Perguntas com a marcação «regression»

Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 6 anos . Eu tenho o seguinte resultado da execução da função glm. Como posso interpretar os seguintes valores: Desvio nulo Desvio residual AIC Eles têm algo a ver com a bondade do ajuste? …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Meu entendimento é que no aprendizado de máquina pode ser um problema se o seu conjunto de dados tiver recursos altamente correlacionados, pois codificam efetivamente as mesmas informações. Recentemente, alguém apontou que, quando você codifica uma variável quente em uma variável categórica, você acaba com recursos correlatos; portanto, você deve …

21 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

Eu tenho duas variáveis ​​que não mostram muita correlação quando plotadas uma contra a outra, mas uma relação linear muito clara quando plotamos os logs de cada variável novamente. Então, eu terminaria com um modelo do tipo: log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b , que é ótimo matematicamente, mas não …

20 regression  correlation  log 

Acabei de perceber que sempre trabalhei com problemas de regressão em que as variáveis ​​independentes sempre eram numéricas. Posso usar regressão linear no caso em que todas as variáveis ​​independentes são categóricas?

20 regression  categorical-data 

Estou executando um pequeno experimento com regressão LASSO em R para testar se é capaz de encontrar um par preditor perfeito. O par é definido assim: f1 + f2 = resultado O resultado aqui é um vetor predeterminado chamado 'idade'. F1 e f2 são criados pegando metade do vetor de …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

Estou lidando com um modelo linear hierárquico bayesiano , aqui a rede que o descreve. YYY representa as vendas diárias de um produto em um supermercado (observado). XXX é uma matriz conhecida de regressores, incluindo preços, promoções, dia da semana, clima e feriados. SSS é o nível de estoque latente …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

À luz desta pergunta: Prova de que os coeficientes em um modelo OLS seguem uma distribuição t com (nk) graus de liberdade Eu adoraria entender por que F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p),F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, onde é o número de parâmetros de modelo e o número de observações e da variância total, a variância …

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

Eu li que estas são as condições para usar o modelo de regressão múltipla: os resíduos do modelo são quase normais, a variabilidade dos resíduos é quase constante os resíduos são independentes e cada variável está linearmente relacionada ao resultado. Qual a diferença entre 1 e 2? Você pode ver …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

Estou bem ciente dos problemas da seleção stepwise / forward / backward nos modelos de regressão. Existem inúmeros casos de pesquisadores denunciando os métodos e apontando para melhores alternativas. Fiquei curioso para saber se existem histórias onde uma análise estatística: usou regressão passo a passo; tirou algumas conclusões importantes com …

20 regression  stepwise-regression  history 

Eu entendi como a regressão da crista reduz os coeficientes em direção a zero geometricamente. Além disso, sei como provar isso no "Caso Ortonormal" especial, mas estou confuso de como isso funciona no caso geral via "Decomposição espectral".

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

Eu tenho uma pergunta com relação à necessidade de usar métodos de seleção de recursos (florestas aleatórias apresentam valor de importância ou métodos de seleção de recursos univariados etc.) antes de executar um algoritmo de aprendizado estatístico. Sabemos que, para evitar ajustes excessivos, podemos introduzir penalidades de regularização nos vetores …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Estou interessado em entender melhor o método delta para aproximar os erros padrão dos efeitos marginais médios de um modelo de regressão que inclui um termo de interação. Analisei questões relacionadas no método delta, mas nenhuma forneceu exatamente o que estou procurando. Considere os seguintes dados de exemplo como um …

20 r  regression  standard-error  effect-size  delta-method 

Deixe um modelo de regressão linear obtido pela função R lm gostaria de saber se é possível obter pelo comando Erro Quadrático Médio. Eu tive a seguinte saída de um exemplo > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min …

20 r  regression  error 

Em R, quando eu tenho um modelo linear (generalizada) ( lm, glm, gls, glmm, ...), como posso testar o coeficiente (inclinação de regressão) contra qualquer outro valor diferente de 0? No resumo do modelo, os resultados do teste t do coeficiente são relatados automaticamente, mas apenas para comparação com 0. …

20 r  regression  t-test