Perguntas com a marcação «regression»

Aqui está um pequeno exemplo: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Agora com o base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . …

12 r  regression  p-value  linear-model 

Quero saber a diferença entre regressão linear em uma análise regular de aprendizado de máquina e regressão linear no cenário de "aprendizado profundo". Quais algoritmos são usados ​​para regressão linear em um ambiente de aprendizado profundo.

12 regression  machine-learning  deep-learning 

No aprendizado de máquina (para problemas de regressão), geralmente vejo o erro médio quadrático (MSE) ou o erro médio absoluto (MAE) sendo usado como a função de erro para minimizar (mais o termo de regularização). Gostaria de saber se há situações em que o uso do coeficiente de correlação seria …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

Por que a análise de séries temporais não é considerada um algoritmo de aprendizado de máquina (ao contrário da regressão linear). A análise de regressão e de séries temporais são métodos de previsão. Então, por que um deles é considerado um algoritmo de aprendizado, mas não o outro?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

A seguir, um modelo criado a partir do mtcarsconjunto de dados: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Os exemplos desta página mostram que a regressão simples é marcadamente afetada por valores discrepantes e isso pode ser superado por técnicas de regressão robusta: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Acredito que lmrob e ltsReg são outras técnicas robustas de regressão. Por que não se deve fazer uma regressão robusta (como rlm ou …

12 regression  multiple-regression  robust 

Na série de palestras Learning from Data , o professor menciona que a dimensão VC mede a complexidade do modelo em quantos pontos um determinado modelo pode quebrar. Portanto, isso funciona perfeitamente bem para modelos de classificação nos quais poderíamos dizer com N pontos se o classificador puder quebrar k …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

Para evitar o excesso de ajuste nas pessoas, adicione um termo de regularização (proporcional à soma quadrada dos parâmetros do modelo) com um parâmetro de regularização à função de custo da regressão linear. Esse parâmetro o mesmo que um multiplicador de intervalo? Então, a regularização é igual ao método do …

12 regression  optimization  regularization 

Alguém pode explicar a diferença entre um modelo misto e uma análise de regressão linear? (Eu tenho um conhecimento muito limitado de estatística.)

12 regression  mixed-model 

Eu ajustei um modelo com um fator com muitos níveis e o R leva muito tempo para ajustá-lo. Por que é isso? Por exemplo, se eu ajustar uma regressão para prever os salários dos jogadores e incluir um fator preditivo para todas as respectivas nacionalidades dos jogadores, levaria mais tempo …

12 regression  categorical-data 

Estou avaliando dois (2) refrigerantes (gases) que foram usados ​​no mesmo sistema de refrigeração. Eu tenho dados de temperatura de sucção saturada ( ), temperatura de condensação ( D ) e amperagem ( Y ) para a avaliação. Existem dois (2) conjuntos de dados; 1º refrigerante ( R 1 ) …

12 regression  regression-coefficients 

Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Temos dados com resultado binário e algumas covariáveis. Eu usei regressão logística para modelar os dados. Apenas uma análise simples, nada de extraordinário. O resultado final deve ser uma curva dose-resposta, onde mostramos como a probabilidade muda para uma covariável específica. Algo assim: Recebemos algumas críticas de um revisor interno …

12 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

Como calcular a incerteza da inclinação da regressão linear com base na incerteza dos dados (possivelmente no Excel / Mathematica)? Exemplo: Vamos ter pontos de dados (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16), mas cada valor y tem uma incerteza de 4. A maioria das funções que encontrei calcularia …

12 regression  uncertainty 

Eu tenho uma regressão linear que é muito boa, eu acho (é para um projeto universitário, então eu realmente não preciso ser super preciso). A questão é que, se eu traçar os resíduos versus os valores previstos, há (de acordo com meu professor) uma dica de heterocedasticidade. Mas se eu …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity