«regression» etiketlenmiş sorular

Bir Filmler veri kümesi modelim var ve regresyonu kullandım: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) Hangi çıktı verdi: Şimdi ilk kez Değişken Grafik Eklendi adlı bir şey çalışmaya çalıştım ve …

18 regression  data-visualization  multiple-regression  scatterplot 

Bunu bir kez duydum log dönüşümü, lineer regresyon veya kantil regresyonda sağa eğik dağılımlar için en popüler olanıdır Bu ifadenin altında yatan herhangi bir sebep olduğunu bilmek isterim? Kütük dönüşümü neden sağa eğik bir dağılım için uygun? Sola eğik bir dağılıma ne dersiniz?

18 regression  distributions  data-transformation  skewness 

Doğrusal bir regresyonda kategorik değişkenim varsa ... kategorik değişkenin durağan önemini nasıl bilebilirim? Diyelim ki faktörü X1X1X_110 seviyeye sahip ... bir faktör değişkeni şemsiyesi altında 10 farklı sonuç t-değeri olacak X1X1X_1... Bana öyle geliyor ki, istatistiksel anlamlılık faktör değişkeninin her seviyesi için test ediliyor mu? Hayır? @Macro: Önerinizi takiben aşağıdaki …

18 regression  statistical-significance  categorical-data 

Bazı doğrusal modellere sahip olalım, örneğin sadece basit ANOVA: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Sonuç aşağıdaki gibidir: Call: lm(formula = data ~ …

18 r  regression  confidence-interval 

Bu Box-Jenkins MA modellerinde temel bir sorudur. Anladığım kadarıyla, bir MA modeli temelde zaman serisi değerleri YYY önceki hata terimleri karşı doğrusal bir regresyonudur . . . , e t - net,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Yani, gözlemi YYYilk olarak önceki değerlerine karşı gerilemektedir . . . , Y, t - nYt−1,...,Yt−nYt−1,...,Yt−nY_{t-1}, …

18 regression  time-series  arima  box-jenkins 

Bir elektrik kesintisi yaşıyorum. Doğrusal regresyon bağlamında önyargı-varyans dengesini sergilemek için aşağıdaki tabloyu sundum: İki modelden hiçbirinin iyi bir uyum olmadığını görebiliyorum - "basit", XY ilişkisinin karmaşıklığını takdir etmiyor ve "karmaşık", temel olarak eğitim verilerini ezbere öğreniyor. Ancak bu iki resimdeki sapma ve sapmayı tamamen göremiyorum. Birisi bunu bana gösterebilir …

18 regression  variance  bias 

Birisinin benim için karışıklık yaratmasına yardımcı olabileceğini umuyorum. Diyelim ki 2 set regresyon katsayısının aşağıdaki kurulumla birbirinden önemli ölçüde farklı olup olmadığını test etmek istiyorum: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i5 bağımsız değişkenli . 2 grup, kabaca eşit boyutlarda (bu değişebilir)n1,n2n1,n2n_1, n_2 Binlerce benzer regresyon eşzamanlı olarak yapılacak, …

18 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

5 değişken var ve 0 ila 70 aralığında olması gereken hedef değişkenimi tahmin etmeye çalışıyorum. Bu bilgiyi hedefimi daha iyi modellemek için nasıl kullanabilirim?

18 regression  bounds 

Tahmin için asla Doğrusal Regresyon dışında modeller kullanmayan bazı istatistikçilerle karşılaştım çünkü rastgele orman veya gradyan artırma gibi "ML modellerinin" açıklanmasının zor olmadığını ya da "yorumlanamaz" olduğuna inanıyorlar. Doğrusal Regresyonda, varsayımlar kümesinin doğrulandığı göz önüne alındığında (hataların normallik, homoskedastisite, çoklu eşzamanlılık yok), t-testleri değişkenlerin önemini test etmenin bir yolunu sağlar, …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

4 değişkenli bir regresyon çalıştırdım ve hepsi çok yüksek ve açıkça önemli olan T değerleri ≈7,9,26≈7,9,26\approx 7,9,26 ve 313131 ( ondalıkları dahil etmek önemsiz görünüyor çünkü ≈≈\approx söylüyorum) ile çok istatistiksel olarak anlamlıdır. Ama sonra R2R2R^2 sadece .2284'tür. Buradaki t değerlerini, olmadığı bir şeyi ifade etmek için yanlış mı yorumluyorum? …

18 regression  hypothesis-testing  econometrics 

LASSO regresyon senaryosunda, y= Xβ+ ϵy=Xβ+εy= X \beta + \epsilon , ve LASSO tahminleri aşağıdaki optimizasyon problemiyle verilir minβ| | y- Xβ| | +τ| | β| |1minβ||y-Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 \ Epsilon ile ilgili herhangi bir dağıtım varsayımı var εε\epsilonmı? Bir OLS senaryosunda, bağımsız ve normal …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

Bir dizi 150 özelliğim var ve bunların birçoğu birbiriyle yüksek derecede korelasyonlu. Amacım aralığı 1-8 olan ayrık bir değişkenin değerini tahmin etmektir . Örneklem boyutum 550 ve 10 kat çapraz doğrulama kullanıyorum. AFAIK, düzenlileştirme yöntemleri (Kement, Elastik Ağ ve Sırt) arasında Ridge, özellikler arasındaki korelasyon için daha titizdir. Bu yüzden …

18 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Çok değişkenli bir lojistik regresyon modelinde anlamlı olmayan sayısal bir değişkenim var. Ancak, gruplara ayırdığımda aniden anlam kazanıyor. Bu benim için çok sezgisel: bir değişkeni kategorize ederken bazı bilgiler veriyoruz. Bu nasıl olabilir?

17 regression  logistic  statistical-significance  multivariate-analysis 

Değişkenler / özellikler kümesi kullanarak doğrusal bir regresyon modeli geliştirdim. Ve modelin iyi bir performansı var. Ancak, tahmin edilen değişkenle iyi bir korelasyonu olan bir değişkenin olmadığını fark ettim. Bu nasıl mümkün olaiblir?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

Bu listeyi burada gördüm ve en küçük kareleri çözmenin birçok yolu olduğuna inanamadım. Wikipedia'daki "normal denklemler" oldukça basit bir yol gibi görünüyordu: α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar {y}})}{\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}}}\end{aligned}}} Öyleyse neden sadece onları kullanmıyorsunuz? Mark L'nin ilk bağlantısında SVD veya …

17 regression  least-squares  scikit-learn