Perguntas com a marcação «regression»

Eu preciso desenhar gráficos complexos para análise de dados visuais. Eu tenho 2 variáveis ​​e um grande número de casos (> 1000). Por exemplo (número é 100 se tornar a dispersão menos "normal"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) Preciso plotar dados brutos com tamanho de …

10 r  data-visualization  regression 

Existe uma maneira de plotar a linha de regressão de um modelo por partes assim, além de usar linespara plotar cada segmento separadamente ou usar geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 plot(sqft,price) abline(reg = model) …

10 r  data-visualization  regression 

O modelo subjacente do PLS é que um dado vetor e vetor são relacionados por onde é uma matriz latente , e são termos de ruído (as operações estão centralizadas).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n …

10 regression  confidence-interval  latent-variable  partial-least-squares 

Estou ajustando um modelo linear em R usando glmnet. O modelo original (não regularizado) foi ajustado usando lme não tinha um termo constante (ou seja, estava na forma lm(y~0+x1+x2,data)). glmnetleva uma matriz de preditores e um vetor de respostas. Eu tenho lido a glmnetdocumentação e não encontro menção ao termo …

10 r  regression  lasso 

"Regressão espúria" (no contexto de séries temporais) e termos associados, como testes de raiz unitária, são algo que eu já ouvi muito, mas nunca entendi. Por que / quando, intuitivamente, ocorre? (Acredito que é quando suas duas séries temporais são cointegradas, ou seja, alguma combinação linear das duas é estacionária, …

10 time-series  regression  cointegration 

Estive lendo um pouco sobre os Mínimos Quadrados Generalizados (GLS) e tentando vinculá-lo ao meu histórico econométrico básico. Lembro-me na pós-graduação usando a Regressão Aparentemente Não Relacionada (SUR), que parece um pouco semelhante à GLS. Um artigo em que me deparei, até se referia ao SUR como "caso especial" da …

10 regression  generalized-least-squares 

Ao executar a regressão linear múltipla do OLS, em vez de plotar os resíduos contra os valores ajustados, ploto os resíduos Studentizados (internos) contra os valores ajustados (o mesmo para covariáveis). Esses resíduos são definidos como: e∗Eu= eEus2( 1 - heu eu)---------√eEu∗=eEus2(1 1-hEuEu)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} onde é …

10 regression  residuals  diagnostic 

Suponha que eu esteja interessado em um modelo de regressão linear, para , porque gostaria de ver se uma interação entre as duas covariáveis ​​afeta Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Nas anotações do curso de um professor (com quem não tenho contato), ele declara: Ao incluir …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Suponha que tenhamos um modelo .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i A regressão tem várias suposições, como que os erros devem ser normalmente distribuídos com zero médio e variação constante. Fui ensinado a verificar essas suposições usando um gráfico QQ normal para testar …

10 regression  residuals  error 

Venho examinando a documentação do sklearn, mas não consigo entender o objetivo dessas funções no contexto da regressão logística. Pois decision_functiondiz que é a distância entre o hiperplano e a instância de teste. como essas informações específicas são úteis? e como isso se relaciona com predicte predict-probamétodos?

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Meu conjunto de dados ( ) possui uma variável dependente (DV), cinco variáveis ​​independentes "de linha de base" (P1, P2, P3, P4, P5) e uma variável independente de interesse (Q).N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 Executei regressões lineares OLS para os dois modelos a seguir: DV ~ 1 + P1 + P2 + …

10 regression  linear  r-squared 

Imagine que temos um modelo de regressão linear com variável dependente . Encontramos seu . Agora, fazemos outra regressão, mas desta vez em , e também encontramos seu . Foi-me dito que não posso comparar os dois para ver qual modelo é mais adequado. Por que é que? A razão …

10 regression  data-transformation  r-squared 

Sei que isso provavelmente já foi discutido em outro lugar, mas não consegui encontrar uma resposta explícita. Estou tentando usar a fórmula para calcular fora da amostra de um modelo de regressão linear, em que é a soma dos resíduos quadrados e é a soma total dos quadrados. Para o …

10 regression  machine-learning  r-squared  out-of-sample 

"Resíduos estudantis" e "resíduos padronizados" são os mesmos nos modelos de regressão? Eu construí um modelo de regressão linear em R e queria plotar o gráfico de resíduos Studentized v / s valores ajustados, mas não encontrei uma maneira automatizada de fazer isso em R. Suponha que eu tenho um …

10 r  regression  residuals  terminology 

Como executar regressão não negativa da crista? Laço não negativo está disponível em scikit-learn, mas para cume, não posso impor a não-negatividade de betas e, de fato, estou obtendo coeficientes negativos. Alguém sabe por que isso é? Além disso, posso implementar cume em termos de mínimos quadrados regulares? Movi isso …

10 regression  lasso  regularization  ridge-regression