Perguntas com a marcação «regression»

Se é a classificação completa, o inverso de existe e obtemos a estimativa de mínimos quadrados: eX t X β = ( X T X ) - 1 X Y Var ( β ) = σ 2 ( X T X )XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Como podemos explicar intuitivamente …

18 regression  variance  least-squares 

Estou tentando ajustar uma regressão para explicar o número de homicídios em cada distrito de uma cidade. Embora eu saiba que meus dados seguem uma distribuição Poisson, tentei ajustar um OLS como este: l o g( y+ 1 ) = α + βX+ ϵeuog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

Posso obter ajuda para concluir esta tentativa (em andamento) de tentar me orientar sobre os equivalentes da ANOVA e REGRESSION? Eu tenho tentado conciliar os conceitos, nomenclatura e sintaxe dessas duas metodologias. Há muitos posts sobre este local sobre a sua semelhança, por exemplo, este ou esta , mas ainda …

18 regression  anova  mixed-model 

De Uma Introdução à Aprendizagem Estatística de James et al., A estimativa de validação cruzada de saída única (LOOCV) é definida por que .cv( N )= 1n∑i = 1nMSEEucv(n)=1n∑Eu=1nMSEEu\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEEu= ( yEu- y^Eu)2MSEEu=(yEu-y^Eu)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 Sem prova, a equação (5.2) afirma que, para mínimos quadrados ou regressão polinomial (se …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

Qual é a diferença entre fazer regressão linear com uma função de base radial gaussiana (RBF) e fazer regressão linear com um núcleo gaussiano?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

Eu quero executar uma regressão linear muito simples em R. A fórmula é tão simples quanto . No entanto, eu gostaria que a inclinação ( ) estivesse dentro de um intervalo, digamos, entre 1,4 e 1,6.y=ax+by=ax+by = ax + baaa Como isso pode ser feito?

18 r  regression  constrained-regression 

Eu tenho um ponto (x, y) que eu preciso de um regressor linear para passar, dado um conjunto de dados (X, Y). Como faço para implementar isso no R?

18 r  regression 

Eu tenho alguns dados que são altamente correlacionados. Se eu executar uma regressão linear, obtenho uma linha de regressão com uma inclinação próxima a uma (= 0,93). O que eu gostaria de fazer é testar se essa inclinação é significativamente diferente de 1.0. Minha expectativa é que não seja. Em …

18 regression  correlation  hypothesis-testing 

Contexto: De uma pergunta no Mathematics Stack Exchange (Posso criar um programa) , alguém possui um conjunto de pontos e deseja ajustar uma curva linear, exponencial ou logarítmica. O método usual é começar escolhendo um destes (que especifica o modelo) e, em seguida, faça os cálculos estatísticos.x - yx-yx-y Mas …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

Vamos dar o seguinte exemplo: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Isso cria um modelo de y com base em x1 e x2, usando uma regressão OLS. Se quisermos prever y para um dado x_vec, podemos simplesmente usar a …

18 r  regression  predictive-models  prediction-interval 

Usando o coeficiente de correlação de Pearson, tenho várias variáveis ​​altamente correlacionadas ( e para 2 pares de variáveis ​​que estão no meu modelo).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0,989\rho = 0.989 O motivo pelo qual algumas das variáveis ​​são altamente correlacionadas é porque uma variável é usada no cálculo para outra variável. Exemplo: …

18 regression  correlation  modeling 

Estou usando um modelo de logit. Minha variável dependente é binária. No entanto eu tenho uma variável independente que é categórica e contém as respostas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Portanto, é ordinal ("categórico quantitativo"). Não tenho certeza de como lidar com isso no modelo. Eu estou …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

Uma vez ouvi isso a transformação de log é a mais popular para distribuições inclinadas à direita em regressão linear ou regressão quantílica Gostaria de saber que existe alguma razão subjacente a esta declaração? Por que a transformação de log é adequada para uma distribuição inclinada à direita? Que tal …

18 regression  distributions  data-transformation  skewness 

Qual é a diferença entre Regressão Primal , Dual e Kernel Ridge? As pessoas estão usando os três, e por causa da notação diferente que todo mundo usa em diferentes fontes é difícil para mim seguir. Então, alguém pode me dizer em palavras simples qual é a diferença entre esses …

18 regression  kernel-trick  ridge-regression 

Eles parecem tão parecidos. Eles são a mesma coisa, mas apenas referidos como nomes diferentes?

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