Я гуглил и искал по stats.stackexchange, но не могу найти формулу для расчета 95% доверительного интервала для значения для линейной регрессии. Кто-нибудь может это предоставить?р2R2R^2 Еще лучше, скажем, я выполнил линейную регрессию ниже в R. Как бы я вычислил 95% доверительный интервал для...
Я знаком с понятием категориальных переменных и соответствующим фиктивным кодированием переменных, которое позволяет нам соответствовать одному уровню в качестве базовой линии, чтобы избежать коллинеарности. Я также знаком с тем, как интерпретировать оценки параметров из таких моделей:...
В « Статистических методах в атмосферных науках» Дэниел Уилкс отмечает, что множественная линейная регрессия может привести к проблемам, если между предикторами существуют очень сильные корреляции (3-е издание, стр. 559-560): Патология, которая может возникнуть при множественной линейной регрессии,...
Я понимаю, что одной из причин, по которым логистическая регрессия часто используется для прогнозирования рейтинга кликов в Интернете, является то, что она производит хорошо откалиброванные модели. Есть ли хорошее математическое объяснение...
Я прочитал, что группа Лассо используется для выбора переменных и разреженности в группе переменных. Я хочу знать интуицию, стоящую за этим утверждением. Почему группа лассо предпочтительнее лассо? Почему путь решения группы Лассо не является кусочно-линейным?...
Я понимаю, что эта тема поднималась несколько раз, например, здесь , но я все еще не уверен, как лучше интерпретировать мой результат регрессии. У меня есть очень простой набор данных, состоящий из столбца значений x и столбца значений y , разделенных на две группы в зависимости от местоположения...
Имеет ли смысл перекрестная энтропия в контексте регрессии (в отличие от классификации)? Если да, не могли бы вы привести пример с игрушкой через TensorFlow? Если нет, то почему нет? Я читал о кросс-энтропии в Neural Networks и Deep Learning Майкла Нильсена, и кажется, что это то, что естественно...
Рассмотрим модель линейной регрессии ,y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} ,u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) .E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} Пусть против H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2 .H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0:...
Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в...
Учитывая две случайные величины ξξ\xi и ηη\eta мы можем вычислить их «коэффициент корреляции» ccc и сформировать линию наилучшего соответствия между этими двумя случайными переменными. У меня вопрос почему? 1) Существуют случайные величины, ξξ\xi и ηη\eta которые зависят наихудшим образом, т....
В книге Бишопа по машинному обучению обсуждается проблема подгонки полиномиальной функции к набору точек данных. Пусть M - порядок подогнанного многочлена. Это утверждает, что Мы видим, что с увеличением M величина коэффициентов обычно становится больше. В частности, для полинома M = 9 коэффициенты...
Фон: Я пытаюсь следовать обзору Принстона оценки MLE для GLM . Я понимаю основы оценки MLE: likelihood, score, наблюдаемая и ожидаемая Fisher informationи Fisher scoringтехника. И я знаю, как обосновать простую линейную регрессию с помощью оценки MLE . Вопрос: Я не могу понять даже первую строку...
Я хочу рассчитать AICc модели регрессии гребня. Проблема в количестве параметров. Для линейной регрессии большинство людей предполагают, что число параметров равно количеству оценочных коэффициентов плюс сигма (дисперсия ошибки). Когда дело доходит до регрессии гребня, я читал, что след матрицы...
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...
Я получаю некоторые ошеломляющие результаты для корреляции суммы с третьей переменной, когда два предиктора отрицательно коррелируют. Что вызывает эти недоумения результаты? Пример 1: корреляция между суммой двух переменных и третьей переменной Рассмотрим формулу 16.23 на странице 427 текста...
В прошлом поэтапная регрессия использовалась во многих биомедицинских работах, но, похоже, она улучшается благодаря лучшему пониманию многих ее проблем. Однако многие старые рецензенты все еще просят об этом. В каких обстоятельствах ступенчатая регрессия играет свою роль и должна использоваться,...
Я работаю над очень большой проблемой линейной регрессии, когда размер данных настолько велик, что их нужно хранить на кластере машин. Он будет слишком большим, чтобы объединить все образцы в память одного компьютера (даже диска). Чтобы выполнить регрессию этих данных, я думаю о параллельном...
Я ищу ссылку, где доказано, что гармоническое среднее x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} минимизирует (в zzz ) сумму квадратов относительных ошибок ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
Из того, что я понимаю, выбор переменных на основе p-значений (по крайней мере, в контексте регрессии) является в высшей степени ошибочным. Похоже, что выбор переменных на основе AIC (или аналогичных) также считается ошибочным по некоторым причинам, хотя это кажется немного неясным (например, см....
В книге « В основном безвредная эконометрика: спутник эмпирика» (Angrist and Pischke, 2009: стр. 209) я прочитал следующее: (...) На самом деле, только что идентифицированный 2SLS (скажем, простой оценщик Вальда) примерно беспристрастен . Это трудно показать формально, потому что только что...