Perguntas com a marcação «regression»

Suponha que eu deseje regredir contra um X normalizado , mas gostaria de uma solução esparsa. Após a regressão, por que o descarte dos coeficientes com a menor magnitude não é permitido?YYYXXX Para constar, ouvi falar e frequentemente uso os métodos LARS e LASSO. Só estou curioso para saber por …

14 regression  regression-coefficients 

Considere um problema de análise de dados clássico onde você tem um resultado e como ela está relacionada a uma série de preditores X i 1 , . . . , X i p . O tipo básico de aplicação em mente aqui é queYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} é algum resultado …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

Talvez seja apenas porque estou cansada, mas estou tendo problemas para tentar entender o algoritmo Forward Stagewise Regression. Na página "Elementos da aprendizagem estatística", página 60: A regressão forward-stagewise (FS) é ainda mais restrita que a regressão forward-stepwise. Começa como regressão progressiva para a frente, com uma interceptação igual à …

14 regression  algorithms  feature-selection 

Parece que se eu tiver um modelo de regressão como yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Posso ajustar um polinômio bruto e obter resultados não confiáveis ​​ou ajustar um polinômio ortogonal e obter coeficientes que não têm uma interpretação física direta (por exemplo, não posso usá-los para encontrar …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

Se você ajustar um modelo linear ou um modelo misto, existem diferentes tipos de codificação disponíveis para transformar uma variedade categórica ou nominal em um número de variáveis ​​para as quais os parâmetros são estimados, como a dummy conding (o padrão R) e a codificação de efeitos. Ouvi dizer que …

14 regression  mixed-model  categorical-data  contrasts  categorical-encoding 

Desejo executar uma regressão logística binária para modelar a presença ou ausência de conflito (variável dependente) de um conjunto de variáveis ​​independentes durante um período de 10 anos (1997-2006), com cada ano tendo 107 observações. Meus independentes são: degradação da terra (categórica para 2 tipos de degradação); aumento da população …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

Eu me deparei com esses dois termos que são usados ​​de forma intercambiável em muitos contextos. Basicamente, um moderador (M) é um fator que afeta a relação entre X e Y. A análise de moderação geralmente é feita usando um modelo de regressão. Por exemplo, o gênero (M) pode afetar …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Ao dicotomizar variáveis, quais informações são perdidas no processo? Como uma dicotomização ajuda nas análises?

14 regression  data-transformation  binary-data 

O procedimento de seleção do modelo Box-Jenkins na análise de séries temporais começa examinando as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial da série. Esses gráficos podem sugerir e q apropriados em um modelo ARMA ( p , q ) . O procedimento continua solicitando ao usuário que aplique os critérios …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

Portanto, quando suponho que os termos do erro sejam normalmente distribuídos em uma regressão linear, o que isso significa para a variável de resposta ?yyy

14 regression  distributions 

Aqui está algum contexto. Estou interessado em determinar como duas variáveis ​​ambientais (temperatura, níveis de nutrientes) afetam o valor médio de uma variável de resposta em um período de 11 anos. A cada ano, existem dados de mais de 100 mil locais. O objetivo é determinar se, durante o período …

14 time-series  regression  sample-size  small-sample 

Esta é uma pergunta de acompanhamento da que eu perguntei alguns dias atrás . Eu sinto que isso coloca uma inclinação diferente sobre o assunto, então listamos uma nova pergunta. A questão é: posso comparar a magnitude dos coeficientes entre os modelos com diferentes variáveis ​​dependentes? Por exemplo, em uma …

14 regression  logistic 

Suponha que eu queira criar um classificador binário. Eu tenho vários milhares de recursos e apenas alguns 10s de amostras. Pelo conhecimento do domínio, tenho um bom motivo para acreditar que o rótulo da classe pode ser previsto com precisão usando apenas alguns recursos, mas não faço ideia de quais …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

Em R, o drop1comando gera algo limpo. Esses dois comandos devem fornecer alguma saída: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") O meu fica assim: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) <none> …

14 r  regression  self-study  stepwise-regression 

Quando você é quem faz o trabalho, tendo consciência do que está fazendo, desenvolve uma sensação de quando superajustou o modelo. Por um lado, você pode acompanhar a tendência ou deterioração no quadrado R ajustado do modelo. Também é possível rastrear uma deterioração semelhante nos valores de p dos coeficientes …

14 regression  multivariate-analysis  overfitting