Я пытаюсь согласовать данные с GLM (регрессия Пуассона) в R. Когда я построил графики остатков и подгоночных значений, график создал несколько (почти линейных с небольшой вогнутой кривой) «линий». Что это значит? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus +...
У меня есть несколько вопросов, касающихся штрафа за ребро в контексте наименьших квадратов: βR i Dге= ( λ ID+ X'Икс)- 1Икс'Yβряdгезнак равно(λяD+Икс'Икс)-1Икс'Y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) Выражение предполагает, что ковариационная матрица X сжимается в сторону диагональной...
Следуя моему вопросу об OLS , я задаюсь вопросом: какие диагностические графики существуют для квантильной регрессии? (и есть ли у R их реализация?) Быстрый поиск в гугле уже привел к появлению червя (о котором я никогда раньше не слышал), и я был бы рад узнать о других методах, о которых вы могли...
Я стал чем-то вроде нигилистов, когда дело доходит до переменных уровней ранжирования (в контексте многомерных моделей всех видов). Часто в ходе моей работы меня просят либо помочь другой команде составить рейтинг с переменной степенью важности, либо создать рейтинг с переменной степенью важности...
Моя зависимая переменная, показанная ниже, не подходит ни под какой дистрибутив, который я знаю. Линейная регрессия приводит к несколько ненормальным отклонениям в правильном направлении, которые странным образом относятся к предсказанному Y (2-й график). Какие-либо предложения для преобразований...
Я хочу лучше понять плюсы / минусы использования лёсса или сглаживающих сплайнов для сглаживания некоторой кривой. Другой вариант моего вопроса - есть ли способ построить сглаживающий сплайн так, чтобы он давал те же результаты, что и при использовании лёсса. Любая ссылка или понимание...
В настоящее время я использую AnomalyDetection от Twitter в R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Этот алгоритм обеспечивает обнаружение аномалий временных рядов для данных с сезонностью. Вопрос: есть ли другие алгоритмы, подобные этому (контроль сезонности не имеет значения)? Я пытаюсь...
Поэтому мне был задан вопрос, по каким оценкам центральные меры L1 (т.е. лассо) и L2 (т.е. регрессия гребня). Ответ L1 = медиана и L2 = среднее. Есть ли интуитивные рассуждения об этом? Или это должно быть определено алгебраически? Если да, то как мне это...
При построении регрессионной модели в R ( lm) я часто получаю это сообщение "there are aliased coefficients in the model" Что именно это значит? Кроме того, из-за этого predict()также дает предупреждение. Хотя это всего лишь предупреждение, я хочу знать, как мы можем обнаружить / удалить псевдонимы...
Можно ли провести регрессию, если все зависимые и независимые переменные являются категориальными
Существует ли связь между регрессией и линейным дискриминантным анализом (LDA)? Каковы их сходства и различия? Имеет ли какое-то значение, если есть два класса или более двух...
Я хочу знать, почему логистическая регрессия называется линейной моделью. Он использует сигмовидную функцию, которая не является линейной. Так почему же логистическая регрессия является линейной...
ANOVA против множественной линейной регрессии? Я понимаю, что оба эти метода, похоже, используют одну и ту же статистическую модель. Однако при каких обстоятельствах я должен использовать какой метод? Каковы преимущества и недостатки этих методов при сравнении? Почему ANOVA так часто используется в...
В «Нью-Йорк Таймс» содержится длинный комментарий о «добавленной стоимости» системы оценки учителей, используемой для обратной связи с педагогами Нью-Йорка. Леде - это уравнение, используемое для расчета баллов - представленное без контекста. Риторическая стратегия выглядит запугиванием с помощью...
Если наилучшим линейным приближением (с использованием наименьших квадратов) моих точек данных является линия y=mx+by=mx+by=mx+b , как я могу рассчитать ошибку аппроксимации? Если я вычислю стандартное отклонение различий между наблюдениями и предсказаниями , могу ли я потом сказать, что...
Я пытаюсь понять квантильную регрессию, но одна вещь, которая заставляет меня страдать, это выбор функции потерь. ρτ(u)=u(τ−1{u<0})ρτ(u)=u(τ−1{u<0})\rho_\tau(u) =
проблема В регрессии обычно вычисляют среднеквадратическую ошибку (MSE) для выборки: MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 для измерения качества предсказателя. Сейчас я работаю над проблемой регрессии,...
Машинное обучение (ML) активно использует методы линейной и логистической регрессии. Он также опирается на особенность инженерных методов ( feature transform, kernel, и т.д.). Почему нет ничего о variable transformation(например power transformation) , упомянутые в ML? (Например, я никогда не...
В линейном регрессионном анализе мы анализируем выбросы, исследуем мультиколлинеарность, тестируем гетероскедастичность. Вопрос в том, есть ли порядок их применения? Я имею в виду, нужно ли сначала анализировать выбросы, а затем изучать мультиколлинеарность? Или поменять? Есть ли эмпирическое...
Я понимаю, какую роль играет лямбда в регрессии эластичной сети. И я могу понять, почему можно выбрать lambda.min, значение лямбды, которое минимизирует перекрестную проверку. Мой вопрос: где в статистической литературе рекомендуется использовать lambda.1se, то есть значение lambda, которое...