Вопросы с тегом «regression»

TL, DR: кажется, что, вопреки часто повторяемым советам, перекрестная проверка «один-один-один» (LOO-CV), то естькратное CV, где(количество сгибов) равно(число обучающих наблюдений) - дает оценки ошибки обобщения, которые являются наименьшей переменной для любого, а не самой переменной, предполагая определенноеусловие устойчивости либо для модели / алгоритма, либо для набора данных, либо для обоих …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

Я хочу предположить, что температура поверхности моря в Балтийском море один и тот же год за годом, а затем описать это с помощью функции / линейной модели. У меня была идея просто ввести год в виде десятичного числа (или num_months / 12) и узнать, какой должна быть температура в это …

37 r  regression  time-series  lm 

У меня есть 2 простых вопроса о линейной регрессии: Когда рекомендуется стандартизировать объясняющие переменные? Как только можно выполнить оценку с использованием стандартизированных значений, как можно прогнозировать с помощью новых значений (как следует стандартизировать новые значения)? Некоторые ссылки будут полезны.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Мне было интересно, какая разница и связь между прогнозом и прогнозом? Особенно во временных рядах и регрессии? Например, правильно ли я это: Во временных рядах прогнозирование, по-видимому, означает оценку будущих значений с учетом прошлых значений временного ряда. В регрессии предсказание, по-видимому, означает оценку значения, будь то будущее, текущее или прошлое …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Я в настоящее время использую пакет R lme4 . Я использую линейные модели смешанных эффектов со случайными эффектами: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Я пытаюсь обернуть голову вокруг статистической разницы между линейным дискриминантным анализом и логистической регрессией . Правильно ли я понимаю, что для двух классов задачи классификации LDA предсказывает две функции нормальной плотности (по одной для каждого класса), которые создают линейную границу, где они пересекаются, тогда как логистическая регрессия только предсказывает нечетно-логическую …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

Я пытаюсь выяснить, какой метод перекрестной проверки лучше всего подходит для моей ситуации. Следующие данные являются лишь примером для проработки проблемы (в R), но мои реальные Xданные ( xmat) связаны друг с другом и в разной степени связаны с yпеременной ( ymat). Я предоставил код R, но мой вопрос не …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Я пытаюсь создать полином второго порядка, соответствующий некоторым имеющимся у меня данным. Допустим, я заговорю это подходит с ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Я получил: Таким образом, подгонка второго порядка работает довольно хорошо. Я рассчитываю это с R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) И я получаю: …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Я читаю книгу о линейной регрессии и у меня возникли проблемы с пониманием дисперсионно-ковариационной матрицы bb\mathbf{b} : Диагональные элементы достаточно просты, но недиагональные немного сложнее, меня удивляет то, что σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1 \sigma(b_0, b_1) = E(b_0 b_1) - E(b_0)E(b_1) = E(b_0 b_1) - \beta_0 \beta_1 но здесь нет следов и β 1 …

36 regression 

Я вижу похожую ограниченную регрессию здесь: Ограниченная линейная регрессия через указанную точку но мое требование немного отличается. Мне нужно, чтобы коэффициенты сложились в единицу. В частности, я регрессирую доходность 1 ряда валют против 3 других валютных рядов, чтобы инвесторы могли заменить свою подверженность этой серии комбинацией подверженности другим 3, но …

36 r  regression 

Я пытаюсь согласовать многомерную модель линейной регрессии с приблизительно 60 предикторами и 30 наблюдениями, поэтому я использую пакет glmnet для регуляризованной регрессии, потому что p> n. Я просматривал документацию и другие вопросы, но все еще не могу интерпретировать результаты, вот пример кода (с 20 предикторами и 10 наблюдениями для упрощения): …

36 r  regression  regularization  glmnet 

Инструментальные переменные становятся все более распространенными в прикладной экономике и статистике. Для непосвященных, можем ли мы дать некоторые нетехнические ответы на следующие вопросы: Что такое инструментальная переменная? Когда можно использовать инструментальную переменную? Как найти или выбрать инструментальную переменную?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

Мне просто интересно, почему проблемы регрессии называют проблемами «регрессии». Какая история стоит за именем? Одно определение регрессии: «Рецидив в менее совершенное или развитое состояние».

36 regression  terminology  history  etymology 

При изучении Gradient Boosting я не слышал о каких-либо ограничениях в отношении свойств «слабого классификатора», который метод использует для построения и ансамбля модели. Однако я не мог представить себе применение ГБ, которое использует линейную регрессию, и на самом деле, когда я выполнил некоторые тесты - это не работает. Я тестировал …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

Всегда ли упругая чистая регуляризация всегда предпочтительнее, чем Lasso & Ridge, поскольку она, похоже, решает недостатки этих методов? Что такое интуиция и какая математика стоит за эластичной сеткой?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net