Perguntas com a marcação «regression»

Podemos usar lm()para prever um valor, mas ainda precisamos da equação da fórmula do resultado em alguns casos. Por exemplo, adicione a equação aos gráficos.

29 r  regression  lm 

Eu tenho um modelo de regressão logística binária com um pseudo-quadrado de McFadden de 0,192 com uma variável dependente chamada pagamento (1 = pagamento e 0 = nenhum pagamento). Qual é a interpretação desse pseudo R-quadrado? É uma comparação relativa para modelos aninhados (por exemplo, um modelo de 6 variáveis …

29 regression  self-study  logistic 

Estou tentando usar o scikit-learn para regressão polinomial. Pelo que li, a regressão polinomial é um caso especial de regressão linear. Eu esperava que talvez um dos modelos lineares generalizados do scikit possa ser parametrizado para se ajustar a polinômios de ordem superior, mas não vejo opção para isso. Consegui …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Venho realizando uma competição de aprendizado de máquina em que eles usam o RMSLE (erro logarítmico quadrado médio da raiz) para avaliar o desempenho que prevê o preço de venda de uma categoria de equipamento. O problema é que não tenho certeza de como interpretar o sucesso do meu resultado …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Estou fazendo o curso de Machine Learning Stanford no Coursera. No capítulo Regressão logística, a função de custo é esta: Então, é derivado aqui: Tentei obter a derivada da função de custo, mas obtive algo completamente diferente. Como é obtido o derivado? Quais são as etapas intermediárias?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Ao ajustar um modelo de regressão, o que acontece se as suposições das saídas não forem atendidas, especificamente: O que acontece se os resíduos não forem homocedásticos? Se os resíduos mostrarem um padrão crescente ou decrescente na plotagem Residuais vs. Ajustados. O que acontece se os resíduos não forem normalmente …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

O problema do laço possui a solução de formulário fechado: \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ text {LS}} _j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS }} | - \ alpha) ^ + se X tiver colunas ortonormais. Isso foi mostrado neste …

28 regression  lasso  regularization 

Como exemplo, considere o ChickWeightconjunto de dados em R. A variação obviamente aumenta com o tempo, portanto, se eu usar uma regressão linear simples como: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Minhas perguntas: Quais aspectos do modelo serão questionáveis? Os problemas estão limitados à extrapolação fora do Timeintervalo? Quão tolerante …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Encontrei uma fórmula para o pseudo no livro Estendendo o modelo linear com R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Essa é uma fórmula comum para o pseudo para GLMs?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Como você escolhe um modelo dentre os diferentes modelos escolhidos por diferentes métodos (por exemplo, seleção anterior ou posterior)? Além disso, o que é um modelo parcimonioso?

28 regression  model-selection 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Acabei de ler este livro maravilhoso: Análise estatística multivariada aplicada por Johnson e Wichern . A ironia é que ainda não sou capaz de entender a motivação para o uso de modelos multivariados (regressão), em vez de modelos univariados separados (regressão). Passei pelas postagens stats.statexchange 1 e 2 que explicam …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

Eu tenho uma pergunta relacionada à regressão e interação múltipla, inspirada neste tópico do CV: Termo de interação usando análise de regressão hierárquica de variáveis ​​centralizadas? Quais variáveis ​​devemos centralizar? Ao verificar um efeito de moderação, centralizo minhas variáveis ​​independentes e multiplico as variáveis ​​centralizadas para calcular meu termo de …

28 regression  interaction  centering 

Gostaria de entender por que, no âmbito do modelo OLS, o RSS (soma dos quadrados dos resíduos) é distribuído ( sendo o número de parâmetros do modelo, o número de observações).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Peço desculpas por fazer uma pergunta tão básica, mas parece que não consigo encontrar a resposta on-line (ou …

28 regression  distributions  least-squares