Perguntas com a marcação «regression»

Estou aprendendo regressão linear usando Introdução à análise de regressão linear por Montgomery, Peck e Vining . Eu gostaria de escolher um projeto de análise de dados. Penso ingênuo que a regressão linear é adequada apenas quando se suspeita que haja relações funcionais lineares entre variáveis ​​explicativas e a variável …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

Suponha que eu tenha um painel de variáveis ​​explicativas XitXitX_{it} , para i=1...Ni=1...Ni = 1 ... N , t=1...Tt=1...Tt = 1 ... T , bem como um vector de variáveis dependentes resultado binário YiTYiTY_{iT} . Então YYY é observado apenas no tempo final TTT e não em nenhum momento anterior. …

12 regression  machine-learning  reinforcement-learning 

Na minha exposição em sala de aula à mineração de dados, o método de validação foi introduzido como uma maneira de avaliar o desempenho do modelo. No entanto, quando fiz minha primeira aula sobre modelos lineares, isso não foi introduzido como um meio de validação ou avaliação de modelo. Minha …

12 regression  validation  model-evaluation  out-of-sample 

Eu gostaria de aplicar a função de base gaussiana em uma implementação de regressão linear. Infelizmente, estou tendo dificuldade para entender alguns parâmetros na função base. Especificamente μμ\mu e σσ\sigma . Meu conjunto de dados é uma matriz de 10.000 x 31. 10.000 amostras e 31 recursos. Eu li que …

12 regression  machine-learning  basis-function 

Aqui, a interpretação errônea da suposição de normalidade na regressão linear é discutida (que a 'normalidade' refere-se ao X e / ou Y ao invés dos resíduos), e o pôster pergunta se é possível ter X e Y distribuídos normalmente. e ainda tem resíduos normalmente distribuídos. Minha pergunta é: normalmente …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

Eu li várias discussões excelentes no site sobre a interpretação de intervalos de confiança e intervalos de previsão, mas um conceito ainda é um pouco intrigante: Considere o quadro OLS e nós obteve o equipada modelo y = X β . Recebemos um x ∗ e pedimos para prever sua …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Qual é o valor p crítico usado pelo step() função em R para regressão passo a passo? Presumo que seja 0,15, mas minha suposição está correta? Como posso alterar o valor p crítico?

12 r  regression  p-value  stepwise-regression 

Pedimos desculpas antecipadamente se qualquer uma das terminologias utilizadas estiver incorreta. Eu gostaria de receber qualquer correção. Se o que eu descrevo como "corte" tiver um nome diferente, informe-me e eu posso atualizar a pergunta. A situação em que estou interessado é: você tem variáveis ​​independentes e uma única variável …

12 regression  modeling  survival  censoring 

É claro para mim, e bem explicado em vários sites, quais informações os valores na diagonal da matriz hat fornecem regressão linear. A matriz hat de um modelo de regressão logística é menos clara para mim. É idêntico à informação que você obtém da matriz hat, aplicando regressão linear? Esta …

12 regression  logistic 

Por que é necessário colocar a premissa distributiva nos erros, ou seja, yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , comϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) . Por que não escrever yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , comyi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) , onde em qualquer dos casos ϵi=yi−y^ϵi=yi−y^\epsilon_i = y_i - \hat{y} . Eu vi enfatizar …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

Alguém pode me apontar na direção de um algoritmo online (recursivo) para a regularização de Tikhonov (mínimos quadrados regularizados)? Em uma configuração offline, eu calcularia β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY usando meu conjunto de dados original, onde λλλ é encontrado usando a validação cruzada n vezes. Um novo valor de yyy pode ser previsto …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Sou estudante de doutorado em psicologia experimental e tento muito melhorar minhas habilidades e conhecimentos sobre como analisar meus dados. Até o meu quinto ano em psicologia, eu pensava que os modelos semelhantes à regressão (por exemplo, ANOVA) assumem o seguinte: normalidade dos dados homogeneidade de variação para os dados …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

Estou ajustando um modelo de efeitos aleatórios glmera alguns dados comerciais. O objetivo é analisar o desempenho de vendas por distribuidor, levando em consideração a variação regional. Eu tenho as seguintes variáveis: distcode: ID do distribuidor, com cerca de 800 níveis region: ID geográfico de nível superior (norte, sul, leste, …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme 

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states …

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