«regression» etiketlenmiş sorular

İki zaman dilimi ile farklılık modelinde bir fark tahmin ettiğimde, eşdeğer regresyon modeli a. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} burada 1'e eşit olduğu bir kukla olan gözlem muamele grubundan iseTreatmentTreatmentTreatment ve , tedavinin gerçekleşmesinden sonraki zaman diliminde 1'e eşit bir kukladır.ddd Böylece denklem aşağıdaki değerleri …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

OLS regresyonumla başlıyorum: burada D kukla bir değişkendir, tahminler düşük p değeri ile sıfırdan farklı olur. Daha sonra bir Ramsey RESET testi hazırlarım ve denklemin bazı yanlış yönleri olduğunu fark ettim, bu yüzden kare x: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon y=β0+β1x1+β2x21+β3D+εy=β0+β1x1+β2x12+β3D+ε y = \beta _0 …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

Geçenlerde ANCOVA kullanarak 2 kategorik değişken ve bir sürekli değişkeni manipüle eden bir deneyi analiz ettim. Bununla birlikte, bir gözden geçiren, kukla değişkenler olarak kodlanan kategorik değişken ile çoklu regresyonun, hem kategorik hem de sürekli değişkenlerle deneyler için daha uygun bir test olduğunu ileri sürmüştür. ANCOVA'ya karşı kukla değişkenlerle çoklu …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Bir tür oran veya yüzde tahmin etmek için bir model oluşturmak istediğimi varsayalım. Örneğin, bir partiye katılacak erkek veya kız çocuk sayısını tahmin etmek istediğimi ve modelde kullanabileceğim partinin özellikleri, parti için reklam miktarı, mekanın büyüklüğü, partide alkol vb. olacaktır. (Bu sadece uydurulmuş bir örnektir; özellikler gerçekten önemli değildir.) Sorum …

20 regression  logistic 

SAS, SPSS ve belki daha fazlasını içeren bir dizi istatistik paketinde "kesmeyi bastırmak" için bir seçenek vardır. Bunu neden yapmak istiyorsun?

20 regression 

Çok faktörlü bir ANOVA'da değişkenlerin hangi sırayla belirtildiğinin bir fark yarattığını ancak çoklu doğrusal regresyon yaparken sıralamanın önemli olmadığını anlamak doğru muyum? Böylece ölçülen kan kaybı y ve iki kategorik değişken gibi bir sonuç varsayarsak adenoidektomi yöntemi a , tonsillektomi yöntemi b . Model y~a+b, modelden farklıdır y~b+a(veya R'deki uygulamamın …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

Angrist ve Pischke tarafından Sağlam (yani heteroskedastisite veya eşit olmayan varyanslara karşı sağlam) Standart Hataların test edilmekten ziyade bir sorun olarak bildirildiği ileri sürülmüştür. İki soru: Homoskedastisite söz konusu olduğunda bunu yapmanın standart hataları üzerindeki etkisi nedir? Aslında bunu işlerinde yapan var mı?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Optimizasyonda yeniyim. Bir normun sağ tarafında üst simge 2 ve alt simge 2 olan denklemleri görmeye devam ediyorum . Örneğin, en küçük kareler denklemi min||Ax−b||22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Üst simge 2'yi anlıyorum: normun değerini kare yapmak anlamına geliyor. Ama alt simge 2 nedir? Bu denklemleri nasıl okumalıyım?

20 regression  optimization  notation 

Özellikle 2.11 ve 2.12 türetilmesinde (şartlandırma, minimum noktaya doğru adım), aşağıda tahmin edilen tahmin hatasının (ESL) türetilmesini anlamak için uğraşıyorum. Herhangi bir işaretçi veya bağlantılar çok takdir. Aşağıda ESL s. 18. İlk iki denklem sırasıyla 2.11 ve 2.12 denklemleridir. Let gerçek değerli rasgele giriş vektörü ve göstermektedirler ortak dağılım gerçek …

20 regression  prediction  error 

Bir yıldan uzun süredir Aşırı Öğrenme Makinesi (ELM) paradigmasını düşünüyor, uyguluyor ve kullanıyorum ve ne kadar uzun süre yaparsam, bunun gerçekten iyi bir şey olduğundan şüphe duyuyorum. Ancak benim düşüncem, alıntılar ve yeni yayınları bir ölçü olarak kullanırken - sıcak bir konu gibi görünen bilimsel toplulukla çelişiyor gibi görünüyor. ELM, …

20 regression 

Regresyonda düzenlileştirme (doğrusal, lojistik ...) aşırı uyumu azaltmanın en popüler yoludur. Hedef tahmin doğruluğu olduğunda (açıklamıyorsa), özellikle büyük veri kümeleri (mil / milyarlarca gözlem ve milyonlarca özellik) için düzenli hale getirmenin iyi alternatifleri var mı?

19 regression  regularization  overfitting 

Rüzgar verilerini (0, 359) ve günün saatini (0, 23) kullanarak bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak kendilerinin doğrusal parametreler olmadıkları için doğrusal bir regresyona zayıf bir şekilde sığacaklarından endişeliyim. Onları Python kullanarak dönüştürmek istiyorum. En azından rüzgar durumunda, bir sürü değil, derecelerin günahını ve cos'unu alarak bir vektörün hesaplanmasından bahsetmiştim. Yararlı …

19 regression  python  circular-statistics 

Aşağıda, r'de DV ve diğerleri ile öngörücü değişkenler olarak mtcarsayarlanmış verileri kullanan varsayılan alfa (1, dolayısıyla kement) bulunan glmnet'in çizimi verilmiştir mpg. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Ne özellikle, farklı değişkenlere ilişkin bu taslaktan sonuca varabiliriz am, cylve wt(kırmızı, siyah ve açık mavi çizgiler)? Bir rapordaki çıktıyı yayınlanması için nasıl ifade ederiz? Aşağıdakileri …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

Buradan Lojistik Regresyon uygulamasını kontrol ediyorum . Bu makaleyi okuduktan sonra, önemli olan sigmoid fonksiyonunu belirlemek için en iyi katsayıları bulmak gibi görünüyor. Bu yöntemin neden "Lojistik Regresyon" olarak adlandırıldığını merak ediyorum. Logaritmik fonksiyon ile mi ilgili? Belki de daha iyi anlamak için bazı tarihsel arka plan bilgilerine ihtiyacım var.

19 regression  machine-learning  logistic 

Web'de bir yerde sırt regresyonu ( düzenlenmesi ile) ve PCA regresyonu arasında bir bağlantı okuduğumu hatırlıyorum : hiperparametre ile düzenli regresyon kullanırken , , regresyon, En küçük özdeğerli PC değişkeni.ℓ 2 λ λ → 0ℓ2ℓ2\ell_2ℓ2ℓ2\ell_2λλ\lambdaλ→0λ→0\lambda \to 0 Bu neden doğru? Bunun optimizasyon prosedürüyle ilgisi var mı? Saf bir şekilde, bunun …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression