Estatísticas e Big Data predictor

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Qual é a diferença entre estimativa e previsão?

Por exemplo, tenho dados históricos de perdas e estou calculando quantis extremos (Valor em risco ou Perda máxima provável). Os resultados obtidos são para estimar a perda ou prever? Onde alguém pode traçar a linha? Estou confuso.

46 estimation predictor prediction-interval

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As covariáveis que não são estatisticamente significativas devem ser 'mantidas' ao criar um modelo?

Eu tenho várias covariáveis no meu cálculo para um modelo e nem todas são estatisticamente significativas. Devo remover aqueles que não são? Esta pergunta discute o fenômeno, mas não responde à minha pergunta: Como interpretar o efeito não significativo de uma covariável na ANCOVA? Não há nada na resposta a …

39 regression statistical-significance ancova model predictor

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Quando e como usar variáveis explicativas padronizadas em regressão linear

Eu tenho 2 perguntas simples sobre regressão linear: Quando é aconselhável padronizar as variáveis explicativas? Uma vez que a estimativa é realizada com valores padronizados, como se pode prever com novos valores (como se deve padronizar os novos valores)? Algumas referências seriam úteis.

37 regression predictive-models references standardization predictor

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Coeficientes de regressão que invertem o sinal após incluir outros preditores

Imagine Você executa uma regressão linear com quatro preditores numéricos (IV1, ..., IV4) Quando apenas IV1 é incluído como preditor, o beta padronizado é +.20 Quando você também inclui IV2 a IV4, o sinal do coeficiente de regressão padronizado de IV1 muda para -.25(isto é, tornou-se negativo). Isso gera algumas …

31 regression predictor

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Na análise de regressão, por que chamamos variáveis independentes de "independentes"?

Quero dizer, algumas dessas variáveis estão fortemente correlacionadas entre si. Como / por que / em que contexto os definimos como variáveis independentes ?

30 regression terminology predictor

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Variável independente = Variável aleatória?

Estou um pouco confuso se uma variável independente (também chamada de preditor ou recurso) em um modelo estatístico, por exemplo, o na regressão linear , é uma variável aleatória?Y = β 0 + β 1 XXXXY=β0+β1XY=β0 0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression random-variable experiment-design predictor

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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …

20 precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon

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É necessário um bom exemplo de dados com a covariável afetada por tratamentos

Examinei muitos conjuntos de dados R, postagens no DASL e em outros lugares, e não estou encontrando muitos bons exemplos de conjuntos de dados interessantes que ilustram a análise de covariância para dados experimentais. Existem inúmeros conjuntos de dados "de brinquedo" com dados inventados nos livros de estatística. Eu gostaria …

19 dataset ancova predictor

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Número máximo de variáveis independentes que podem ser inseridas em uma equação de regressão múltipla

Qual é o limite para o número de variáveis independentes que podemos inserir em uma equação de regressão múltipla? Eu tenho 10 preditores que gostaria de examinar em termos de sua contribuição relativa à variável resultado. Devo usar uma correção bonferroni para ajustar para várias análises?

19 regression predictor importance bonferroni

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Em um modelo de Poisson, qual é a diferença entre usar o tempo como covariável ou compensado?

Recentemente, descobri como modelar exposições ao longo do tempo usando o log de (por exemplo) tempo como um deslocamento em uma regressão de Poisson. Entendi que o deslocamento corresponde a ter o tempo como covariável com o coeficiente 1. Eu gostaria de entender melhor a diferença entre usar o tempo …

18 poisson-regression predictor offset

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Como lidar com a variável categórica ordinal como variável independente

Estou usando um modelo de logit. Minha variável dependente é binária. No entanto eu tenho uma variável independente que é categórica e contém as respostas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Portanto, é ordinal ("categórico quantitativo"). Não tenho certeza de como lidar com isso no modelo. Eu estou …

18 regression logistic ordinal-data predictor

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Variável dependente contínua com variável independente ordinal

Dada uma variável dependente contínua y e variáveis independentes, incluindo uma variável ordinal X 1 , como encaixar um modelo linear R? Existem documentos sobre esse tipo de modelo?

17 r regression lasso ordinal-data predictor

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Realmente precisamos incluir "todos os preditores relevantes?"

Uma suposição básica do uso de modelos de regressão para inferência é que "todos os preditores relevantes" foram incluídos na equação de previsão. A lógica é que a falha em incluir um fator importante do mundo real leva a coeficientes tendenciosos e, portanto, inferências imprecisas (ou seja, viés variável omitido). …

15 regression assumptions bias predictor confounding

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Comparando a Importância de Diferentes Conjuntos de Preditores

Eu estava aconselhando um estudante de pesquisa com um problema específico e estava ansioso para receber a opinião de outras pessoas neste site. Contexto: O pesquisador possuía três tipos de variáveis preditoras. Cada tipo continha um número diferente de variáveis preditoras. Cada preditor era uma variável contínua: Social: S1, S2, …

13 regression predictor importance

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LARS vs descida coordenada para o laço

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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