«regression» etiketlenmiş sorular

Öngörücülerimden birinin öncülün yordayıcıyla yalnızca kuadrik olarak ilişkili olması gereken (deneysel manipülasyon nedeniyle) bir (karma) modelim var. Dolayısıyla, modele yalnızca ikinci dereceden bir terim eklemek istiyorum. İki şey yapmamı engelliyor: Sanırım bir şeyler okudum, her zaman daha yüksek dereceli polinomları yerleştirirken düşük dereceli polinomu dahil etmelisiniz. Nerede bulduğumu unuttum ve …

57 regression  polynomial 

Bayesian regresyonu hakkında bazı sorularım var: gibi standart bir regresyon . Bunu bir Bayesian regresyonuna dönüştürmek , ve için önceden dağıtımlara ihtiyacım var (yoksa bu şekilde çalışmıyor)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilonβ0β0\beta_0β1β1\beta_1 Standart regresyonda biri artıkları en aza indirmeye ve için tekli değerler elde . Bayes regresyonunda bu …

57 regression  bayesian 

50 sürekli açıklayıcı değişken kullanarak ikili sonucu tahmin etmeye çalışıyorum (değişkenlerin çoğunun aralığı ila ∞ arasındadır ). Veri setimin neredeyse 24.000 satırı var. R'de koşarken , alıyorum:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Mükemmel ayrılmanın olabileceğini gösteren diğer yanıtları …

56 r  regression  logistic  separation 

Bunu okumaya devam ediyorum ve sezgisel olarak bunu görebiliyorum, ancak L2 düzenlileşmesinden analitik olarak bunun bir Gauss Öncesi olduğunu söylemeye nasıl geçilir? Aynı şey, L1'in daha önce bir Laplacean'a eşdeğer olduğunu söylemek için de geçerli. Diğer referanslar çok iyi olurdu.

56 regression  references  regularization 

Arka fon Tıpta klinik araştırma yapıyorum ve birkaç istatistik dersi aldım. Doğrusal / lojistik regresyon kullanarak bir makale yayınlamamıştım ve değişken seçimini doğru yapmak istiyorum. Yorumlanabilirlik önemlidir, bu nedenle fantezi makine öğrenme teknikleri yoktur. Değişken seçim anlayışımı özetledim - birileri herhangi bir yanılgıya ışık tutabilir mi? Buna iki (1) benzer …

55 regression  feature-selection  model-selection 

Lojistik regresyon ile aynı görevi yapan birçok algoritma istiyorum. Bu, bazı açıklayıcı değişken (X) ile ikili bir yanıt (Y) için bir tahmin verebilecek algoritmalar / modellerdir. Algoritmayı adlandırdıktan sonra, R'de nasıl uygulanacağını gösterirseniz sevinirim: İşte diğer modellerle güncellenebilecek bir kod: set.seed(55) n <- 100 x <- c(rnorm(n), 1+rnorm(n)) y <- …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

Bir hizmet için talebin ilgili belirleyicilerini bulmaya çalışan bir sosyal bilim araştırmacısı / ekonometrikçi olduğunuzu varsayalım. Talebi tanımlayan 2 sonuca / bağımlı değişkene sahipsiniz (evet / hayır servisini ve durum sayısını kullanarak). Talebi teorik olarak açıklayabilecek 10 öngörücü / bağımsız değişkeniniz var (örneğin, yaş, cinsiyet, gelir, fiyat, ırk vb.). İki …

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

Bazı durumlarda çok değişkenli doğrusal regresyonlu bir sinir ağına benzer sonuçlar elde etmek mümkündür ve çok değişkenli doğrusal regresyon süper hızlı ve kolaydır. Yapay sinir ağları hangi koşullar altında çok değişkenli doğrusal regresyondan daha iyi sonuçlar verebilir?

54 regression  multiple-regression  neural-networks 

Bağımsız değişkenler için Box-Cox benzeri bir dönüşüm var mı? Yani, değişkenini optimize eden bir dönüşüm, böylece doğrusal bir modele daha makul bir uyum sağlayacak mı?xxxy~f(x) Öyleyse, bunu gerçekleştirecek bir işlev var Rmı?

53 r  regression  data-transformation  normality-assumption 

Sıradan doğrusal regresyon yapmak istediğim bazı verileri analiz ediyorum, ancak sürekli veri girişi akışı (çevrimiçi olarak bellek için çok büyük olacak) ve ihtiyaç duyulan çevrimiçi bir ayar ile uğraşırken bu mümkün değil tüketilirken parametre tahminlerini güncellemek için. yani hepsini hafızaya yükleyemiyorum ve veri setinin tamamında doğrusal regresyon yapamıyorum. Basit bir …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

Hata teriminde "sabit varyans" olması ne anlama geliyor? Gördüğüm gibi, bir bağımlı değişken ve bir bağımsız değişken içeren bir verimiz var. Sabit varyans, doğrusal regresyon varsayımlarından biridir. Eşcinselliğin ne anlama geldiğini merak ediyorum. 500 satırım olsa bile, açıkça sabit olan tek bir varyans değerim olacaktı. Varyansı hangi değişkenle karşılaştırmalıyım?

53 regression  heteroscedasticity 

Sanırım birisinin artıkların ve / veya heteroskedastikliğin normal dışı olmasının OLS varsayımlarını ihlal ettiğini söylediğini duyduğumda sinirleniyorum. Bir OLS modelindeki parametreleri tahmin etmek için , bu varsayımların hiçbiri Gauss-Markov teoremi tarafından gerekli değildir. Bunun OLS modeli için Hipotez Testinde nasıl önemli olduğunu görüyorum , çünkü bu şeylerin bize t-testleri, F-testleri …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

Regresyon modelleri yapıyorum. Ön işleme adımı olarak, özellik değerlerimi ortalama 0 ve standart sapma 1 olacak şekilde ölçeklendiriyorum. Hedef değerleri normalleştirmek de gerekli mi?

52 regression  machine-learning 

Makine öğrenirken gördüğüm bazı materyaller, bir sınıflandırma problemine regresyon yoluyla yaklaşmanın kötü bir fikir olduğunu söyledi. Ancak verilere uymak için sürekli bir regresyon yapmak ve ayrık sınıflandırmalar elde etmek için sürekli tahminleri kesmek her zaman mümkün olabilir. Peki neden kötü bir fikir?

51 regression  machine-learning  classification 

RF, doğrusal olmayanlığı kaldırabildiği ancak katsayı sağlayamadığı için, en önemli özellikleri toplamak için rastgele orman kullanmak ve ardından bu özellikleri katsayılarını elde etmek için çoklu doğrusal regresyon modeline bağlamak akıllıca olur mu?

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies