Perguntas com a marcação «regression»

Técnicas para analisar o relacionamento entre uma (ou mais) variáveis ​​"dependentes" e variáveis ​​"independentes".

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Como resolver o desvio mínimo absoluto pelo método simplex?
Aqui está o problema de desvio menos absoluto em questão:. Eu sei que pode ser reorganizado como problema de LP da seguinte maneira:argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|arg⁡minwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min∑ni=1uimin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} ui≥xTw−yii=1,…,nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n ui≥−(xTw−yi)i=1,…,nui≥−(xTw−yi)i=1,…,nu_i \geq -\left(\textbf{x}^T\textbf{w}-y_{i}\right) \; i = 1,\ldots,n Mas não tenho idéia de resolvê-lo passo a …
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Você pode dar uma explicação intuitiva simples do método IRLS para encontrar o MLE de um GLM?
Fundo: Estou tentando seguir a revisão de Princeton sobre a estimativa de MLE para GLM . I compreender os conceitos básicos de estimativa MLE: likelihood, score, observado e esperado Fisher informationea Fisher scoringtécnica. E eu sei como justificar a regressão linear simples com a estimativa do MLE . A questão: …
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Pacote GBM vs. Caret usando GBM
Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …
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Regressão moderada: Por que calculamos um termo * produto * entre os preditores?
As análises de regressão moderada são frequentemente usadas nas ciências sociais para avaliar a interação entre dois ou mais preditores / covariáveis. Normalmente, com duas variáveis ​​preditoras, o seguinte modelo é aplicado: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 + β_1*X + β_2*M + β_3*XM + e Observe que o teste de moderação é …
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A suposição de erros normais implica que Y também é normal?
A menos que eu esteja enganado, em um modelo linear, presume-se que a distribuição da resposta tenha um componente sistemático e um componente aleatório. O termo de erro captura o componente aleatório. Portanto, se assumirmos que o termo de erro é normalmente distribuído, isso não implica que a resposta também …
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Como lidar com a super-dispersão na regressão de Poisson: quase-probabilidade, GLM binomial negativo ou efeito aleatório no nível do sujeito?
Encontrei três propostas para lidar com a super-dispersão em uma variável de resposta de Poisson e um modelo inicial de efeitos fixos: Use um modelo quase; Use GLM binomial negativo; Use um modelo misto com um efeito aleatório no nível de assunto. Mas qual escolher, e por quê? Existe algum …
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Matriz de covariância mal condicionada na regressão GP para otimização bayesiana
Antecedentes e problema Estou usando Processos Gaussianos (GP) para regressão e subsequente otimização bayesiana (BO). Para regressão, uso o pacote gpml do MATLAB com várias modificações personalizadas, mas o problema é geral. É um fato bem conhecido que, quando duas entradas de treinamento estão muito próximas no espaço de entrada, …
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Valor esperado de
Estou curioso sobre a declaração feita na parte inferior da primeira página neste texto sobre o R2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} ajuste R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). O texto declara: A lógica do ajuste é a seguinte: na regressão múltipla comum, um preditor aleatório explica em média uma proporção da variação da resposta, de modo que preditores …
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