Perguntas com a marcação «regression»

Alguém sabe qual é a fórmula para a distância de Cook? A fórmula de distância original de Cook usa resíduos estudados, mas por que R está usando std. Os resíduos de Pearson ao calcular o gráfico de distância de Cook para um GLM. Sei que resíduos estudantis não são definidos …

11 r  regression  generalized-linear-model  residuals  cooks-distance 

Estou lendo muito sobre o uso de splines em vários problemas de regressão. Alguns livros (por exemplo, modelos lineares ricamente parametrizados da Hodges ) recomendam splines penalizadas. Outros (por exemplo, estratégias de modelagem de regressão de Harrell ) optam por splines cúbicos restritos. Quão diferentes são esses, na prática? Você …

11 regression  splines 

Lendo o artigo "Forecasting in Scale" (ferramenta de previsão do FBProphet, consulte https://peerj.com/preprints/3190.pdf ), me deparei com o termo "sparse prior". Os autores explicam que eles estavam usando um "anterior esparso" na modelagem de um vetor de desvios de taxa de alguma taxa escalar , que é um parâmetro de …

11 regression  bayesian  forecasting 

Existe uma maneira de obter uma pontuação de confiança (também podemos chamar de valor ou probabilidade de confiança) para cada valor previsto ao usar algoritmos como Florestas Aleatórias ou Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Digamos que essa pontuação de confiança varie de 0 a 1 e mostre quão confiante estou em …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

Estou lendo o capítulo 13 "Adventures in Covariance" no ( excelente ) livro Statistical Rethinking de Richard McElreath, onde ele apresenta o seguinte modelo hierárquico: ( Ré uma matriz de correlação) O autor explica que LKJcorré um prior fracamente informativo que funciona como um priorizador de regularização para matriz de …

11 regression  self-study  correlation  prior  hierarchical-bayesian 

Estou ciente do fato de que variáveis ​​categóricas com níveis k devem ser codificadas com variáveis ​​k-1 na codificação dummy (da mesma forma para variáveis ​​categóricas com valores múltiplos). Eu queria saber quanto de um problema uma codificação one-hot (ou seja, usando variáveis ​​k) em vez de codificação fictícia para …

11 regression  multiple-regression  categorical-data  many-categories 

Estou experimentando uma regressão gradual por uma questão de diversidade na minha abordagem ao problema. Então, eu tenho 2 perguntas: Quais são as vantagens da regressão gradual? Quais são seus pontos fortes específicos? O que você acha da abordagem híbrida, na qual você usa a regressão passo a passo para …

11 regression  feature-selection  stepwise-regression 

Eu quero implementar uma regressão de processo gaussiana incremental usando uma janela deslizante sobre os pontos de dados que chegam um por um através de um fluxo. Deixe denotam a dimensionalidade do espaço de entrada. Portanto, todo ponto de dados possui um número d de elementos.dddxixix_iddd Seja nnn o tamanho …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

Eu apliquei o teste DW ao meu modelo de regressão em R e obtive uma estatística do teste DW de 1,78 e um valor p de 2,2e-16 = 0. Isso significa que não há autocorrelação entre os resíduos porque a estatística é próxima de 2 com um pequeno valor de …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

Considere uma regressão simples (normalidade não assumida): onde está com média e desvio padrão . São os menos Estimativas quadrados de e uncorrelated?e i 0 σ a bYi=a+bXi+ei,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i + e_i,eieie_i000σσ\sigmaaaabbb

11 regression  correlation  estimation 

Eu li que o uso do quadrado R para séries temporais não é apropriado porque, em um contexto de série temporal (eu sei que existem outros contextos), o quadrado R não é mais exclusivo. Por que é isso? Tentei procurar isso, mas não encontrei nada. Normalmente, não dou muito valor …

11 regression  time-series  r-squared 

Como suposição de regressão linear, a normalidade da distribuição do erro às vezes é erroneamente "estendida" ou interpretada como a necessidade de normalidade de y ou x. É possível construir um cenário / conjunto de dados em que X e Y não sejam normais, mas o termo do erro é …

11 regression  linear-model  assumptions 

Estou fazendo regressão linear múltipla. Eu tenho 21 observações e 5 variáveis. Meu objetivo é apenas encontrar a relação entre variáveis Meus dados estão definidos o suficiente para fazer regressão múltipla? O resultado do teste t revelou três das minhas variáveis ​​não são significativas. Preciso fazer minha regressão novamente com …

11 regression  t-test  multiple-regression 

Existe um método para entender se duas linhas são (mais ou menos) paralelas? Eu tenho duas linhas geradas a partir de regressões lineares e gostaria de entender se elas são paralelas. Em outras palavras, eu gostaria de obter as diferentes inclinações dessas duas linhas. Existe uma função R para calcular …

11 r  regression  interaction  linear-model 

Considere um problema estatístico em que você tem uma responsevariável que deseja descrever condicional em uma explanatoryvariável e uma nestedvariável, em que a variável aninhada surge apenas como uma variável significativa para valores específicos da variável explicativa . Nos casos em que a variável explicativa não admite uma variável aninhada …

11 regression  generalized-linear-model  glmm  nested-data