Perguntas com a marcação «regression»

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Estou ajustando alguns modelos aditivos generalizados usando o mgcvpacote em R e quero testar entre dois modelos; se posso remover um termo ou não. Estou, no entanto, obtendo resultados conflitantes (até onde sei). Um modelo, m1, com um termo suave para xadicionado, parece dar um melhor ajuste em termos de …

8 r  regression  gam 

Digamos que eu tenho três conjuntos de dados de tamanho cada:nnn = alturas de pessoas apenas dos EUAy1y1y_1 = alturas de homens de todo o mundoy2y2y_2 = alturas das mulheres de todo o mundoy3y3y_3 E eu construir um modelo linear para cada com fatores , i = 1 , . …

8 regression  multiple-regression  ensemble  aggregation 

Descobri que, para um modelo de regressão linear simples, o OLS e o método de máxima verossimilhança (assumindo a distribuição Normal) fornecem a mesma saída (valores de parâmetros). A partir disso, podemos dizer que o OLS também faz suposições implícitas sobre a distribuição Normal ou vice-versa? Não estou interessado em …

8 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares 

No livro "Os Elementos da Aprendizagem Estatística" no capítulo 2 ("Modelos lineares e mínimos quadrados; página no: 12"), está escrito que No espaço de entrada / saída dimensional (p + 1), (X, Y) representa um hiperplano. Se a constante estiver incluída em X, o hiperplano inclui a origem e é …

8 regression  machine-learning 

Comunidade SE, espero obter algumas idéias sobre o seguinte problema. Dado um modelo de regressão linear simples, Sob uma função de probabilidade gaussiana com termos de erro homoscedástico, a distribuição condicional da variável dependente assume a forma Atribuo um conjugado condicional (não informativo) antes para e h \ beta | …

8 regression  bayesian  variance  posterior  singular 

Estou usando R para executar regressão linear. Vi maneiras de calcular intervalos de previsão, mas estes dependem de dados homoscedásticos. Existe uma maneira de calcular intervalos de previsão com dados heterocedásticos?

8 r  regression  least-squares  heteroscedasticity  prediction-interval 

Suponha que eu tenha um resultado contínuo ye dois fatores preditores fatoriais, cada um com dois níveis. Um dos meus preditores categóricos,, drugpode ter dois níveis ("A" ou "B"), o outro é smokeYes. Quando executo um modelo de regressão, posso escolher a linha de base ou o nível de referência …

8 regression  anova  multiple-regression  contrasts 

Estou fazendo uma pesquisa usando regressão logística. 10 variáveis ​​influenciam a variável dependente. Um dos itens acima é categórico (por exemplo, entrega expressa, entrega padrão, etc.). Agora, quero classificar essas categorias com base na "força" de seus efeitos na variável dependente. Todos eles são significativos (pequeno valor p), mas acho …

8 regression  logistic  categorical-data  effect-size  ranking 

Atualmente, estou trabalhando para modelar mortes por AIDS ao longo do tempo usando um GLM em R. Sei que existem duas opções possíveis para a função de link para dados de Poisson, log e raiz quadrada. Eu sei que a raiz quadrada resolveria problemas de variabilidade, enquanto o log é …

8 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  link-function 

Digamos que estamos interessados ​​em como as notas dos exames dos alunos são afetadas pelo número de horas que esses alunos estudam. Amostra de alunos de várias escolas diferentes. o seguinte modelo de efeitos mistos: exam.gradesEu= a + β1× horas.estudoEu+ escolaj+ eEuexam.gradesEu=uma+β1×hours.studiedEu+escolaj+eEu \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + …

8 regression  normal-distribution  confidence-interval  mixed-model  variance 

Para minha tese de mestrado, quero basicamente descobrir por que os países em desenvolvimento estão estagnados. Além dos aspectos teóricos, também quero fazer uma regressão. Quero regredir o crescimento do PIB ou do PIB como variável dependente de muitas variáveis ​​independentes, como mandato do chefe de estado, expectativa de vida, …

8 regression  econometrics  panel-data  macroeconomics 

Se R ao quadrado ajustado é superior a R ao quadrado, por que o software estatístico continua relatando o último? Existe algum tipo de situação em que um pesquisador pode preferir usar R ao quadrado em vez de R ao quadrado ajustado?

8 regression 

Recentemente, um projeto em que estou envolvido fez uso de um perceptron linear para regressão múltipla (21 preditores). Utilizou GD estocástico. Como isso é diferente da regressão linear OLS?

8 regression  machine-learning 

Então, estou brincando com a idéia de escrever um algoritmo que cresce e remove uma árvore de regressão dos dados e, em seguida, nos nós terminais da árvore, cabe um GLM. Eu tenho tentado ler sobre a idéia, mas não consigo encontrar um nome consistente para a técnica. Eu o …

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