Perguntas com a marcação «regression»

Suponha que tenhamos um conjunto de dados com pontos. Queremos realizar uma regressão linear, mas primeiro classificamos os valores e independentemente um do outro, formando um conjunto de dados . Existe alguma interpretação significativa da regressão no novo conjunto de dados? Isso tem um nome?n X i Y i ( …

302 regression  correlation 

As páginas de ajuda em R pressupõem que eu sei o que esses números significam, mas não sei. Estou tentando entender intuitivamente todos os números aqui. Vou postar a saída e comentar o que descobri. Pode haver (haverá) erros, pois vou escrever o que presumo. Gostaria principalmente de saber o …

234 r  regression  interpretation 

Eu estava folheando algumas anotações de aula de Cosma Shalizi (em particular, seção 2.1.1 da segunda aula ), e me lembrei de que você pode obter muito baixo, mesmo quando você tem um modelo completamente linear.R2R2R^2 Parafraseando o exemplo de Shalizi: suponha que você tenha um modelo , em que …

233 regression  r-squared 

Digamos que eu queira estimar um grande número de parâmetros e quero penalizar alguns deles porque acredito que eles devem ter pouco efeito em comparação com os outros. Como decido qual esquema de penalização usar? Quando a regressão de crista é mais apropriada? Quando devo usar o laço?

167 regression  lasso  ridge-regression 

Estou procurando uma distribuição melhor comportada para a variável independente em questão, ou para reduzir o efeito de outliers ou algo mais?

164 regression  distributions  data-transformation  logarithm  regression-strategies 

Se você tiver uma variável que separa perfeitamente os zeros e os da variável de destino, R produzirá a seguinte mensagem de aviso "separação perfeita ou quase perfeita": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Ainda temos o modelo, mas as estimativas do coeficiente são infladas. Como …

163 r  regression  logistic  separation 

Aqui está o artigo que motivou esta pergunta: A impaciência nos engorda? Gostei deste artigo e demonstra bem o conceito de "controle de outras variáveis" (QI, carreira, renda, idade etc.) para isolar melhor a verdadeira relação entre apenas as 2 variáveis ​​em questão. Você pode me explicar como você realmente …

141 regression  causality  confounding  controlling-for-a-variable  statistics-in-media 

Qual é a diferença entre regressão linear e regressão logística? Quando você usaria cada um?

122 regression  logistic  linear-model 

Estou executando modelos de regressão linear e me perguntando quais são as condições para remover o termo de interceptação. Ao comparar os resultados de duas regressões diferentes, em que uma tem a interceptação e a outra não, percebo que o da função sem a interceptação é muito maior. Existem certas …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

Estou tentando entender bem o algoritmo EM, para poder implementá-lo e usá-lo. Passei um dia inteiro lendo a teoria e um artigo em que o EM é usado para rastrear uma aeronave usando as informações de posição provenientes de um radar. Honestamente, acho que não entendo completamente a idéia subjacente. …

117 regression  probability  mathematical-statistics  intuition  expectation-maximization 

Para meu próprio entendimento, estou interessado em replicar manualmente o cálculo dos erros padrão dos coeficientes estimados, pois, por exemplo, vêm com a saída da lm()função R, mas não consegui defini-la. Qual é a fórmula / implementação usada?

114 r  regression  standard-error  lm 

Eu tenho uma pergunta estranha. Suponha que você tenha uma pequena amostra em que a variável dependente que você analisará com um modelo linear simples é altamente inclinada para a esquerda. Assim, você assume que não é normalmente distribuído, porque isso resultaria em y distribuído normalmente . Mas quando você …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

Muitos trabalhos estatísticos exigem experiência com dados em grande escala. Quais são os tipos de habilidades estatísticas e computacionais que seriam necessárias para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, que tal construir modelos de regressão com um conjunto de dados com 10 milhões de amostras?

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

Refiro-me, em particular, ao coeficiente de correlação produto-momento de Pearson.

99 correlation  regression 

O coeficiente de correlação de Pearson de x e y é o mesmo, calculando pearson (x, y) ou pearson (y, x). Isso sugere que fazer uma regressão linear de y dado x ou x dado y deve ser o mesmo, mas não acho que seja esse o caso. Alguém pode …

97 regression  correlation  linear-model  pearson-r