Perguntas com a marcação «regression-coefficients»

Os parâmetros de um modelo de regressão. Mais comumente, os valores pelos quais as variáveis ​​independentes serão multiplicadas para obter o valor previsto da variável dependente.

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Qual é a maneira correta de determinar quais recursos mais contribuíram para a previsão de um determinado vetor de entrada?
Estou usando regressão logística para classificação binária. Eu tenho um grande conjunto de dados (é altamente desequilibrado: 19: 1). Então, eu uso o scikit-learn LogisticRegression()para treinar 80% dos meus dados rotulados e validado com os outros 20% (observei a área sob ROC e o recall de precisão porque os dados …
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Interpretação dos coeficientes de regressão com base no método de redimensionamento de Andrew Gelman
Eu tenho dois preditores em um modelo de regressão logística binária: um binário e um contínuo. Meu objetivo principal é comparar os coeficientes dos dois preditores dentro do mesmo modelo. Encontrei a sugestão de Andrew Gelman para padronizar variáveis ​​de entrada de regressão contínua: I) Proposta original (2008): divida o …
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Como executar SVD para atribuir valores ausentes, um exemplo concreto
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Como calcular manualmente o dfbetas
Estou tentando replicar o que a função dfbetas()faz R . dfbeta() não é um problema ... Aqui está um conjunto de vetores: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Se eu encaixar dois modelos de regressão da seguinte maneira: fit1 <- lm(y ~ …
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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Interpretação do coeficiente em um modelo de regressão linear com variáveis ​​categóricas
Vou dar meus exemplos com chamadas R. Primeiro, um exemplo simples de regressão linear com uma variável dependente 'vida útil' e duas variáveis ​​explicativas contínuas. data.frame(height=runif(4000,160,200))->human.life human.life$weight=runif(4000,50,120) human.life$lifespan=sample(45:90,4000,replace=TRUE) summary(lm(lifespan~1+height+weight,data=human.life)) Call: lm(formula = lifespan ~ 1 + height + weight, data = human.life) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -23.0257 -11.9124 …
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Quando usar a regressão de Ridge e de Lasso. O que pode ser alcançado ao usar essas técnicas, em vez do modelo de regressão linear
Estou ansioso para aprender mais sobre as técnicas de regressão regularizadas, como a regressão de Ridge e Lasso. Eu gostaria de saber o que pode ser alcançado usando essas técnicas quando comparado ao modelo de regressão linear. Também em que situação devemos adotar essas técnicas. E o que torna essas …
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Convertendo o coeficiente beta da matriz para notação escalar na regressão OLS
Descobri para meus exames de econometria que, se eu esquecer a notação escalar, muitas vezes posso me salvar lembrando a notação da matriz e trabalhando para trás. No entanto, o seguinte me confundiu. Dada a estimativa simples yi^=β0^+β1^xi1yi^=β0^+β1^xi1\hat{y_i} = \hat{\beta_0} + \hat{\beta_1}x_{i1} Como é que vamos β^=(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y\boldsymbol{\hat{\beta}} = \boldsymbol{(X'X)}^{-1}\boldsymbol{X'y} para …
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