Методы анализа взаимосвязи между одной (или несколькими) «зависимыми» переменными и «независимыми» переменными.
Предположим, у нас есть набор данных с точками. Мы хотим выполнить линейную регрессию, но сначала мы сортируем значения и независимо друг от друга, формируя набор данных . Есть ли какая-либо значимая интерпретация регрессии в новом наборе данных? У этого есть имя?n X i Y i ( X i , Y j )( Xя,...
В какой-то литературе я читал, что необходимо стандартизировать регрессию с несколькими объясняющими переменными, если они в разных единицах. (Стандартизация заключается в вычитании среднего значения и делении на стандартное отклонение.) В каких других случаях мне нужно стандартизировать мои...
Страницы справки в R предполагают, что я знаю, что означают эти цифры, но я не знаю. Я пытаюсь действительно интуитивно понять каждый номер здесь. Я просто опубликую результаты и прокомментирую то, что узнал. Могут быть (будут) ошибки, так как я просто напишу, что я предполагаю. В основном я хотел...
Я просматривал некоторые лекционные заметки Космы Шализи (в частности, раздел 2.1.1 второй лекции ), и мне напомнили, что вы можете получить очень низкий даже если у вас полностью линейная модель.R2R2R^2 Перефразируя пример Шализи: предположим, у вас есть модель , где известен. Тогда и количество...
Я хотел бы реализовать алгоритм автоматического выбора модели. Я имею в виду пошаговую регрессию, но все будет хорошо (хотя она должна основываться на линейных регрессиях). Моя проблема в том, что я не могу найти методологию или реализацию с открытым исходным кодом (я просыпаюсь в Java)....
Я уверен, что многие люди ответят ссылками на «позвольте мне Google это для вас», поэтому я хочу сказать, что я пытался выяснить это, поэтому, пожалуйста, простите мое непонимание здесь, но я не могу понять, как Практическая реализация нейронной сети фактически работает. Я понимаю входной слой и...
Скажем, я хочу оценить большое количество параметров, и я хочу наказать некоторые из них, потому что я считаю, что они должны иметь небольшой эффект по сравнению с другими. Как мне решить, какую схему наказания использовать? Когда регрессия гребня более уместна? Когда я должен использовать...
Я ищу лучшее распределение для рассматриваемой независимой переменной, или чтобы уменьшить влияние выбросов или что-то
Если у вас есть переменная, которая отлично разделяет нули и единицы в целевой переменной, R выдаст следующее предупреждающее сообщение «идеальное или квази идеальное разделение»: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Мы все еще получаем модель, но оценки...
Вот статья, которая мотивировала этот вопрос: неужели нетерпение делает нас толстыми? Мне понравилась эта статья, и она хорошо демонстрирует концепцию «контроля за другими переменными» (IQ, карьера, доход, возраст и т. Д.), Чтобы наилучшим образом выделить истинные отношения только между двумя...
В чем разница между линейной регрессией и логистической регрессией? Когда бы вы использовали
Я работаю на моделях линейной регрессии и задаюсь вопросом, каковы условия удаления термина «перехват». Сравнивая результаты двух разных регрессий, где один имеет перехват, а другой нет, я замечаю, что функции без перехвата намного выше. Существуют ли определенные условия или предположения, которым...
Я пытаюсь понять алгоритм EM, чтобы иметь возможность его реализовать и использовать. Я провел целый день, читая теорию и документ, где EM используется для отслеживания самолета с использованием информации о местоположении, поступающей с радара. Честно говоря, я не думаю, что полностью понимаю...
Для моего собственного понимания я заинтересован в том, чтобы вручную повторить вычисление стандартных ошибок оценочных коэффициентов, поскольку, например, они поставляются с выходными данными lm()функции R, но не смогли ее определить. Какая формула / реализация...
У меня странный вопрос. Предположим, что у вас есть небольшая выборка, в которой зависимая переменная, которую вы собираетесь анализировать с помощью простой линейной модели, сильно искажена. Таким образом, вы предполагаете, что не является нормально распределенным, потому что это приведет к...
Многие статистические работы требуют опыта работы с крупномасштабными данными. Какие виды статистических и вычислительных навыков понадобятся для работы с большими наборами данных. Например, как насчет построения регрессионных моделей с учетом набора данных с 10 миллионами...
В частности, я имею в виду коэффициент корреляции Пирсона и момента
Коэффициент корреляции Пирсона для x и y одинаков, независимо от того, вычисляете ли вы Pearson (x, y) или Pearson (y, x). Это говорит о том, что выполнение линейной регрессии y с учетом x или x с учетом y должно быть таким же, но я не думаю, что это так. Может ли кто-то пролить свет на то, когда...
Я читаю книги о линейной регрессии. Есть несколько предложений о нормах L1 и L2. Я их знаю, просто не понимаю, почему L1 норма для разреженных моделей. Может кто-то использовать дать простое...
Я понимаю, что стационарный временной ряд - это тот, чье среднее значение и дисперсия постоянны во времени. Может кто-нибудь объяснить, почему мы должны убедиться, что наш набор данных является стационарным, прежде чем мы сможем запустить на нем различные модели ARIMA или ARM? Относится ли это...