Perguntas com a marcação «regression»

(ATUALIZAÇÃO: Eu mergulhei mais fundo nisso e publiquei os resultados aqui ) A lista de testes estatísticos nomeados é enorme. Muitos dos testes comuns se baseiam na inferência de modelos lineares simples, por exemplo, um teste t de uma amostra é apenas y = β + ε que é testado …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

A primeira frase desta página wiki afirma que "Na econometria, um problema de endogeneidade ocorre quando uma variável explicativa é correlacionada com o termo do erro. 1 " Minha pergunta é: como isso pode acontecer? A regressão beta não é escolhida de forma que o termo do erro seja ortogonal …

22 regression 

Para ilustrar minha pergunta, suponha que eu tenha um conjunto de treinamento em que a entrada tenha um grau de ruído, mas a saída não, por exemplo; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Estou um pouco perdido no processo de regressão WLS. Recebi um conjunto de dados e minha tarefa é testar se há uma heterocedência, e, se houver, devo executar a regressão WLS. Eu realizei o teste e encontrei evidências de heterocedência, por isso preciso executar o WLS. Foi-me dito que o …

22 regression  heteroscedasticity  weighted-regression 

Andrew Gelman, em uma de suas postagens recentes, diz: Não creio que contrafactuais ou resultados potenciais sejam necessários para o paradoxo de Simpson. Digo isso porque é possível configurar o paradoxo de Simpson com variáveis ​​que não podem ser manipuladas ou para as quais manipulações não são diretamente de interesse. …

22 regression  interaction  simpsons-paradox 

Eu entendo que o teste de Wald para coeficientes de regressão é baseada na seguinte propriedade que mantém assintoticamente (por exemplo Wasserman (2006): todas as estatísticas , páginas 153, 214-215): Ondeβindica o coeficiente de regressão estimados,^si(β)indica o erro padr do coeficiente de regressão eβ0é o valor de interesse (β0é geralmente …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

Eu quero entender melhor os pacotes R Larse Glmnet, que são usados ​​para resolver o problema de Lasso: (parapVariáveis ​​eamostras deN, consultewww.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdfna página 3)m i n( β0 0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( yEu- β0 0- xTEuβ)2+ λ | | β| |eu1]mEun(β0 0β)∈Rp+1[12N∑Eu=1N(yEu-β0 0-xEuTβ)2+λ||β||eu1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

Houve boas perguntas sobre como lidar com dados desequilibrados no contexto da classificação , mas estou me perguntando o que as pessoas fazem para amostrar para regressão. Digamos que o domínio do problema seja muito sensível ao sinal, mas apenas um pouco sensível à magnitude do alvo. No entanto, a …

22 regression  sampling  unbalanced-classes 

Eu quero regredir uma variável em . Devo fazer isso usando polinômios brutos ou ortogonais? Eu olhei para a pergunta no site que lida com isso, mas eu realmente não entendo qual é a diferença entre usá-lo. x , x 2 , … , x 5yyyx , x2, … , …

22 r  regression  polynomial 

Minha pergunta surgiu de uma discussão com @whuber nos comentários de uma pergunta diferente . Especificamente, o comentário de @whuber foi o seguinte: Uma razão pela qual você pode surpreender é que as suposições subjacentes a um teste de correlação e a um teste de inclinação de regressão são diferentes …

21 regression  correlation  p-value  assumptions 

Quero modelar uma regressão logística com dados desequilibrados (9: 1). Eu queria tentar a opção de pesos na glmfunção em R, mas não tenho 100% de certeza do que faz. Digamos que minha variável de saída seja c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). agora eu quero dar o "1" 10 vezes mais peso. então eu …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

EDIT: Como esta pergunta foi inflada, um resumo: encontrando diferentes conjuntos de dados significativos e interpretáveis ​​com as mesmas estatísticas mistas (média, mediana, faixa intermediária e suas dispersões associadas e regressão). O quarteto de Anscombe (consulte Objetivo da visualização de dados de alta dimensão? ) É um exemplo famoso de …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

Gelman e Hill (2006) escrevem na p46 que: A suposição de regressão que geralmente é menos importante é que os erros são normalmente distribuídos. De fato, com o objetivo de estimar a linha de regressão (em comparação com a previsão de pontos de dados individuais), a suposição de normalidade é …

21 regression  residuals  assumptions 

Qual é a diferença entre regressão logística e logit? Entendo que eles são semelhantes (ou até a mesma coisa), mas alguém poderia explicar a (s) diferença (ões) entre esses dois? Um é sobre probabilidades?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Alguém pode fornecer uma lista clara de diferenças entre regressão log-linear e regressão logística? Entendo que o primeiro é um modelo de regressão linear simples, mas não estou claro quando cada um deve ser usado.

21 regression  logistic  logit  log-linear