Perguntas com a marcação «regression»

Alguém poderia me dizer o que o termo 'persistência' significa na análise de séries temporais? É sobre econometria e regressão aplicada.

16 regression  time-series  econometrics  terminology 

Em geral, padronizo minhas variáveis ​​independentes em regressões, a fim de comparar adequadamente os coeficientes (dessa forma, eles têm as mesmas unidades: desvios-padrão). No entanto, com dados longitudinais / em painel, não tenho certeza de como devo padronizar meus dados, especialmente se estimar um modelo hierárquico. Para ver por que …

16 r  regression  standardization 

Como devo definir uma fórmula de modelo em R, quando uma (ou mais) restrições lineares exatas que vinculam os coeficientes está disponível. Como exemplo, digamos que você saiba que b1 = 2 * b0 em um modelo de regressão linear simples. Obrigado!

16 r  regression  modeling 

Como a modelagem de regressão geralmente é mais "arte" do que ciência, muitas vezes me pego testando muitas iterações de uma estrutura de regressão. Quais são algumas maneiras eficientes de resumir as informações dessas várias execuções de modelo na tentativa de encontrar o "melhor" modelo? Uma abordagem que usei é …

16 r  regression 

Em Regressão logística, é necessário estar tão preocupado com a multicolinearidade quanto na regressão OLS direta? Por exemplo, com uma regressão logística, onde existe multicolinearidade, você precisa ser cauteloso (como faria na regressão OLS) ao deduzir inferência dos coeficientes Beta? Para a regressão OLS, uma "correção" para multicolinearidade alta é …

16 regression  logistic  multicollinearity 

Estou tentando ler as pesquisas na área de regressão de alta dimensão; quando ppp é maior do que nnn , isto é, p>>np>>np >> n . Parece que o termo logp/nlog⁡p/n\log p/n aparece frequentemente em termos de taxa de convergência para estimadores de regressão. β^β^\hat{\beta}1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^−Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). \dfrac{1}{n}\|X\hat{\beta} - X \beta\|_2^2 = …

16 regression  lasso  convergence  high-dimensional 

Na prática, o uso de um teste T padrão para verificar a significância de um coeficiente de regressão linear é prática comum. A mecânica do cálculo faz sentido para mim. Por que a distribuição T pode ser usada para modelar a estatística de teste padrão usada no teste de hipótese …

16 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

Eu tenho um conjunto de 150 recursos, e muitos deles estão altamente correlacionados entre si. Meu objetivo é prever o valor de uma variável discreta, cujo intervalo é de 1 a 8 . O tamanho da minha amostra é 550 e estou usando a validação cruzada 10 vezes . AFAIK, …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Minha pergunta é: Qual é a relação matemática entre a distribuição Beta e os coeficientes do modelo de regressão logística ? Para ilustrar: a função logística (sigmóide) é dada por f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} e é usado para modelar probabilidades no modelo de regressão logística. Seja AAA um resultado pontuado dicotômico …

16 regression  logistic  mathematical-statistics  beta-distribution 

A regressão de classificação reduzida e a regressão de componentes principais são apenas casos especiais de mínimos quadrados parciais? Este tutorial (Página 6, "Comparação de objetivos") afirma que, quando fazemos mínimos quadrados parciais sem projetar X ou Y (ou seja, "não parcial"), ele se torna uma regressão de classificação reduzida …

16 regression  pca  dimensionality-reduction  partial-least-squares  reduced-rank-regression 

Existe alguma explicação intuitiva para essa terminologia? Por que é assim, e não o (s) preditor (es) está (s) sendo regredido (s) no resultado? Idealmente, espero que uma explicação adequada de por que essa terminologia exista ajude os alunos a lembrá-la e os impeça de dizer o contrário.

16 regression  terminology  teaching 

Encontrei alguns profissionais da análise discriminante e tenho perguntas sobre eles. Então: Quando as classes são bem separadas, as estimativas de parâmetros para regressão logística são surpreendentemente instáveis. Coeficientes podem ir para o infinito. LDA não sofre com esse problema. Se o número de características for pequeno e a distribuição …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Se começarmos com um conjunto de dados , aplicar o Lasso a ele e obter uma solução , podemos aplicar o Lasso novamente ao conjunto de dados , onde é o conjunto de zero índices de , para obter uma solução, , chamada solução 'LASSO relaxada' (corrija-me se estiver errado!). …

16 regression  optimization  lasso  regularization  shrinkage 

Conforme explicado neste folheto do curso (página 1) , um modelo linear pode ser escrito no formato: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, onde yyy é a variável de resposta e xixix_{i} é o ithithi^{th} variável de motivos. Freqüentemente, com o objetivo de atender …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Na regressão de laço ou cordão, é necessário especificar um parâmetro de retração, geralmente chamado por λλ\lambda ou αα\alpha . Esse valor geralmente é escolhido por meio da validação cruzada, verificando-se vários valores diferentes nos dados de treinamento e ver qual produz melhor, por exemplo, nos dados de teste. Qual …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized