Вопрос: Каковы основные различия и сходства между использованием стандартных ошибок Newey-West (1987) и Hansen-Hodrick (1980)? В каких ситуациях одна из них должна быть предпочтительнее другой? Примечания: Я знаю, как работает каждая из этих процедур настройки; однако я еще не нашел ни одного...
Предположим, у нас есть два дерева регрессии (дерево A и дерево B), которые отображают входные данные на выходные данные . Пусть \ hat {y} = f_A (x) для дерева A и f_B (x) для дерева B. Каждое дерево использует двоичные разбиения с гиперплоскостями в качестве разделяющих функций.x∈Rdx∈Rdx \in...
Я не нашел удовлетворительного ответа на этот вопрос от Google . Конечно, если у меня есть данные порядка нескольких миллионов, то глубокое обучение - это путь. И я прочитал, что, когда у меня нет больших данных, тогда, возможно, лучше использовать другие методы в машинном обучении. Приведенная...
Я прочитал самые популярные книги в области статистического обучения 1- Элементы статистического обучения. 2- Введение в статистическое обучение . Оба упоминают, что у регрессии гребня есть две формулы, которые эквивалентны. Есть ли понятное математическое доказательство этого результата? Я также...
Я использую биномиальную логистическую регрессию , чтобы определить , если воздействие has_xили has_yвоздействий на вероятность того , что пользователь нажмет на что - то. Моя модель следующая: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Это вывод из моей модели:...
В линейной регрессии мы делаем следующие предположения Среднее значение ответа E(Yi)E(Yi)E(Y_i) каждого набора значений предикторов (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) является линейной функцией предикторов. Ошибки являются независимыми.εiεiε_i Ошибки при каждом наборе значений предикторов (x_...
Я понимаю, что это может быть потенциально широкий вопрос, но мне было интересно, существуют ли обобщенные предположения, которые указывают на использование GAM (Обобщенная аддитивная модель) над GLM (Обобщенная линейная модель)? Кто-то недавно сказал мне, что GAM следует использовать только тогда,...
Феномен «чрезмерной дисперсии» в GLM возникает всякий раз, когда мы используем модель, которая ограничивает дисперсию переменной отклика, и данные демонстрируют большую дисперсию, чем позволяет ограничение модели. Это обычно происходит при моделировании данных подсчета с использованием Poisson GLM,...
Мой вопрос очень прост: почему мы выбираем нормальное в качестве распределения, которому следует термин ошибки в предположении о линейной регрессии? Почему мы не выбираем других, как униформу, т или...
Модель линейной регрессии делает кучу предположений, что квантильная регрессия не делает, и, если предположения о линейной регрессии соблюдаются, то моя интуиция (и некоторый очень ограниченный опыт) состоит в том, что срединная регрессия даст почти идентичные результаты как линейная регрессия....
На этом сайте уже есть пост, посвященный той же проблеме: почему работает усадка? Но, хотя ответы и популярны, я не верю, что суть вопроса действительно решена. Совершенно очевидно, что введение некоторого смещения в оценку приводит к снижению дисперсии и может улучшить качество оценки. Тем не...
Я пытаюсь создать фигуру, которая показывает связь между вирусными копиями и освещением генома (GCC). Вот как выглядят мои данные: Сначала я только построил линейную регрессию, но мои руководители сказали мне, что это неправильно, и попробовал сигмоидальную кривую. Поэтому я сделал это с помощью...
Коллега в моем офисе сказал мне сегодня: «Модели деревьев не хороши, потому что их ловят экстремальные наблюдения». Поиск здесь привел к этой теме, которая в основном поддерживает претензию. Что приводит меня к вопросу - в какой ситуации модель CART может быть надежной и как это...
Существует ли метод моделирования, такой как LOESS, который допускает ноль, один или несколько разрывов, где время разрывов не известно априори? Если метод существует, есть ли существующая реализация в R?...
Когда вы выполняете эту работу, осознавая, что вы делаете, у вас появляется чувство, когда вы переоцениваете модель. Во-первых, вы можете отследить тренд или ухудшение скорректированного квадрата R модели. Также можно отследить аналогичное ухудшение значений p коэффициентов регрессии основных...
Теорема Гаусса-Маркова говорит нам, что оценка OLS является наилучшей линейной несмещенной оценкой для модели линейной регрессии. Но предположим, что меня не волнует линейность и непредвзятость. Тогда есть ли какая-либо другая (возможно, нелинейная / смещенная) оценка для модели линейной регрессии,...
Читая о методах и результатах статистического анализа, особенно в эпидемиологии, я очень часто слышу о корректировке или контроле моделей. Как бы вы объяснили не статистику цель этого? Как вы интерпретируете свои результаты после контроля определенной переменной? Небольшой проход в Stata или R, или...
В R drop1команда выводит что-то аккуратное. Эти две команды должны получить какой-то вывод: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Моя выглядит так: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum...
Предположим, я хочу построить двоичный классификатор. У меня есть несколько тысяч функций и только несколько десятков образцов. Исходя из знания предметной области, у меня есть веские основания полагать, что метка класса может быть точно предсказана с использованием всего лишь нескольких функций,...
Это дополнительный вопрос из того, который я задал пару дней назад . Я чувствую, что это ставит другой взгляд на проблему, поэтому перечислил новый вопрос. Вопрос в том, могу ли я сравнить величину коэффициентов по моделям с различными зависимыми переменными? Например, на одном примере скажем, что...