Perguntas com a marcação «regression»

Como forma de motivar a pergunta, considere um problema de regressão em que procuramos estimar usando as variáveis ​​observadas { a , b }YYY{ a , b }{a,b}\{ a, b \} Ao fazer a regressão polinomial multivariada, tento encontrar a paramitização ideal da função f( y) = c1 1a + …

9 regression 

Se houver 0 na tabela de contingência e estivermos ajustando modelos poisson / loglinear aninhados (usando a glmfunção de R ) para um teste de razão de verossimilhança, precisamos ajustar os dados antes de ajustar os modelos glm (por exemplo, adicione 1/2 a todos as contagens)? Obviamente, alguns parâmetros não …

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

Estou investigando a interação entre duas variáveis ​​( e ). Existe uma grande correlação linear entre essas variáveis ​​com . Pela natureza do problema, não posso dizer nada sobre a causa (se causa ou o contrário). Eu gostaria de estudar os desvios da linha de regressão, a fim de detectar …

9 regression  outliers  linear-model 

Estou confuso sobre a análise de permutação para seleção de características em um contexto de regressão logística. Você poderia fornecer uma explicação clara do teste de permutação aleatória e como ele se aplica à seleção de recursos? Possivelmente com algoritmo e exemplos exatos. Finalmente, como ele se compara a outros …

9 regression  logistic  feature-selection  permutation-test  shrinkage 

Estou tentando entender a notação matricial e trabalhando com vetores e matrizes. No momento, eu gostaria de entender como o vetor de estimativas de coeficiente na regressão múltipla é calculado.β^β^\hat{\beta} A equação básica parece ser ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0.ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0. \frac{d}{d\boldsymbol{\beta}} (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta})'(\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}) = 0 \>. Agora, como eu resolveria um vetor ββ\beta aqui? Edit …

9 regression 

Alguém tem sugestões ou pacotes que calcularão o coeficiente de determinação parcial? O coeficiente de determinação parcial pode ser definido como o percentual de variação que não pode ser explicado em um modelo reduzido, mas pode ser explicado pelos preditores especificados em um modelo completo (er). Esse coeficiente é usado …

9 r  regression  anova 

Eu tenho uma matriz de projeto de p regressores, n observações e estou tentando calcular a matriz de variância-covariância da amostra dos parâmetros. Eu estou tentando calcular diretamente usando svd. Estou usando R, quando tomo svd da matriz de projeto, recebo três componentes: uma matriz que é , uma matriz …

9 r  regression 

Estou tentando resolver um problema para regressão de menor ângulo (LAR). Este é um problema 3.23 na página 97 de Hastie et al., Elements of Statistical Learning, 2nd. ed. (5ª impressão) . Considere um problema de regressão com todas as variáveis ​​e respostas com média zero e desvio padrão um. …

9 regression  machine-learning  correlation  self-study 

Meu conhecimento (muito básico) do modelo de regressão Tobit não é de uma classe, como eu preferiria. Em vez disso, peguei informações aqui e ali através de várias pesquisas na Internet. Meu melhor palpite sobre as suposições para regressão truncada é que elas são muito semelhantes às suposições de mínimos …

9 regression  assumptions 

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Suponha que tenhamos um modelo de regressão linear simples e gostaríamos de testar a hipótese nula relação à alternativa geral.Z=aX+bYZ=aX+bYZ = aX + bYH0:a=b=12H0:a=b=12H_0: a=b=\frac{1}{2} Acho que se pode usar a estimativa de e e aplicar ainda um teste para obter o intervalo de confiança em torno de . Tudo …

9 hypothesis-testing  regression 

A variável X (perigo) na análise de regressão proporcional ao risco de Cox sempre precisa ser tempo? Caso contrário, você poderia fornecer um exemplo, por favor? A idade do paciente com câncer pode ser uma variável de risco? Em caso afirmativo, pode ser interpretado como o risco de contrair câncer …

9 regression  survival  hazard 

Para a seleção de preditores na regressão linear multivariada com preditores adequados, quais métodos estão disponíveis para encontrar um subconjunto 'ótimo' dos preditores sem testar explicitamente todos os subconjuntos 2 p ? Em 'Applied Survival Analysis', Hosmer & Lemeshow fazem referência ao método de Kuk, mas não consigo encontrar o …

9 modeling  regression  multivariable  model-selection  feature-selection 

Ao executar a regressão linear, geralmente é útil fazer uma transformação como a transformação logarítmica da variável dependente para obter uma melhor conformação da distribuição normal. Muitas vezes, também é útil inspecionar os beta's da regressão para avaliar melhor o tamanho do efeito / relevância real dos resultados. Isso levanta …

9 regression  data-transformation  effect-size 

Eu tenho um modelo de regressão linear com a amostra e as observações variáveis ​​e quero saber: Se uma variável específica é significativa o suficiente para permanecer incluída no modelo. Se outra variável (com observações) deve ser incluída no modelo. Quais estatísticas podem me ajudar? Como obtê-los com mais eficiência?

9 regression