Perguntas com a marcação «regression»

Alguém pode me dar alguma intuição sobre quando escolher SVM ou LR? Quero entender a intuição por trás da diferença entre os critérios de otimização de aprender o hiperplano dos dois, onde os respectivos objetivos são os seguintes: SVM: tente maximizar a margem entre os vetores de suporte mais próximos …

37 regression  logistic  svm  optimization 

Quero assumir que a temperatura da superfície do mar no Mar Báltico é a mesma ano após ano e depois descrevê-la com um modelo de função / linear. A idéia que tive foi apenas inserir o ano como um número decimal (ou num_months / 12) e descobrir qual deveria ser …

37 r  regression  time-series  lm 

Eu tenho 2 perguntas simples sobre regressão linear: Quando é aconselhável padronizar as variáveis ​​explicativas? Uma vez que a estimativa é realizada com valores padronizados, como se pode prever com novos valores (como se deve padronizar os novos valores)? Algumas referências seriam úteis.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Fiquei me perguntando que diferença e relação existem entre previsão e previsão? Especialmente em séries temporais e regressão? Por exemplo, estou correto que: Em séries temporais, a previsão parece significar estimar valores futuros, dados valores passados ​​de uma série temporal. Na regressão, previsão parece significar estimar um valor, seja futuro, …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Atualmente, estou usando o pacote R lme4 . Estou usando um modelo linear de efeitos mistos com efeitos aleatórios: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Estou tentando entender a diferença estatística entre análise discriminante linear e regressão logística . Estou certo de que, para um problema de classificação de duas classes , o LDA prevê duas funções de densidade normal (uma para cada classe) que cria um limite linear onde elas se cruzam, enquanto a …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

Estou tentando descobrir qual método de validação cruzada é melhor para minha situação. Os dados a seguir são apenas um exemplo para solucionar o problema (em R), mas meus Xdados reais ( xmat) são correlacionados entre si e em graus diferentes com a yvariável ( ymat). Forneci o código R, …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Estou tentando criar um ajuste polinomial de segunda ordem para alguns dados que tenho. Digamos que eu plotei este ajuste com ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Eu recebo: Portanto, um ajuste de segunda ordem funciona muito bem. Eu calculo com R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Estou lendo um livro sobre regressão linear e tenho alguns problemas para entender a matriz de variância-covariância de bb\mathbf{b} : Os itens diagonais são fáceis, mas os fora da diagonal são um pouco mais difíceis, o que me intriga é que σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1 \sigma(b_0, b_1) = E(b_0 b_1) - E(b_0)E(b_1) = …

36 regression 

Eu vejo uma regressão restrita semelhante aqui: Regressão linear restrita através de um ponto especificado mas minha exigência é um pouco diferente. Preciso que os coeficientes totalizem até 1. Especificamente, estou regredindo os retornos de 1 série de câmbio contra 3 outras séries de câmbio, para que os investidores possam …

36 r  regression 

Estou tentando ajustar um modelo de regressão linear multivariada com aproximadamente 60 variáveis ​​preditivas e 30 observações, por isso estou usando o pacote glmnet para regressão regularizada porque p> n. Passei por documentação e outras perguntas, mas ainda não consigo interpretar os resultados, aqui está um código de exemplo (com …

36 r  regression  regularization  glmnet 

Variáveis ​​instrumentais estão se tornando cada vez mais comuns em economia aplicada e estatística. Para os não iniciados, podemos ter algumas respostas não técnicas para as seguintes perguntas: O que é uma variável instrumental? Quando alguém iria querer empregar uma variável instrumental? Como alguém encontra ou escolhe uma variável instrumental?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

Eu só estava me perguntando por que os problemas de regressão são chamados de "regressão". Qual é a história por trás do nome? Uma definição para regressão: "Recaída para um estado menos perfeito ou desenvolvido".

36 regression  terminology  history  etymology 

Enquanto aprendia sobre o Gradient Boosting, não ouvi nenhuma restrição sobre as propriedades de um "classificador fraco" que o método usa para criar e agrupar modelos. No entanto, eu não conseguia imaginar uma aplicação de um GB que usa regressão linear e, de fato, quando realizei alguns testes - ele …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

A regularização líquida elástica é sempre preferida à Lasso & Ridge, pois parece resolver as desvantagens desses métodos? Qual é a intuição e qual é a matemática por trás da rede elástica?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net