«regression» etiketlenmiş sorular

Bazı ayrımcı analiz uzmanları buldum ve onlar hakkında sorularım var. Yani: Sınıflar iyi ayrıldığında, lojistik regresyon için parametre tahminleri şaşırtıcı bir şekilde kararsızdır. Katsayılar sonsuza gidebilir. LDA bu sorundan muzdarip değildir. Özelliklerin sayısı azsa ve yordayıcılarının dağılımı XXXsınıfların her birinde yaklaşık olarak normalse, doğrusal ayırıcı model yine lojistik regresyon modelinden …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Biz veri kümesi ile başlar , buna Lasso uygulanır ve bir çözelti elde etmek β L , Veri kümesi için tekrar Lasso uygulayabilir ( X S , Y ) , S sıfır olmayan kümesidir indeksleri β L , bir çözüm elde etmek için β R L olarak adlandırılan 'rahat Kement' …

16 regression  optimization  lasso  regularization  shrinkage 

Bu ders notunda açıklandığı gibi (sayfa 1) , lineer bir model şu şekilde yazılabilir: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, burada cevap değişkendir ve bir x_ {i} olan i ^ {inci} açıklayıcı değişken.yyyxixix_{i}ithithi^{th} Genellikle test varsayımlarını karşılamak amacıyla, yanıt değişkeni dönüştürülebilir. Örneğin, günlük işlevini …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Kement veya sırt regresyonunda, kişi genellikle veya α olarak adlandırılan bir büzülme parametresi belirtmelidir . Bu değer, genellikle en iyi, örneğin verir eğitim verileri ve görme farklı değerlerin bir grup kontrol çapraz doğrulama yoluyla seçilir R 2 test verileri ile. Kişinin kontrol etmesi gereken değer aralığı nedir? Öyle mi ( …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

Çıkarım için regresyonu ARIMA hatalarıyla (dinamik regresyon) kullanmanın durağanlık gereksinimleri nelerdir? Özellikle, sabit olmayan bir sürekli sonuç değişkeni , sabit olmayan bir sürekli belirleyici değişken ve bir kukla değişken tedavi serisi . Tedavinin sonuç değişkenindeki sıfır değişikliğinden iki standart hatadan daha fazla bir değişiklikle ilişkili olup olmadığını bilmek istiyorum.yyyxbirxbirx_axbxbx_b ARIMA …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Genelleştirilmiş doğrusal modeller için hala oldukça yeniyim ve aldığım GLM metinlerinin çoğunda gösterimlerin çoğuyla mücadele ediyorum. Okunabilirliğe daha iyi katkıda bulunan son derece popüler GLM kitapları var mı?

16 regression  generalized-linear-model  references 

Diyelim ki 3 değişkenten oluşan çok değişkenli (birkaç bağımsız değişken) regresyon var. Bu değişkenlerin her birinin belirli bir katsayısı vardır. 4. değişkeni tanıtmaya ve regresyonu tekrar çalıştırmaya karar verirsem, 3 orijinal değişkenin katsayıları değişecek mi? Daha genel olarak: çok değişkenli (çoklu bağımsız değişkenler) regresyonda, belirli bir değişkenin katsayısı başka bir …

16 regression  multiple-regression  multivariable 

Bazı regülasyonlarla doğrusal regresyon düşünün: Örn , küçülten Bul | | A x - b | | 2 + λ | | x | | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Genellikle A sütunları sıfır ortalama ve birim normlara sahip olacak şekilde standartlaştırılırken, sıfır ortalamaya sahip olacak şekilde ortalanır. Standartlaşma ve merkezleme nedenine …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

Ben bu konuda çok yeniyim, umarım soru safsa beni affedersin. (Bağlam: Davidson & MacKinnon'un "Ekonometrik Teori ve Yöntemler" kitabından ekonometri öğreniyorum ve bunu açıklamıyorlar; Luenberger'in tahminlerini biraz daha ileri düzeyde ele alan optimizasyon kitabına da baktım , ancak şanssız). İlişkili projeksiyon matrisi P ile birlikte dikey bir projeksiyon sahip olduğumu …

16 regression  least-squares 

5 olası regresörlü klasik bir doğrusal modelim var. Birbirleriyle ilişkisizdirler ve cevapla oldukça düşük korelasyona sahiptirler. Regresörlerin 3'ünün t istatistiği için önemli katsayıları olan bir modele geldim (p <0.05). Kalan 2 değişkenin birini veya her ikisini eklemek, eklenen değişkenler için t istatistiği için p> 0.05 verir. Bu beni 3 değişken …

16 r  regression  self-study  linear-model 

Ben bir "değişim noktası" analizi veya nls()R kullanarak bir çok fazlı regresyon uygulamaya çalışıyorum. İşte yaptığım bazı sahte veriler . Verilere uymak için kullanmak istediğim formül: y= β0+ β1x + β2maks. ( 0 , x - δ)y=β0+β1x+β2maksimum(0,x-δ)y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2\max(0,x-\delta) Bunun yapması gereken, verileri belirli bir noktaya …

16 r  regression  change-point  nls 

Doğrusal regresyonda (kare kaybı), matris kullanarak hedef için çok özlü bir gösterime sahibiz minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 AAA veri matrisi olduğu durumlarda , xxx katsayılardır ve bbb yanıttır. Lojistik regresyon hedefi için benzer bir matris gösterimi var mı? Gördüğüm tüm gösterimler, tüm veri noktalarındaki toplamdan ( \ sum _ {\ …

16 regression  logistic  linear-model  notation 

Doğrusal bir gerilemeyle zaman içinde bir eğilim aramak için "makul" asgari sayıda gözlem ne olurdu? ikinci dereceden bir model takmaya ne dersiniz? Bileşik sağlıkta eşitsizlik indeksleri (SII, RII) ile çalışıyorum ve anketin sadece 4 dalgası var, bu yüzden 4 puan (1997,2001,2004,2008). İstatistikçi değilim ama sezgisel bir izlenim var 4 puan …

16 regression 

Bir veri setini bir sabit efekt (durum) ve iki rastgele efekt (katılımcı konu tasarımı ve çifti nedeniyle katılımcı) ile karışık efektler modeli kullanarak analiz ediyorum. Model ile oluşturulan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Sonra, bu modelin sabit etki (durum) olmadan modele karşı bir olasılık oranı testi yaptım ve önemli bir farkım var. Veri …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology