Perguntas com a marcação «linear-model»

A reformulação de um modelo de regressão linear multivariada como uma regressão linear múltipla é totalmente equivalente? Não estou me referindo a simplesmente executar regressões separadas.ttt Eu li isso em alguns lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden) que um modelo linear multivariado …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Preciso de alguns conselhos sobre dois dilemas principais da minha pesquisa, que é um estudo de caso de três grandes produtos farmacêuticos e inovação. O número de patentes por ano é a variável dependente. Minhas perguntas são Quais são os critérios mais importantes para um bom modelo? O que é …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Treinei um modelo de regressão linear, usando um conjunto de variáveis ​​/ recursos. E o modelo tem um bom desempenho. No entanto, percebi que não há variável com uma boa correlação com a variável prevista. Como isso é possível?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

Considere o modelo linear simples: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon onde ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) e X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 eXXX contém uma coluna de constantes. Meu questão é, dado E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X) , ββ\beta e σσ\sigma , existe uma fórmula para um não trivial limite superior E(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) *? (assumindo que o modelo foi estimado pelo OLS). * Eu assumi, …

16 linear-model  expected-value 

Na prática, o uso de um teste T padrão para verificar a significância de um coeficiente de regressão linear é prática comum. A mecânica do cálculo faz sentido para mim. Por que a distribuição T pode ser usada para modelar a estatística de teste padrão usada no teste de hipótese …

16 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

Conforme explicado neste folheto do curso (página 1) , um modelo linear pode ser escrito no formato: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, onde yyy é a variável de resposta e xixix_{i} é o ithithi^{th} variável de motivos. Freqüentemente, com o objetivo de atender …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Eu tenho um modelo linear clássico, com 5 possíveis regressores. Eles não estão correlacionados entre si e têm uma correlação bastante baixa com a resposta. Cheguei a um modelo em que três dos regressores têm coeficientes significativos para sua estatística t (p <0,05). A adição de uma ou das duas …

16 r  regression  self-study  linear-model 

Nos modelos lineares, precisamos verificar se existe um relacionamento entre as variáveis ​​explicativas. Se eles se correlacionam demais, há colinearidade (ou seja, as variáveis ​​se explicam parcialmente). Atualmente, estou apenas olhando para a correlação pareada entre cada uma das variáveis ​​explicativas. Pergunta 1: O que classifica como muita correlação? Por …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

Eu tenho um exemplo trabalhado (em R), que estou tentando entender melhor. Estou usando o Limma para criar um modelo linear e estou tentando entender o que está acontecendo passo a passo nos cálculos de alteração de dobras. Estou principalmente tentando descobrir o que acontece para calcular os coeficientes. Pelo …

15 r  regression  linear-model 

Depois de procurar esclarecimentos sobre os coeficientes do modelo linear aqui , tenho uma pergunta de acompanhamento referente a não-significativo (alto valor de p) para coeficientes de níveis de fatores. Exemplo: se meu modelo linear incluir um fator com 10 níveis e apenas 3 desses níveis tiverem valores significativos de …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

Atualmente, estou avaliando a multicolinearidade em meus conjuntos de dados. Quais valores limite de VIF e índice de condição abaixo / acima sugerem um problema? VIF: Ouvi dizer que VIF é um problema.≥10≥10\geq 10 Após remover duas variáveis ​​problemáticas, o VIF é para cada variável. As variáveis ​​precisam de mais …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

Na regressão linear (perda ao quadrado), usando matriz, temos uma notação muito concisa para o objetivo minimizar ∥ A x - b ∥ 2minimizar __UMAx-b__2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Onde é a matriz de dados, x são os coeficientes eb é a resposta.UMAUMAAxxxbbb Existe uma notação matricial semelhante para o objetivo da regressão …

15 regression  logistic  linear-model  notation 

Sou engenheiro de software trabalhando em aprendizado de máquina. Pelo meu entendimento, regressão linear (como OLS) e classificação linear (como regressão logística e SVM) fazem uma previsão com base em um produto interno entre coeficientes treinados variáveis ​​de recurso → x :W⃗ W→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^= f( w⃗ ⋅ x⃗ ) …

15 regression  machine-learning  classification  feature-selection  linear-model 

Então, eu tenho brincado com SVMs e me pergunto se isso é uma boa coisa a fazer: Eu tenho um conjunto de recursos contínuos (0 a 1) e um conjunto de recursos categóricos que converti em variáveis ​​fictícias. Nesse caso em particular, codifico a data da medição em uma variável …

15 categorical-data  svm  feature-selection  linear-model  feature-construction 

Digamos que eu tenha N observações, possivelmente vários fatores, e repito cada observação duas vezes (ou M vezes). Como uma regressão nesse novo conjunto de tamanho NM se compara a uma regressão apenas nas observações originais?

15 regression  linear-model  multiple-regression