«regression» etiketlenmiş sorular

Büyük anket verilerim, ikili sonuç değişkenim ve ikili ve sürekli dahil birçok açıklayıcı değişkenim var. Model setleri (hem GLM hem de karma GLM ile deneme) yapıyorum ve üst modeli seçmek için bilgi teorik yaklaşımları kullanıyorum. Korelasyon için açıklayıcıları (hem sürekli hem de kategorik) dikkatle inceledim ve sadece 0.3 veya daha …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

Verilerim için artıklarda garip kalıplar gözlemliyorum: [EDIT] İki değişken için kısmi regresyon grafikleri şunlardır: [EDIT2] PP Grafiği eklendi Dağıtım gayet iyi görünüyor (aşağıya bakınız) ama bu düz çizginin nereden gelebileceğine dair hiçbir fikrim yok. Herhangi bir fikir? [GÜNCELLEME 31.07] Kesinlikle haklısın, retweet sayısının gerçekten 0 olduğu vakalarım vardı ve bu …

11 regression  multiple-regression  residuals  diagnostic 

Genstat'ta bazı (çok) basit doğrusal regresyon gerçekleştirdim ve raporumdaki çıktının özlü ve anlamlı bir özetini eklemek istiyorum. Tam olarak ne veya ne kadar bilgi içermem gerektiğinden emin değilim. Genstat çıkışımın ana bitleri şöyle görünür: Summary of analysis Source d.f. s.s. m.s. v.r. F pr. Regression 1 8128935. 8128935. 814.41 <.001 …

11 regression  reporting 

Cook mesafesinin formülünün ne olduğunu bilen var mı? Orijinal Cook'un mesafe formülü öğrenci kalıntılarını kullanır, ancak R neden std kullanıyor? Cook'un bir GLM için mesafe grafiğini hesaplarken Pearson kalıntıları. Öğrenci kalıntılarının GLM'ler için tanımlanmadığını biliyorum, ancak Cook'un mesafesini hesaplamak için formül nasıl görünüyor? Aşağıdaki örneği varsayalım: numberofdrugs <- rcauchy(84, 10) …

11 r  regression  generalized-linear-model  residuals  cooks-distance 

Çeşitli regresyon problemlerinde spline kullanımı hakkında çok şey okuyorum. Bazı kitaplar (örneğin Hodges Richly Parrametreli Doğrusal Modeller ) cezalandırılmış spline'lar önerir. Diğerleri (örneğin, Harrell Regresyon Modelleme Stratejileri ) kısıtlı kübik spline'ları tercih eder. Bunlar pratikte ne kadar farklı? Sık sık birini veya diğerini kullanmaktan çok farklı sonuçlar elde eder misiniz? …

11 regression  splines 

"Ölçekte Öngörü" (FBProphet öngörme aracı, bkz. Https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) "Daha önce seyrek" terimiyle karşılaştım. Yazarlar , lojistik büyüme modelinde bir model parametresi olan bazı skaler oran hız sapması vektörünü modellemede böyle bir "seyrek öncekini" kullandıklarını açıklarlar .δδ\mathbf{\delta}kkk Bunlar belirttiği gibi bu , bir parametre ise "seyrek", sıfıra yakın elemanlarını taşıyan vektöre …

11 regression  bayesian  forecasting 

Rastgele Ormanlar veya Aşırı Gradient Boosting (XGBoost) gibi algoritmaları kullanırken, tahmin edilen her değer için bir güven puanı almanın bir yolu var mı (buna güven değeri veya olasılığı da diyebiliriz)? Diyelim ki bu güven puanı 0 ile 1 arasında değişiyor ve belirli bir tahminden ne kadar emin olduğumu gösteriyor . …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

K seviyeli kategorik değişkenlerin kukla kodlamada k-1 değişkenleri ile kodlanması gerektiğinin farkındayım (benzer şekilde çok değerli kategorik değişkenler için). Çoğunlukla doğrusal regresyon, cezalandırılmış doğrusal regresyon (Kement, Ridge, Elastik Ağ), ağaç tabanlı (rastgele ormanlar) için farklı regresyon yöntemleri için kukla kodlama üzerinde bir sıcak kodlama (yani bunun yerine k değişkenlerini kullanarak) …

11 regression  multiple-regression  categorical-data  many-categories 

Soruna yaklaşımımdaki çeşitlilik uğruna adım adım gerileme deniyorum. 2 sorum var: Kademeli regresyonun avantajları nelerdir? Özel güçlü yanları nelerdir? Özellikleri seçmek için aşamalı regresyon kullandığınız ve daha sonra seçilen tüm özellikleri bir arada alarak düzenli regresyon uyguladığınız hibrit yaklaşım hakkında ne düşünüyorsunuz?

11 regression  feature-selection  stepwise-regression 

Bir akış yoluyla tek tek gelen veri noktaları üzerinde kayan bir pencere kullanarak artımlı bir gauss işlemi regresyonu uygulamak istiyorum. İzin Vermek dddgirdi uzayının boyutsallığını gösterir. Yani, her veri noktasıxbenxix_iyer alır elemanların sayısı.ddd sürgülü pencerenin boyutu olsun .nnn Tahminler yapmak için, bir gram matris tersini hesaplamak için gereken , k …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

DW testini R'deki regresyon modelime uyguladım ve DW test istatistiği 1.78 ve p değeri 2.2e-16 = 0 aldım. Bu, artıklar arasında otokorelasyon olmadığı anlamına mı gelir, çünkü stat küçük bir p değeriyle 2'ye yakındır veya stat 2'ye yakın olmasına rağmen p değeri küçüktür ve bu nedenle var olan sıfır hipotezini …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

Basit bir gerilemeyi düşünün (normalite kabul edilmez): Yi=a+bXi+ei,Yben=bir+bXben+eben,Y_i = a + b X_i + e_i, nerede eiebene_i kaba 000 ve standart sapma σσ\sigma. En Küçük Kare Tahminleriabira ve bbb ilintisiz?

11 regression  correlation  estimation 

Doğrusal regresyonun bir varsayımı olarak, hatanın dağılımının normalliği bazen yanlış bir şekilde "genişletilir" veya y veya x'in normalliğine duyulan ihtiyaç olarak yorumlanır. X ve Y'nin normal olmadığı, ancak hata teriminin olduğu ve dolayısıyla elde edilen doğrusal regresyon tahminlerinin geçerli olduğu bir senaryo / veri seti oluşturmak mümkün müdür?

11 regression  linear-model  assumptions 

Ridge Regresyonu burada öngörülen etikettir , , matris tanımlamak biz için bir etiket bulmaya çalışıyorsanız nesne ve matrisi nesnelerin şöyle:y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} + a\mathbf{I}_d)^{-1}\mathbf{X}xy^y^\hat{y}IdId\mathbf{I}_dd×dd×dd \times dxx\mathbf{x}XX\mathbf{X}n×dn×dn \times dnnnxi=(xi,1,...,xi,d)∈Rdxi=(xi,1,...,xi,d)∈Rd\mathbf{x}_i = (x_{i,1}, ..., x_{i,d})\in \mathbb{R}^d X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜x1,1x2,1⋮xn , 1x1 ,2x2 ,2⋮x1 , 2……⋱...x1 , dx2 , d⋮xn , d⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟X=(x1,1x1,2…x1,dx2,1x2,2…x2,d⋮⋮⋱⋮xn,1x1,2…xn,d) \mathbf{X} = \begin{pmatrix} x_{1,1} …

11 regression  ridge-regression  kernel-trick 

Hiyerarşik bir yapıya sahip yüksek boyutlu gruplanmış verilerde (50 sayısal giriş değişkeni) rastgele orman kullanıyorum. Veriler, 70 farklı nesnenin 30 pozisyonunda 6 replikasyon ile toplanmış ve sonuçta 12600 veri noktası elde edilmiştir ve bunlar bağımsız değildir. Oob hatası, eğitim sırasında bir nesneden veri bırakırken ve sonra dışarıda bırakılan nesnenin sonucunu …

11 regression  random-forest