В общем, что подразумевается под тем, чтобы сказать, что доля дисперсии в анализе, подобном PCA, объясняется первым основным компонентом? Может ли кто-то объяснить это интуитивно, но также дать точное математическое определение того, что означает «объяснение отклонений» в терминах анализа главных...
ANOVA эквивалентен линейной регрессии с использованием подходящих фиктивных переменных. Выводы остаются неизменными независимо от того, используете ли вы ANOVA или линейную регрессию. В свете их эквивалентности, есть ли причина, по которой ANOVA используется вместо линейной регрессии? Примечание:...
В недавнем коллоквиуме реферат спикера утверждал, что они использовали машинное обучение. Во время беседы единственное, что связано с машинным обучением, было то, что они выполняют линейную регрессию на своих данных. После расчета коэффициентов наилучшего соответствия в пространстве параметров 5D...
У меня был вопрос о том, как интерпретировать графики, созданные с помощью plot (lm) в R. Мне было интересно, можете ли вы, ребята, сказать мне, как интерпретировать графики масштаба-местоположения и левереджа? Любые замечания будут оценены. Предположим, базовые знания статистики, регрессии и...
Какие диагностические графики (и, возможно, формальные тесты) вы считаете наиболее информативными для регрессий, где результат представляет собой переменную счета? Я особенно заинтересован в пуассоновских и отрицательных биномиальных моделях, а также в аналогах с нулевой раздувкой и препятствием...
Является ли когда-либо обоснованным включение двустороннего взаимодействия в модель без учета основных эффектов? Что, если ваша гипотеза касается только взаимодействия, вам все равно нужно включить основные...
В вики обсуждаются проблемы, возникающие, когда мультиколлинеарность является проблемой линейной регрессии. Основная проблема заключается в том, что мультиколлинеарность приводит к нестабильным оценкам параметров, что очень затрудняет оценку влияния независимых переменных на зависимые переменные. Я...
При каких обстоятельствах следует рассмотреть использование методов регуляризации (регрессия ребра, лассо или наименьших углов) вместо OLS? В случае, если это поможет вести дискуссию, мой главный интерес - повышение точности...
Посмотрите на этот график Excel: Линия наилучшего соответствия «здравого смысла» будет представлять собой почти вертикальную линию, проходящую через центр точек (отредактировано вручную красным цветом). Однако линейная линия тренда, определенная в Excel, представляет собой показанную диагональную...
Я часто сталкивался с термином «решение в закрытой форме». Что означает решение в закрытой форме? Как определить, существует ли решение в близкой форме для данной проблемы? Ища в Интернете, я нашел некоторую информацию, но ничего в контексте разработки статистической или вероятностной модели /...
Я ищу нетехническое определение лассо и для чего оно
Итак, я думаю, что у меня есть достаточно приличная выборка, принимая во внимание эмпирическое правило 20: 1: довольно большая выборка (N = 374) для в общей сложности 7 потенциальных переменных-предикторов. Моя проблема заключается в следующем: независимо от того, какой набор переменных предикторов...
Для интервала прогнозирования в линейной регрессии вы все еще используете E [ Y | х ] = ^ & beta ; 0 + β 1 х генерировать интервал. Вы также используете это, чтобы сгенерировать доверительный интервал E [ Y | х 0 ] . В чем разница между двумя?Е^[ Y| х]= β0^+ β^1ИксE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] =...
Насколько я понимаю, не может быть отрицательным, поскольку это квадрат R. Однако я запустил простую линейную регрессию в SPSS с одной независимой переменной и зависимой переменной. Мой вывод SPSS дает мне отрицательное значение для . Если бы я должен был вычислить это вручную из R, то был бы...
Меня интересует вычисление площади под кривой (AUC) или c-статистика вручную для бинарной модели логистической регрессии. Например, в наборе данных проверки у меня есть истинное значение для зависимой переменной, сохранение (1 = сохранено; 0 = не сохранено), а также прогнозируемое состояние...
Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91,...
Мне интересно, каково значение брать непрерывную переменную предиктора и разбивать ее (например, на квинтили), прежде чем использовать ее в модели. Мне кажется, что при биннинге переменной мы теряем информацию. Это просто для того, чтобы мы могли моделировать нелинейные эффекты? Если бы мы...
Я читал « Элементы статистического обучения» и хотел бы знать, почему Лассо обеспечивает выбор переменных, а регрессия гребней - нет. Оба метода минимизируют остаточную сумму квадратов и имеют ограничение на возможные значения параметров ββ\beta . Для Лассо ограничение ||β||1≤t||β||1≤t||\beta||_1...
У меня есть набор данных с около 30 независимыми переменными, и я хотел бы построить обобщенную линейную модель (GLM), чтобы исследовать отношения между ними и зависимой переменной. Я знаю, что метод, которому меня учили в этой ситуации, ступенчатая регрессия, теперь считается статистическим грехом...
Поскольку логистическая регрессия является статистической классификационной моделью, имеющей дело с категориальными зависимыми переменными, почему она не называется логистической классификацией ? Разве имя "Регрессия" не должно быть зарезервировано для моделей, имеющих дело с непрерывными...