Perguntas com a marcação «regression»

Estou lidando com dados lineares com valores discrepantes, alguns dos quais estão a mais de 5 desvios-padrão da linha de regressão estimada. Estou procurando uma técnica de regressão linear que reduz a influência desses pontos. Até agora, o que fiz foi estimar a linha de regressão com todos os dados, …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Existem duas maneiras diferentes de codificar variáveis ​​categóricas. Digamos, uma variável categórica tem n valores. A codificação one-hot converte-a em n variáveis, enquanto a codificação fictícia converte-a em n-1 variáveis. Se tivermos k variáveis ​​categóricas, cada uma com n valores. Uma codificação quente termina com variáveis kn , enquanto a …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

O coeficiente de uma variável explicativa em uma regressão múltipla nos diz a relação dessa variável explicativa com a variável dependente. Tudo isso, enquanto 'controlando' as outras variáveis ​​explicativas. Como eu o vi até agora: Enquanto cada coeficiente está sendo calculado, as outras variáveis ​​não são levadas em consideração, então …

50 regression  multiple-regression 

Eu li que ANOVA e regressão linear são a mesma coisa. Como pode ser isso, considerando que a saída da ANOVA é um valor e algum valor p com base no qual você conclui se a média da amostra nas diferentes amostras é igual ou diferente.FFFppp Mas, assumindo que as …

50 regression  anova 

Como são todas as versões do mesmo método estatístico básico?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Vamos dizer que existe alguma relação "verdadeira" entre e tal que , onde e são constantes e é o ruído normal de IID. Quando eu gero dados aleatoriamente a partir desse código R: e depois encaixo em um modelo , obviamente obtenho estimativas razoavelmente boas para e .x y = …

48 regression 

Durante o primeiro semestre de 2015, fiz o curso coursera de Machine Learning (por Andrew Ng, curso GREAT). E aprendeu o básico do aprendizado de máquina (regressão linear, regressão logística, SVM, Redes Neuronais ...) Também sou desenvolvedor há 10 anos, portanto, aprender uma nova linguagem de programação não seria um …

47 r  regression  machine-learning  references 

Sou completamente cego e venho de um background de programação. O que estou tentando fazer é aprender aprendizado de máquina e, para fazer isso, primeiro preciso aprender sobre regressão linear. Todas as explicações na Internet que estou descobrindo sobre esse assunto traçam os dados primeiro. Estou procurando uma explicação prática …

47 regression  intuition 

Meu problema : recentemente, conheci um estatístico que me informou que as splines são úteis apenas para explorar dados e estão sujeitas a sobreajuste, portanto, não são úteis na previsão. Ele preferia explorar com polinômios simples ... Como sou um grande fã de splines, e isso vai contra a minha …

47 regression  splines 

Tenho certeza de que tenho isso completamente enrolado na minha cabeça, mas simplesmente não consigo entender. O teste t compara duas distribuições normais usando a distribuição Z. É por isso que existe uma suposição de normalidade nos DADOS. ANOVA é equivalente à regressão linear com variáveis ​​dummy e usa somas …

47 distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova 

Como um modelo de regressão pode ser útil se você não conhece a função para a qual está tentando obter os parâmetros? Vi uma pesquisa que dizia que as mães que amamentavam seus filhos eram menos propensas a sofrer de diabetes mais tarde na vida. A pesquisa foi realizada a …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

O que exatamente é matriz de contraste (um termo, pertencente a uma análise com preditores categóricos) e como exatamente é especificada a matriz de contraste? Ou seja, o que são colunas, o que são linhas, quais são as restrições nessa matriz e o que significa o número na coluna je …

46 regression  categorical-data  definition  contrasts  categorical-encoding 

Estou procurando uma explicação intuitiva do tradeoff de variação de viés, em geral e especificamente no contexto da regressão linear.

46 regression  variance  bias 

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Fontes aparentemente respeitáveis ​​afirmam que a variável dependente deve ser normalmente distribuída: Pressupostos do modelo: YYY é normalmente distribuído, erros são normalmente distribuídos, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) e independente, e XXX é fixo e a variação constante σ2σ2\sigma^2 . Penn State, STAT 504 Análise de dados discretos Em segundo lugar, a …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable