Perguntas com a marcação «regression»

Recentemente, um amigo meu perguntou o que há de tão comum nos mínimos quadrados comuns. Não parecemos chegar a lugar algum na discussão. Nós dois concordamos que o OLS é um caso especial do modelo linear, tem muitos usos, é bem conhecido e é um caso especial de muitos outros …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology 

Como atribuo mais peso a observações mais recentes em R? Eu assumo isso como uma pergunta ou desejo comumente solicitado, mas tenho dificuldade em descobrir exatamente como implementar isso. Eu tentei procurar muito por isso, mas não consigo encontrar um bom exemplo prático. No meu exemplo, eu teria um grande …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Usando R em alguns dados e tentando ver se meus dados são heterocedásticos ou não, encontrei duas implementações do teste Breusch-Pagan, bptest (package lmtest) e ncvTest (package car). No entanto, estes produzem resultados diferentes. Qual é a diferença entre os dois? Quando você deve optar por usar um ou outro? …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Nos modelos de séries temporais, como ARMA-GARCH, para selecionar o atraso ou a ordem apropriada do modelo, são utilizados diferentes critérios de informação, como AIC, BIC, SIC, etc. A minha pergunta é muito simples, porque donot usamos ajustado R2R2R^2 para escolher o modelo apropriado? Podemos selecionar modelo que levam à …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

Suponha que tenhamos a matriz de dados , que é by- , e o vetor de rótulo , que é -by-one. Aqui, cada linha da matriz é uma observação e cada coluna corresponde a uma dimensão / variável. (suponha que ) n p S n n > pXX\mathbf{X}nnnpppYYYnnnn > pn>pn>p …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot 

Os valores típicos da AIC que eu já vi para modelos logísticos são de milhares, pelo menos centenas. Por exemplo, em http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/, o AIC é 727.39 Embora sempre se diga que o AIC deve ser usado apenas para comparar modelos, eu queria entender o que significa um valor específico do …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Assumo uma configuração geral de regressão, ou seja, uma função contínua é escolhida de uma família { h θ } θ para ajustar dados dados ( x i , y i ) ∈ X × R n , i = 1 , … , k ( X pode ser qualquer …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

O que você pensa sobre o uso da regressão para projetar fora do intervalo de dados? Se temos certeza de que segue uma forma linear ou de modelo de potência, o modelo não poderia ser útil além do intervalo de dados? Por exemplo, tenho um volume impulsionado pelo preço. Deveríamos …

9 regression  dataset  linear-model 

Considere um modelo de regressão linear: yi=xi⋅β+εi,i=1,…,n,yi=xi⋅β+εi,i=1,…,n, y_i = \mathbf x_i \cdot \boldsymbol \beta + \varepsilon _i, \, i=1,\ldots ,n, que εi∼L(0,b)εi∼L(0,b)\varepsilon _i \sim \mathcal L(0, b) , ou seja , A distribuição de Laplace com 0 parâmetro de 000média bbb , são todos independentes entre si. Considere uma estimativa …

9 regression  laplace-distribution 

Ao usar o CV com dobra k para selecionar entre os modelos de regressão, geralmente calculo o erro CV separadamente para cada modelo, juntamente com o erro padrão SE, e seleciono o modelo mais simples dentro de 1 SE do modelo com o menor erro CV (o 1 regra de …

9 regression  cross-validation  model-selection 

Li em um livro de aprendizado de máquina que parâmetros de regressão linear podem ser estimados (entre outros métodos) por descida de gradiente, enquanto parâmetros de regressão logística são geralmente estimados por estimativa de probabilidade máxima. É possível explicar a um iniciante (eu) por que precisamos de métodos diferentes para …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

No presente documento , ( Bayesiana Inference para Variância Componentes Usando único erro Contraste , Harville, 1974), o autor afirma ( y- Xβ)′H- 1( y- Xβ) = ( y- Xβ^)′H- 1( y- Xβ^) + ( β- β^)′( X′H- 1X) ( β- β^)(y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta) para ser uma "relação bem conhecido", para uma …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

No meu livro econométrico (Econometria Introdutória), que trata do OLS, o autor escreve: "O SSR deve cair quando outra variável explicativa é adicionada". Por que é isso?

9 regression  optimization  econometrics  intuition  sums-of-squares 

Questões: Modelos lineares impróprios são utilizados na prática ou algum tipo de curiosidade é descrita de tempos em tempos em revistas científicas? Em caso afirmativo, em que áreas eles são usados? Existem outros exemplos de tais modelos? Finalmente, os erros padrão, valores- , etc. retirados do OLS para esses modelos …

9 regression  references  linear-model  robust 

Eu li sobre o básico da análise de componentes principais no tutorial1 , link1 e link2 . Eu tenho um conjunto de dados de 100 variáveis ​​(incluindo a variável de saída Y), quero reduzir as variáveis ​​para 40 pelo PCA e prever a variável Y usando essas 40 variáveis. Problema …

9 regression  pca