Perguntas com a marcação «regression»

Configurações Muitos algoritmos operam em uma única relação ou tabela, enquanto muitos bancos de dados do mundo real armazenam informações em várias tabelas (Domingos, 2003). Pergunta Quais tipos de algoritmos aprendem bem em várias tabelas (relacionais). Em particular, estou interessado nos algoritmos aplicáveis ​​às tarefas de regressão e classificação (não …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

Configuração básica: modelo de regressão: que C é o vetor de variáveis ​​de controle.y= constante + β1 1x1 1+ β2x2+ β3x3+ β4x4+ α C+ ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Estou interessado em e espero que e sejam negativos. No entanto, existe um problema de multicolinearidade no modelo, o coeficiente de …

9 regression  multicollinearity 

Estou tentando ajustar um modelo linear em alguns dados com apenas um preditor (digamos (x, y)). Os dados são tais que, para valores pequenos de x, os valores de y ajustam-se firmemente a uma linha reta; no entanto, à medida que os valores de x aumentam, os valores de y …

9 r  regression  variance  data-transformation 

Eu não sei muito sobre estatísticas, então tenha paciência comigo. Digamos que eu tenho um conjunto de 1000 trabalhadores. Quero descobrir quem é o trabalhador mais esforçado, mas só posso medir a quantidade de trabalho realizado em grupos de 1 a 100 em mais de uma hora de trabalho. Supondo …

9 r  regression  data-mining 

Ok, estou tentando entender a regressão linear. Eu tenho um conjunto de dados e parece tudo bem, mas estou confuso. Este é o meu resumo-modelo linear: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ …

9 r  regression 

Estou usando o PROC GLM no SAS para ajustar uma equação de regressão da seguinte forma Y= b0 0+ b1 1X1 1+ b2X2+ b3X3+ b4tY=b0 0+b1 1X1 1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t O gráfico QQ dos vermelhos resultantes indica desvio da normalidade. Qualquer …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Estou executando estatísticas em 5 IVs (5 traços de personalidade, extroversão, concordância, consciência, neuroticismo, abertura) contra 3 DVs Atitude para PCT, Atitude para CBT, Atitude para PCT vs CBT. Eu também adicionei idade e sexo para ver quais são os outros efeitos. Estou testando para ver se os traços de …

9 regression  correlation  spss  multiple-comparisons  pearson-r 

Eu gostaria de executar a regressão linear sobre um conjunto de dados multidimensional. Existem diferenças entre diferentes dimensões em termos de magnitude de ordem. Por exemplo, a dimensão 1 geralmente possui um intervalo de valores de [0, 1] e a dimensão 2 possui um intervalo de valores de [0, 1000]. …

9 regression  multiple-regression  linear-model 

Pretendo incluir coordenadas como covariáveis ​​na equação de regressão para ajustar a tendência espacial que existe nos dados. Depois disso, quero testar os resíduos na autocorrelação espacial em variação aleatória. Eu tenho várias perguntas: Devo realizar a regressão linear em que apenas variáveis independentes são e coordenadas e, em seguida, …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Suponha que recebamos um conjunto de dados da forma e ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) . É-nos dada a tarefa de prever y com base nos valores de x . Estimamos duas regressões em que: y( y, x1 1, …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

Estou usando o pacote randomForest no R (versão 2.13.1, versão 4.6-2 randomForest) para regressão e notei um viés significativo nos meus resultados: o erro de previsão depende do valor da variável de resposta. Valores altos são sub-previstos e valores baixos são super-previstos. Inicialmente, suspeitei que isso fosse uma consequência dos …

9 r  regression  random-forest 

Meus dados são uma série temporal da população empregada, L, e o período, ano. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 …

9 r  regression  arima 

Eu calculei um modelo de regressão linear simples a partir das minhas medidas experimentais para fazer previsões. Li que você não deve calcular previsões para pontos que se afastam muito dos dados disponíveis. No entanto, não encontrei nenhuma orientação para me ajudar a saber até onde posso extrapolar. Por exemplo, …

9 regression  prediction