Perguntas com a marcação «regression»

Eu já vi vários artigos que analisam relações em forma de U ou inversas em forma de U entre variáveis ​​(em uma estrutura de regressão). O entendimento geral que tenho a partir daí é que é um tipo específico de relacionamento não linear que todos podemos visualizar facilmente. No entanto, …

7 regression  references  terminology  nonlinear-regression  definition 

Costumo ver pessoas (estatísticos e profissionais) transformando variáveis ​​sem pensar duas vezes. Eu sempre tive medo de transformações, porque me preocupo que elas possam modificar a distribuição de erros e, assim, levar a inferência inválida, mas é tão comum que devo estar entendendo mal alguma coisa. Para consertar idéias, suponha …

7 regression  confidence-interval  inference  gam  logarithm 

O código abaixo gera um conjunto de dados de teste que consiste em uma série de probabilidades de "sinal" com ruído binomial ao seu redor. O código então usa 5000 conjuntos de números aleatórios como séries "explicativas" e calcula o valor p da regressão logística para cada um. Acho que …

7 r  regression  logistic  p-value 

Recentemente, li um artigo em que em uma série temporal os dados foram modelados de acordo com a equação O OLS foi usado aqui (com o comando em R) para obter o coeficiente de . Está estatisticamente correto?Yt=β1Yt−1+β2X+ε.Yt=β1Yt−1+β2X+ε. Y_t=\beta_1 Y_{t−1}+\beta_2X+\varepsilon. lm()Yt−1Yt−1Y_{t-1} Entendo que quando lidamos com dados de séries temporais, …

7 regression  time-series  least-squares  autoregressive 

Às vezes encontro símbolos nas estatísticas cujo símbolo carrega um "quadrado". Em outras áreas, como por exemplo, mecânica, você fornece a quantidade que você está interessado em uma letra normal e, em seguida, define suas fórmulas para poder reorganizá-las até que a quantidade que você está interessado seja uma letra …

7 regression  variance  notation  history 

Tendo lido sobre resíduos estudantis, não entendo como a ideia de diferentes variações residuais depende de certos valores de um preditor XXX (como está implícito no conceito de resíduos estudantilizados) não é inerentemente conflitante com a suposição de homoscedasticidade em modelos de regressão linear com uma única variável preditora. Diz …

7 regression  residuals  heteroscedasticity  error 

Estou tentando entender como as pessoas derivam a probabilidade de regressão linear simples. Digamos que temos apenas um recurso x e o resultado y. Eu não duvido que a expressão com a própria densidade normal e eu também não tenho dúvida de que se pode levar o produto para fatores …

7 regression  probability  linear-model  likelihood  linear 

Eu ficaria grato por conselhos sobre como abordar a seguinte situação: Eu tenho uma variável de contagem X e quatro variáveis ​​binárias A, B, C, D. A variável de contagem é a variável independente (refere-se ao número de experiências adversas na infância ) e os binários são variáveis ​​dependentes (eles …

7 regression  multivariate-analysis  binary-data  regression-strategies 

A regressão logística, usada na classificação binária, usa a função logística como modelo para a probabilidade subjacente da variável de resultado. Possui algumas propriedades úteis e essenciais para a montagem desse modelo. Por exemplo, está aumentando monotonicamente, tende a 1 quando x tende ao infinito, tende a 0 quando x …

7 regression  logistic 

Sou autodidata sobre probabilidade usando R, modelos lineares e cálculos de probabilidade. Atualmente, estou preso em como comparar duas previsões de um modelo. Os dados que estou usando são baixados (grátis) a partir daqui: wmbriggs.com/public/sat.csv df <- read.csv("sat.csv") # Load data lm <- lm(cgpa~hgpa+sat+ltrs,data=df) # model to predict College GPA …

7 r  regression  predictive-models  interpretation 

Entendo o conceito de compensação de desvio e desvio. O viés baseado no meu entendimento representa o erro devido ao uso de um classificador simples (por exemplo: linear) para capturar um limite de decisão não linear complexo. Então, eu esperava que o estimador OLS tivesse alto viés e baixa variação. …

7 regression  machine-learning  least-squares  unbiased-estimator  blue 

Em problemas de regressão, se a saída for discretizada em posições / categorias / clusters e usada como etiquetas, o modelo será reduzido a um modelo de classificação. Minha pergunta é: qual é a motivação teórica ou aplicada por trás dessa redução? Nas minhas experiências particulares em prever a localização …

7 regression  classification  categorical-data  continuous-data 

A inferência é baseada em um modelo completo e, em caso afirmativo, em que circunstâncias? Suponha que você esteja interessado no relacionamento potencial entre uma variável de resposta e várias variáveis ​​preditoras de candidatos e use alguma forma de regressão (por exemplo, modelo linear generalizado) para responder a isso. Uma …

7 regression  generalized-linear-model  model-selection  inference  explanatory-models 

Gostaria de saber qual é a expressão de desvio na regressão de Poisson usando a xgboostferramenta (aumento extremo do gradiente). De acordo com o código fonte, a função de avaliação é: struct EvalPoissonNegLogLik : public EvalEWiseBase { const char *Name() const override { return "poisson-nloglik"; } inline bst_float EvalRow(bst_float y, …

7 regression  poisson-distribution  gbm  xgboost 

Eu estou querendo saber se dados inteiros do preditor devem ser tratados como categóricos (portanto, exigindo codificação) ou contínuos. Por exemplo, se o intervalo de um determinado preditor Xfor todo o número entre 1 e 230, posso tratá-lo como uma variável contínua ou devo codificá-lo para obter 230 (ou talvez …

7 regression  classification  categorical-data  continuous-data