Являются ли множественные и многомерные регрессии действительно разными? Что такое вариация в любом
Возможно ли иметь (множественное) уравнение регрессии с двумя или более зависимыми переменными? Конечно, вы могли бы запустить два отдельных уравнения регрессии, по одному для каждого DV, но не похоже, чтобы оно охватило какую-либо связь между двумя...
Курортный сезон дал мне возможность свернуться калачиком рядом с огнем вместе с «Элементами статистического обучения» . Исходя из (часто) точки зрения эконометрики, у меня возникают проблемы с пониманием использования методов усадки, таких как регрессия гребня, лассо и регрессия с наименьшим углом...
Из того, что я знаю, использование лассо для выбора переменных решает проблему коррелированных входных данных. Кроме того, поскольку он эквивалентен регрессии наименьшего угла, он не медленный в вычислительном отношении. Тем не менее, многие люди (например, те, кого я знаю, занимаюсь...
Может ли кто-нибудь объяснить мне, почему кто-то выбрал бы параметрический непараметрический статистический метод для проверки гипотез или регрессионного анализа? На мой взгляд, это все равно, что заняться рафтингом и выбрать не водостойкие часы, потому что вы можете их не намочить. Почему бы не...
Я понимаю, что оценка регрессии гребня является ββ\beta который минимизирует остаточную сумму квадрата и штраф на размер ββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y = \operatorname{argmin}\big[...
Что имеется в виду, когда мы говорим, что у нас насыщенная
Какие методы доступны для объединения (или объединения) многих категорий в несколько с целью использования их в качестве входных данных (предиктора) в статистической модели? Рассмотрим переменную, например, степень студента колледжа (дисциплина, выбранная студентом). Он неупорядочен и категоричен,...
У меня есть несколько вопросов о байесовской регрессии: Дана стандартная регрессия при . Если я хочу изменить это в байесовскую регрессию, нужно ли мне предварительные распределения для β 0 и β 1 (или это не работает таким образом)?Y= β0+ β1х + εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x +...
У меня есть (смешанная) модель, в которой один из моих предикторов априори должен быть только квадратично связан с предиктором (из-за экспериментальных манипуляций). Следовательно, я хотел бы добавить только квадратичный член в модель. Две вещи не дают мне этого сделать: Я думаю, что я читал...
Я пытаюсь предсказать бинарный результат, используя 50 непрерывных объясняющих переменных (диапазон большинства переменных до ∞ ). Мой набор данных имеет почти 24 000 строк. Когда я бегу в R, я получаю:- ∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit:...
Я продолжаю читать это и интуитивно вижу это, но как перейти от регуляризации L2 к тому, что аналитически это - Приор Гаусса? То же самое можно сказать и о том, что L1 эквивалентен предшествующему лапласу. Любые дальнейшие ссылки будут великолепны....
Чтобы решить проблемы выбора модели, ряд методов (LASSO, гребневая регрессия и т. Д.) Будут сжимать коэффициенты переменных-предикторов к нулю. Я ищу интуитивное объяснение того, почему это улучшает способность к прогнозированию. Если истинное влияние переменной на самом деле было очень велико,...
Мне бы хотелось, чтобы столько алгоритмов выполняли ту же задачу, что и логистическая регрессия. Это алгоритмы / модели, которые могут дать прогноз двоичного ответа (Y) с некоторой пояснительной переменной (X). Я был бы рад, если после того, как вы назовете алгоритм, если вы также покажете, как...
Фон Я занимаюсь клиническими исследованиями в области медицины и прошел несколько курсов по статистике. Я никогда не публиковал статью с использованием линейной / логистической регрессии и хотел бы правильно выбирать переменные. Интерпретируемость важна, поэтому нет причудливых методов машинного...
Похоже, что в некоторых случаях можно получить результаты, аналогичные нейронной сети с многомерной линейной регрессией, а многомерная линейная регрессия супер быстрая и простая. При каких обстоятельствах нейронные сети могут давать лучшие результаты, чем многомерная линейная...
Предположим, что вы - исследователь в области социальных наук / эконометрик и пытаетесь найти соответствующие предикторы спроса на услугу. У вас есть 2 итоговые / зависимые переменные, описывающие спрос (используя сервис да / нет и количество случаев). У вас есть 10 предикторов / независимых...
Я немного работал в R и сталкивался с такими вещами, как PCA, SVD, QR-разложения и многими такими результатами линейной алгебры (при проверке оценки взвешенных регрессий и т. Д.), Поэтому я хотел знать, есть ли у кого-нибудь рекомендации относительно хорошего всеобъемлющая книга по линейной...
Итог : чем больше я узнаю о статистике, тем меньше я доверяю опубликованным работам в своей области; Я просто считаю, что исследователи недостаточно хорошо справляются со своей статистикой. Я мирянин, так сказать. Я обучаюсь биологии, но у меня нет формального образования в области статистики или...
Существует ли преобразование типа Бокса-Кокса для независимых переменных? То есть преобразование, которое оптимизирует переменную так, чтобы она более подходила для линейной модели?Иксxxy~f(x) Если да, есть ли функция для выполнения этого...