Я использую LASSO, в котором есть некоторые категориальные предикторы переменных и некоторые непрерывные. У меня есть вопрос о категориальных переменных. Первый шаг, который я понимаю, - разбить каждого из них на пустышки, стандартизировать их для справедливого наказания, а затем регрессировать....
Не уверен, что слово «нормализация» - это правильное слово, но я постараюсь сделать все возможное, чтобы проиллюстрировать то, что я пытаюсь спросить. Здесь используется оценка наименьших квадратов. Предположим, у вас есть y = β 0 + β 1 x 1y=β0+β1x1y=\beta_0+\beta_1x_1 , вы можете центрировать его...
У меня есть некоторые данные, которые ограничены между 0 и 1. Я использовал betaregпакет в R, чтобы подогнать регрессионную модель с ограниченными данными в качестве зависимой переменной. У меня вопрос: как мне интерпретировать коэффициенты из...
Предположим, вы подходите к линейной / логистической регрессии с целью объективной оценки . Вы очень уверены, что и очень положительны по отношению к шуму в своих оценках.g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Если у вас...
После поиска разъяснений по поводу коэффициентов линейной модели здесь у меня возник вопрос о не значащем значении (высокое значение p) для коэффициентов уровней факторов. Пример: если моя линейная модель включает в себя фактор с 10 уровнями, и только 3 из этих уровней имеют значимые значения p,...
Предположим, я хочу регрессировать против нормализованного X , но я бы хотел разреженного решения. Почему после регрессии недопустимо отбрасывать коэффициенты с наименьшей величиной?YYYXXX Для протокола, я слышал и часто использую методы LARS и LASSO. Мне просто любопытно, почему вышеуказанный...
У меня есть проблема двоичной классификации из нескольких функций. Имеют ли коэффициенты (регуляризованной) логистической регрессии интерпретируемый смысл? Я думал, что они могли бы указать размер влияния, учитывая особенности, предварительно нормированные. Однако в моей задаче коэффициенты,...
При выполнении регрессии гребня, как вы интерпретируете коэффициенты, которые в конечном итоге превышают соответствующие им коэффициенты по методу наименьших квадратов (для определенных значений )? Разве регрессия гребня не должна монотонно сокращать коэффициенты?λλ\lambda В связи с этим, как можно...
В Размышлении быстро и медленно» Даниэль Канеман ставит следующий гипотетический вопрос: (Стр. 186). Джули в настоящее время является старшим в государственном университете. Она бегло читала, когда ей было четыре года. Какой у нее средний балл (GPA)? Его намерение состоит в том, чтобы...
Кажется, что если у меня есть регрессионная модель, такая как я могу либо подогнать необработанный полином и получить ненадежные результаты, либо подогнать ортогональный полином и получить коэффициенты которые не имеют прямой физической интерпретации (например, я не могу использовать их, чтобы...
Итак, я хочу подобрать случайную модель негативных биномиальных эффектов. Для такой модели STATA может производить экспоненциальные коэффициенты. Согласно справочному файлу такие коэффициенты можно интерпретировать как коэффициенты заболеваемости. К сожалению, я не являюсь носителем английского...
Я сталкивался с этими двумя терминами, которые взаимозаменяемы во многих контекстах. По сути, модератор (M) - это фактор, который влияет на отношения между X и Y. Анализ модерации обычно выполняется с использованием регрессионной модели. Например, пол (M) может влиять на отношения между...
Я прочитал в Abdi (2003), что Когда независимые переменные попарно ортогональны, влияние каждой из них на регрессию оценивается путем вычисления наклона регрессии между этой независимой переменной и зависимой переменной. В этом случае (т. Е. Ортогональность IV) коэффициенты частичной регрессии...
Немного предыстории Я работаю над интерпретацией регрессионного анализа, но я действительно запутался в значении r, r в квадрате и остаточного стандартного отклонения. Я знаю определения: характеризации r измеряет силу и направление линейной зависимости между двумя переменными на диаграмме...
Собрав ценные отзывы о предыдущих вопросах и обсуждениях, я поставил следующий вопрос: предположим, что цель состоит в том, чтобы выявить различия в эффектах в двух группах, например, мужчины и женщины. Есть два способа сделать это: запустить две отдельные регрессии для двух групп и использовать...
Я оцениваю два (2) хладагента (газа), которые использовались в одной и той же системе охлаждения. У меня есть данные о температуре всасывания ( ), температуре конденсации ( ) и силе тока ( ) для оценки. Есть два (2) набора данных; 1-й хладагент ( ) и 2-й хладагент ( ). Я использую линейную,...
В настоящее время я работаю над созданием прогнозирующей модели для двоичного результата на наборе данных с ~ 300 переменными и 800 наблюдениями. Я много читал на этом сайте о проблемах, связанных со ступенчатой регрессией, и почему бы не использовать ее. Я изучал регрессию LASSO и ее способность...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Можно ли получить положительную корреляцию между регрессором и откликом ( +0,43) и, после этого, получить отрицательный коэффициент в подогнанной регрессионной модели для этого регрессора? Я не говорю об изменениях знака регрессора среди некоторых моделей. Знак коэффициента всегда остается. Могут...
У меня есть модель линейной регрессии, где зависимая переменная записывается, а независимая переменная является линейной. Коэффициент наклона для ключевой независимой переменной отрицателен: . Не уверен, как интерпретировать.- .0564−.0564-.0564 Должен ли я использовать абсолютное значение затем...