Perguntas com a marcação «regression»

A regressão penalizada de L1 (aka laço) é apresentada em duas formulações. Seja as duas funções objetivas Então as duas formulações diferentes são sujeito a e, equivalentemente Usando as condições de Karush-Kuhn-Tucker (KKT), é fácil ver como a condição de estacionariedade para a primeira formulação é equivalente a pegar o …

20 regression  lasso  penalized 

A reformulação de um modelo de regressão linear multivariada como uma regressão linear múltipla é totalmente equivalente? Não estou me referindo a simplesmente executar regressões separadas.ttt Eu li isso em alguns lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden) que um modelo linear multivariado …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Estou usando a quarta 1/4transformação de energia root ( ) na minha variável de resposta, como resultado da heterocedasticidade. Mas agora não tenho certeza de como interpretar meus coeficientes de regressão. Suponho que precisaria levar os coeficientes para a quarta potência quando eu retrocedesse (veja abaixo a saída de regressão). …

20 regression  data-transformation 

Eu tenho alguns dados em [0,1] que gostaria de analisar com uma regressão beta. Obviamente, algo precisa ser feito para acomodar os valores 0,1. Não gosto de modificar dados para ajustar-se a um modelo. Também não acredito que a inflação zero e 1 seja uma boa ideia, porque acredito que, …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Gostaria de entender como gerar intervalos de previsão para estimativas de regressão logística. Fui aconselhado a seguir os procedimentos em Modeling Binary Data de Collett , 2ª Ed p.98-99. Após implementar esse procedimento e compará-lo com os R predict.glm, acho que este livro mostra o procedimento para calcular intervalos de …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

Eu sempre pensei em regressão logística como simplesmente um caso especial de regressão binomial em que a função link é a função logística (em vez de, digamos, uma função probit). Ao ler as respostas de outra pergunta que tive, parece que posso estar confuso, e há uma diferença entre regressão …

20 regression  logistic  binomial 

Alguém poderia aconselhar se o seguinte faz sentido: Estou lidando com um modelo linear comum com 4 preditores. Estou pensando em abandonar o termo menos significativo. O valor de é um pouco acima de 0,05. Argumentei a favor de abandoná-lo ao longo destas linhas: Multiplicar a estimativa deste termo por …

20 regression  model-selection 

Alguém pode me indicar um documento de pesquisa sobre resultados "Grandes , Pequenos n "? Estou interessado na forma como este problema se manifesta em diferentes contextos de pesquisa, por exemplo, regressão, classificação, teste de Hotelling, etc .pppnnn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

Eu executei uma regressão linear simples do log natural de 2 variáveis ​​para determinar se elas se correlacionam. Minha saída é esta: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Estou confuso. Olhando para o valor de , eu diria que as duas variáveis não estão correlacionadas, uma vez …

20 regression  r-squared 

Digamos que eu teste como a variável Ydepende da variável Xsob diferentes condições experimentais e obtenho o seguinte gráfico: As linhas de traço no gráfico acima representam regressão linear para cada série de dados (configuração experimental) e os números na legenda indicam a correlação de Pearson de cada série de …

20 regression  correlation  mean  average 

Estou usando o pacote R penalizado para obter estimativas reduzidas de coeficientes para um conjunto de dados em que tenho muitos preditores e pouco conhecimento de quais são importantes. Depois de escolher os parâmetros de ajuste L1 e L2 e ficar satisfeito com meus coeficientes, existe uma maneira estatisticamente sólida …

20 regression  lasso  stepwise-regression  ridge-regression 

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Ouvi dizer que quando muitas especificações de modelo de regressão (por exemplo, no OLS) são consideradas como possibilidades para um conjunto de dados, isso causa vários problemas de comparação e os valores de p e os intervalos de confiança não são mais confiáveis. Um exemplo extremo disso é a regressão …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

Recentemente, descobri que na literatura econométrica aplicada, ao lidar com problemas de seleção de características, não é incomum executar o LASSO seguido de uma regressão OLS usando as variáveis ​​selecionadas. Fiquei me perguntando como podemos qualificar a validade de tal procedimento. Causará problemas como variáveis ​​omitidas? Alguma prova mostrando que …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

No contexto da regressão OLS, entendo que um gráfico residual (vs valores ajustados) é convencionalmente visto para testar a variação constante e avaliar a especificação do modelo. Por que os resíduos são plotados contra os ajustes, e não os valores de ? Como as informações diferem desses dois gráficos?YYY Estou …

20 regression  residuals