Perguntas com a marcação «regression»

Quero calcular o AICc de um modelo de regressão de cume. O problema é o número de parâmetros. Para regressão linear, a maioria das pessoas sugere que o número de parâmetros é igual ao número de coeficientes estimados mais sigma (a variação do erro). Quando se trata de regressão de …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Considere o modelo de regressão linear y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Seja H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2 vs H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 . Podemos deduzir que yTMXyσ2∼χ2(n−k)yTMXyσ2∼χ2(n−k)\frac{\mathbf{y}^T\mathbf{M_X}\mathbf{y}}{\sigma^2}\sim \chi^2(n-k), ondedim(X)=n×kdim(X)=n×kdim(\mathbf{X})=n\times k. EMXMX\mathbf{M_X}é a notação típico para a matriz aniquilador,MXy=y^MXy=y^\mathbf{M_X}\mathbf{y}=\hat{\mathbf{y}} , onde y é a variável dependenteyregrediram emXy^y^ \hat{\mathbf{y}}yy\mathbf{y}XX\mathbf{X} . O livro que estou lendo …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

Sei que esse tópico foi abordado várias vezes antes, por exemplo , aqui , mas ainda não tenho certeza da melhor maneira de interpretar minha saída de regressão. Eu tenho um conjunto de dados muito simples, constituído por uma coluna de valores x e uma coluna de valores y , …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

Eu li que o laço de grupo é usado para seleção de variáveis ​​e esparsidade em um grupo de variáveis. Eu quero saber a intuição por trás dessa afirmação. Por que o laço de grupo é preferível ao laço? Por que o caminho da solução do laço de grupo não …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Pesquisei no google e pesquisei stats.stackexchange, mas não consigo encontrar a fórmula para calcular um intervalo de confiança de 95% para um R2R2R^2 valor para uma regressão linear. Alguém pode fornecer? Melhor ainda, digamos que eu executei a regressão linear abaixo em R. Como eu calcularia um intervalo de confiança …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Eu apliquei regressão logística aos meus dados no SAS e aqui estão a curva ROC e a tabela de classificação. Estou confortável com as figuras da tabela de classificação, mas não sei exatamente o que a curva roc e a área abaixo dela mostram. Qualquer explicação seria muito apreciada.

13 regression  logistic  classification  roc 

Tenho dados de vendas diárias de um produto altamente sazonal. Eu quero capturar a sazonalidade no modelo de regressão. Eu li que, se você tiver dados trimestrais ou mensais, nesse caso, poderá criar 3 e 11 variáveis ​​fictícias, respectivamente - mas posso lidar com dados diários? Eu tenho três anos …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Neste caso em particular, estou me referindo ao dia em que um lago congela. Essa data de início ocorre apenas uma vez por ano, mas às vezes não ocorre (se o inverno é quente). Assim, em um ano, o lago pode congelar no dia 20 (20 de janeiro) e em …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Eu sei como executar uma regressão linear em um conjunto de pontos. Ou seja, eu sei como ajustar um polinômio de minha escolha a um determinado conjunto de dados (no sentido LSE). No entanto, o que não sei é como forçar minha solução a passar por alguns pontos específicos de …

13 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

Estou acompanhando a pergunta que fiz anteriormente nos RBMs . Vejo muita literatura descrevendo-os, mas nenhum que realmente fale de regressão (nem mesmo classificação com dados rotulados). Sinto que ele é usado apenas para dados não rotulados. Existem recursos para lidar com a regressão? Ou é tão simples quanto adicionar …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Estabilidade beta em regressão linear com alta multicolinearidade? Digamos que em uma regressão linear, as variáveis x1x1x_1 e x2x2x_2 têm alta multicolinearidade (a correlação é de cerca de 0,9). Estamos preocupados com a estabilidade do coeficiente ββ\beta , portanto temos que tratar a multicolinearidade. A solução do livro seria apenas …

13 regression  multicollinearity 

Atualmente, estou lendo o excelente livro "Doing Bayesian Data Analysis" de Kruschke. No entanto, o capítulo sobre regressão logística hierárquica (capítulo 20) é um tanto confuso. A Figura 20.2 descreve uma regressão logística hierárquica em que o parâmetro de Bernoulli é definido como uma função linear nos coeficientes transformados através …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Uma das suposições da regressão logística é a linearidade no logit. Então, uma vez que eu tenho meu modelo em funcionamento, testei a não-linearidade usando o teste Box-Tidwell. Um dos meus preditores contínuos (X) testou positivo para não-linearidade. O que devo fazer a seguir? Como isso é uma violação das …

13 regression  logistic  references  assumptions  regression-strategies 

O teorema de Gauss-Markov nos diz que o estimador OLS é o melhor estimador linear imparcial para o modelo de regressão linear. Mas suponha que eu não me importe com linearidade e imparcialidade. Então, existe algum outro estimador (possível não linear / tendencioso) para o modelo de regressão linear que …

13 regression  unbiased-estimator 

A pergunta é direta: é apropriado usar a regressão linear quando Y é limitado e discreto (por exemplo, a pontuação do teste 1 ~ 100, algum ranking predefinido 1 ~ 17)? Nesse caso, "não é bom" usar regressão linear ou é totalmente errado usá-lo?

13 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds