдения, постоянную дисперсию ... Какие основные предположения / гипотезы мы делаем, когда используем случайный лес? Каковы основные различия между случайным лесом и наивным байесом с точки зрения модельных предположений?

43 regression  classification  random-forest 

Я понимаю, что основное определение эндогенности состоит в том, что не выполняется, но что это означает в смысле реального мира? Я прочитал статью в Википедии с примером спроса и предложения, пытаясь понять это, но это не помогло. Я слышал другое описание эндогенного и экзогенного, как находящегося внутри системы и находящегося …

43 regression  causality  instrumental-variables 

Разница в различиях уже давно популярна как не экспериментальный инструмент, особенно в экономике. Может ли кто-нибудь дать четкий и нетехнический ответ на следующие вопросы о разнице в различиях. Что такое разностная оценка? Почему оценка разницы в разнице используется? Можем ли мы доверять оценкам разницы в разнице?

43 regression  econometrics  difference-in-difference 

В настоящее время я пишу статью с несколькими множественными регрессионными анализами. Хотя визуализация одномерной линейной регрессии проста с помощью диаграмм рассеяния, мне было интересно, есть ли хороший способ визуализации множественных линейных регрессий? В настоящее время я просто строю графики рассеяния как зависимая переменная против 1-й независимой переменной, затем против 2-й …

43 regression  data-visualization  multiple-regression 

Я думаю о построении модели, предсказывающей отношение , где и и . Таким образом, соотношение будет между и .а / бa/ba/ba > 0 b > 0 0 1a ≤ ba≤ba \le bа > 0a>0a > 0б > 0b>0b > 0000111 Я мог бы использовать линейную регрессию, хотя она, естественно, не …

43 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

Регуляризация с использованием таких методов, как Ridge, Lasso, ElasticNet, довольно распространена для линейной регрессии. Я хотел знать следующее: применимы ли эти методы для логистической регрессии? Если да, есть ли различия в том, как их нужно использовать для логистической регрессии? Если эти методы не применимы, как можно упорядочить логистическую регрессию?

42 regression  logistic  regularization 

В чем основное различие между оценкой максимального правдоподобия (MLE) и оценкой наименьших квадратов (LSE)? Почему мы не можем использовать MLE для прогнозирования значений в линейной регрессии и наоборот?Yyy Любая помощь по этой теме будет принята с благодарностью.

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

В настоящее время я читаю статью, касающуюся места голосования и предпочтений при голосовании на выборах 2000 и 2004 годов. В нем есть диаграмма, которая отображает коэффициенты логистической регрессии. Из курсов лет назад и немного читаяЯ понимаю логистическую регрессию как способ описания взаимосвязи между несколькими независимыми переменными и двоичной переменной ответа. …

42 regression  logistic  interpretation 

Я обычно слышу о "обычных наименьших квадратах". Это наиболее широко используемый алгоритм, используемый для линейной регрессии? Есть ли причины использовать другой?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

У меня есть вопрос о том, какой способ лучше определить взаимодействие в регрессионной модели. Рассмотрим следующие данные: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), s = structure(c(1L, …

42 r  regression  interaction