«regression» etiketlenmiş sorular

Bir modelde kullanmadan önce, sürekli bir yordayıcı değişkenini almanın ve onu parçalara ayırmanın (örn. Quintiles) ne olduğunu merak ediyorum. Bana öyle geliyor ki değişkeni binerek bilgiyi kaybediyoruz. Bu sadece doğrusal olmayan etkileri modelleyebilmemiz için mi? Değişkeni sürekli tutsak ve gerçekten düz bir doğrusal ilişki olmasaydı verilere en iyi şekilde uyacak …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Anladığım kadarıyla , karesi olduğu için negatif olamaz. Ancak, tek bir bağımsız değişken ve bağımlı değişken olan SPSS'de basit bir doğrusal regresyon yaptım. SPSS çıkışım bana için negatif bir değer verir . Bunu R'den elle hesaplamak isteseydim, pozitif olurdu. Bunu negatif olarak hesaplamak için SPSS ne yaptı?R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2 R=-.395 R squared …

77 regression  spss  r-squared 

Yaklaşık 30 bağımsız değişken içeren bir veri kümesine sahibim ve bunlar ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak için genelleştirilmiş bir doğrusal model (GLM) oluşturmak istiyorum. Bu durum için öğretildiğim yöntemin, adım adım gerilemenin artık istatistiksel bir günah olarak kabul edildiğinin farkındayım . Bu durumda hangi modern model seçim yöntemleri kullanılmalıdır?

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

İstatistiksel Öğrenme Öğelerini okudum ve Lasso'nun neden değişken seçim sağladığını ve sırt regresyonunun neden olmadığını bilmek istiyorum. Her iki yöntem de artık kareler toplamını en aza indirir ve parametrelerinin olası değerleri üzerinde bir kısıtlamaya sahiptir . Kement için sınırlama iken, sırt için bazı için .| | β | | 1 …

76 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Yana Lojistik Regresyon istatistiksel edilir sınıflandırma modeli kategorik bağımlı değişkenler ile uğraşan, neden çağrılmaz Lojistik Sınıflandırması ? Sürekli bağımlı değişkenlerle uğraşan modellere "Regresyon" adı verilmeli midir?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

Doğrusal regresyon için, doğrusal regresyon varsayımlarının ihlal edilip edilmediğini kontrol etmek için teşhis grafiklerini (artıklar grafikleri, Normal QQ grafikleri, vb.) Kontrol edebiliriz. Lojistik regresyon için, lojistik regresyon modelinin uygunluğunun nasıl teşhis edileceğini açıklayan kaynakları bulmakta güçlük çekiyorum. GLM için bazı ders notları kazmak, sadece kalıntıları kontrol etmenin lojistik bir regresyon …

74 regression  logistic 

Makine Öğrenimi derslerini çevrimiçi olarak alıyorum ve hipotezdeki en uygun değerleri hesaplamak için Gradient Descent'i öğrendim. h(x) = B0 + B1X değerleri aşağıdaki formüle göre kolayca bulabiliyorsak neden Gradient Descent kullanmamız gerekiyor? Bu da ileri ve kolay görünüyor. ancak GD'nin değeri elde etmek için çoklu yinelemeye ihtiyacı var. B1 = …

73 regression  machine-learning  gradient-descent 

Çoğu zaman istatistiksel bir analiste set veri kümesi verilir ve doğrusal regresyon gibi bir teknik kullanılarak bir modele uyması istenir. Veri setine sıklıkla "Ah evet, bu veri noktalarının bir kısmını topladık - yapabileceklerinizi yapın" gibi bir feragatname eşlik eder. Bu durum hatalı veri olabilecek aykırı değerlerin varlığından büyük ölçüde etkilenen …

73 regression  outliers 

Sosyal bilimlerde bir araştırma önerisi kapsamında bana şu soru soruldu: Çoklu regresyon için minimum örneklem büyüklüğü belirlenirken her zaman 100 + m (burada m, tahmincilerin sayısıdır) olmuştur. Bu uygun mu? Sık sık farklı kurallarla, benzer soruları çok alıyorum. Ayrıca, çeşitli ders kitaplarında bu tür kurallar okudum. Bazen bir kuralın atıflar …

72 regression  sample-size  power-analysis  rule-of-thumb 

Doğrusal regresyon için olağan varsayımlar nelerdir? Bunlar şunları içeriyor mu: bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişki bağımsız hatalar hataların normal dağılımı homoscedasticity Başka var mı?

72 regression  assumptions 

Andrew Ng'nin makine öğrenim kursunda , doğrusal regresyon ve lojistik regresyon tanıtıyor ve gradyan iniş ve Newton yöntemini kullanarak model parametrelerine nasıl uyulacağını gösteriyor. Degrade inişinin bazı makine öğrenmesi uygulamalarında (örneğin backpropogation) faydalı olabileceğini biliyorum, ancak daha genel bir durumda, parametreleri kapalı formda çözememeniz için herhangi bir neden var - …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Merak ediyorum, diğer araştırmacılarla işbirliği konusunda geniş deneyime sahip olanlarınız için, karşılaştığınız lineer regresyon hakkındaki en yaygın yanlış anlamalar nelerdir? Bence vaktinden önceki ortak yanlış anlamaları düşünmek için yararlı bir alıştırma olabilir. İnsanların hatalarını tahmin etmek ve bazı yanlış anlamaların neden yanlış olduğunu açıkça ifade edebilmek Bazı kavram yanılgılarımı kendim …

70 regression  multiple-regression 

Kanonik korelasyon analizi (CCA), temel bileşen analizi (PCA) ile ilgili bir tekniktir. Bir dağılım grafiği kullanarak PCA veya doğrusal regresyon öğretmek kolay olsa da (google resim aramada birkaç bin örneğe bakın), CCA için benzer bir sezgisel örnek görmedim. Lineer CCA'nın ne yaptığını görsel olarak nasıl açıklayabilirim?

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry