Perguntas com a marcação «regression»

"Não ajustado" é basicamente regressão linear simples, enquanto "ajustado" é regressão múltipla? Por exemplo, observando o efeito de x em y ajustando para outras variáveis ​​como a, bec antes de não ajustá-las.

10 regression  multiple-regression 

Eu usei a regressão do Nadaraya-Watson Kernel antes para suavizar os dados. Recentemente, encontrei regressão de processo gaussiana. Prima facie, eles não parecem estar relacionados. Mas estou me perguntando se talvez haja uma conexão mais profunda da qual eu não esteja ciente. A regressão do kernel Nadaraya-Watson é um caso …

10 regression  nonparametric  gaussian-process  kernel-smoothing 

Digamos que eu queira treinar um classificador que atribua uma imagem de uma pessoa jovem , de meia-idade ou velha . Uma maneira simples seria tratar as classes como categorias independentes e treinar um classificador. Mas, aparentemente, há algum relacionamento entre as classes, como posso usar isso para melhorar? Estou …

10 regression  machine-learning  classification  discrete-data 

Na Econometria de Hayashi, afirma-se que uma das suposições do OLS clássico é: E eu sei que as implicações são que para todos os , e que o termo do erro não está correlacionado com os regressores.E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.(1)(1)E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.\mathbb{E}(\epsilon_i\lvert\mathbf{x_1}, \mathbf{x_2}, \ldots, \mathbf{x_n}) = 0 \text{, for } i=1, …

10 regression  econometrics  least-squares 

Em Descobrindo estatísticas usando o SPSS 4ª edição, por Andy Field, foi recomendável incluir o termo de interação entre a variável independente e sua variável de transformação de logaritmo natural correspondente para verificar a violação da suposição de linearidade. Qual é a teoria estatística por trás disso?xxxln(x)ln⁡(x)\ln(x) Esta é uma …

10 regression  logistic  assumptions 

Atualmente aprendendo regressão de cordilheira e fiquei um pouco confuso sobre a penalização de modelos mais complexos (ou a definição de um modelo mais complexo). Pelo que entendi, a complexidade do modelo não se correlaciona necessariamente com a ordem polinomial. Portanto: 2+3+4x2+5x3+6x42+3+4x2+5x3+6x4 2 + 3+ 4x^2 + 5x^3 + 6x^4 …

9 regression  regularization  hyperparameter 

Nos documentos de aprendizado do scikit sobre calibração de probabilidade, eles comparam a regressão logística com outros métodos e observam que a floresta aleatória é menos bem calibrada que a regressão logística. Por que a regressão logística é bem calibrada? Como alguém poderia arruinar a calibração de uma regressão logística …

9 regression  logistic  calibration 

Com a regressão OLS aplicada à resposta contínua, pode-se construir a equação de regressão múltipla executando sequencialmente as regressões dos resíduos em cada covariável. Minha pergunta é: existe uma maneira de fazer isso com regressão logística via resíduos de regressão logística ? Ou seja, se eu quiser estimar usando a …

9 regression  logistic  residuals 

Estou estudando a diferença entre regularização na regressão RKHS e regressão linear, mas tenho dificuldade em entender a diferença crucial entre as duas. Dados os pares entrada-saída , quero estimar uma função seguinte forma que é uma função do kernel. Os coeficientes podem ser encontrados resolvendo onde, com algum abuso …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

Em 'The Elements of Statistical aprendizagem', a expressão para a decomposição de polarização-variância de-modelo linear é dada como Er r ( x0 0) = σ2ϵ+ E[ f( x0 0) - Ef^( x0 0) ]2+ | | h ( x0 0) | |2σ2ϵ,Err(x0 0)=σϵ2+E[f(x0 0)-Ef^(x0 0)]2+||h(x0 0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2, onde é a …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Eu gostaria de classificar os pontos de dados como necessitando de um modelo mais complexo ou não precisando de um modelo mais complexo. Meu pensamento atual é ajustar todos os dados a um modelo linear simples e observar o tamanho dos resíduos para fazer essa classificação. Fiz algumas leituras sobre …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Considere o gráfico abaixo no qual simulei os dados da seguinte maneira. Observamos um resultado binário para o qual a verdadeira probabilidade de ser 1 é indicada pela linha preta. A relação funcional entre uma covariável e é 3 polinomial ordem com ligação logístico (por isso é não linear num …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

Atualmente, estou trabalhando em uma maneira de transformar dois valores de teste de fósforo diferentes um no outro. fundo Existem muitos métodos (de extração) para medir o fósforo disponível na planta no solo. Países diferentes aplicam métodos diferentes; portanto, para comparar a fertilidade P entre países, é necessário calcular o …

9 regression  total-least-squares 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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Suponha que eu tenha várias cidades com diferentes tamanhos populacionais e queira ver se há uma relação linear positiva entre o número de lojas de bebidas em uma cidade e o número de DUIs. Onde estou determinando se esse relacionamento é significativo ou não com base em um teste t …

9 regression  multicollinearity