Я хотел бы понять, как генерировать интервалы прогнозирования для оценок логистической регрессии. Мне посоветовали следовать процедурам в Моделирующих двоичных данных Коллетта , 2-е издание, с.98-99. После реализации этой процедуры и сравнения ее с R predict.glm, я на самом деле думаю, что в этой...
У меня есть некоторые данные в [0,1], которые я хотел бы проанализировать с помощью бета-регрессии. Конечно, что-то нужно сделать, чтобы приспособить значения 0,1. Мне не нравится изменять данные, чтобы соответствовать модели. Кроме того, я не верю, что нулевая и 1 инфляция - это хорошая идея,...
Я использую четвертое 1/4преобразование степени root ( ) в моей переменной ответа в результате гетероскедастичности. Но сейчас я не знаю, как интерпретировать мои коэффициенты регрессии. Я предполагаю, что мне понадобится взять коэффициенты до четвертой степени при обратном преобразовании (см. Ниже...
Википедия и виньетка R-сэндвич-пакетов дают хорошую информацию о допущениях, подтверждающих стандартные ошибки коэффициента OLS, и математических основах сэндвич-оценок. Мне все еще неясно, как решается проблема гетероскедастичности остатков, возможно потому, что я не совсем понимаю стандартную...
Я начну с моей регрессии OLS: где D - фиктивная переменная, оценки становятся отличными от нуля с низким значением p. Затем я предварительно провожу тест СБРОСА Рэмси и нахожу, что у меня есть некоторая неправильная оценка уравнения, поэтому я включаю квадрат x: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 1 + β 3...
Когда я оцениваю модель разности различий с двумя периодами времени, эквивалентная модель регрессии а. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} где...
Является ли преобразование модели многомерной линейной регрессии в множественную линейную регрессию полностью эквивалентным? Я не имею в виду , просто запустив TTt отдельных регрессий. Я читал это в нескольких местах (Байесовский анализ данных - Гельман и др. И Многовариантная старая школа -...
Наказанная регрессия L1 (иначе лассо) представлена в двух формулировках. Пусть две целевые функции: Тогда две разные формулировки: подчиняется и, что то же самое, Используя условия Каруша-Куна-Такера (KKT), легко увидеть, как условие стационарности для первой формулировки эквивалентно принятию...
Я изо всех сил пытаюсь понять вывод ожидаемой ошибки прогнозирования в соответствии с приведенным ниже (ESL), особенно в отношении выводов 2.11 и 2.12 (обусловливание, шаг к точечному минимуму). Любые указатели или ссылки высоко ценится. Ниже я сообщаю отрывок из ESL pg. 18. Первые два уравнения,...
Пусть модель линейной регрессии, полученная функцией R lm, хотела бы знать, можно ли ее получить с помощью команды Mean Squared Error. У меня был СЛЕДУЮЩИЙ вывод примера > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data)...
В R, когда у меня есть (обобщенная) линейная модель ( lm, glm, gls, glmm, ...), как я могу проверить коэффициент (регрессионный наклон) в отношении любого другого значения , чем 0? В сводке модели результаты t-теста коэффициента автоматически сообщаются, но только для сравнения с 0. Я хочу сравнить...
Я думал о внедрении и использовании парадигмы Extreme Learning Machine (ELM) уже более года, и чем дольше я это делаю, тем больше сомневаюсь, что это действительно хорошо. Однако мое мнение, по-видимому, противоречит научному сообществу, в котором - при использовании цитат и новых публикаций в...
Меня интересует лучшее понимание дельта-метода для аппроксимации стандартных ошибок средних предельных эффектов регрессионной модели, включающей термин взаимодействия. Я посмотрел на связанные вопросы в рамках дельта-метода, но ни один из них не дал того, что я ищу. Рассмотрим следующие данные в...
У меня есть один вопрос, касающийся необходимости использовать методы выбора признаков (значение важности признаков в случайных лесах или методы выбора однофакторных объектов и т. Д.) Перед запуском алгоритма статистического обучения. Мы знаем, что во избежание переобучения мы можем ввести штраф за...
В контексте регрессии OLS я понимаю, что остаточный график (в сравнении с установленными значениями) обычно рассматривается для проверки на постоянную дисперсию и оценки спецификации модели. Почему остатки отображаются в зависимости от подгонки, а не от значений ? Как информация отличается от этих...
Я новичок в оптимизации. Я продолжаю видеть уравнения, которые имеют верхний индекс 2 и нижний индекс 2 в правой части нормы. Например, вот уравнение наименьших квадратов мин| |A x - b | |22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Я думаю, что понимаю верхний индекс 2: это означает возвести в квадрат значение...
Я понял, как регрессия гребня сжимает коэффициенты геометрически к нулю. Более того, я знаю, как доказать это в специальном «ортонормированном случае», но я не совсем понимаю, как это работает в общем случае с помощью «спектральной...
Мне хорошо известны проблемы пошагового / прямого / обратного отбора в регрессионных моделях. Есть многочисленные случаи, когда исследователи осуждали методы и указывали на лучшие альтернативы. Мне было любопытно, существуют ли какие-либо истории, где существует статистический анализ: использовал...
Недавно я обнаружил, что в литературе по прикладной эконометрике, когда речь идет о проблемах выбора признаков, нередко выполняется LASSO с последующей регрессией OLS с использованием выбранных переменных. Мне было интересно, как мы можем квалифицировать обоснованность такой процедуры. Это вызовет...
Я провожу небольшой эксперимент с регрессией LASSO в R, чтобы проверить, сможет ли она найти идеальную пару предикторов. Пара определяется следующим образом: f1 + f2 = исход Результатом здесь является предопределенный вектор, называемый «возраст». F1 и f2 создаются путем взятия половины вектора...