Что означает наличие «постоянной дисперсии» в термине ошибки? На мой взгляд, у нас есть данные с одной зависимой переменной и одной независимой переменной. Постоянная дисперсия является одним из предположений о линейной регрессии. Мне интересно, что означает гомоскедастичность. Поскольку даже если...
Я анализирую некоторые данные, в которых я хотел бы выполнить обычную линейную регрессию, однако это невозможно, поскольку я имею дело с настройкой в режиме онлайн с непрерывным потоком входных данных (который быстро станет слишком большим для памяти), и мне необходимо обновить оценки параметров,...
Я полагаю, что расстраиваюсь каждый раз, когда слышу, как кто-то говорит, что ненормальность остатков и / или гетероскедастичность нарушают допущения OLS. Для оценки параметров в модели МНК ни одно из этих предположений не является необходимым по теореме Гаусса-Маркова. Я вижу, как это важно в...
Я строю регрессионные модели. В качестве шага предварительной обработки я масштабирую значения моих объектов так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Необходимо ли также нормализовать целевые...
В некоторых материалах, которые я видел по машинному обучению, говорилось, что плохая идея - подходить к проблеме классификации с помощью регрессии. Но я думаю, что всегда можно сделать непрерывную регрессию, чтобы соответствовать данным и усечь непрерывный прогноз, чтобы получить дискретные...
Коэффициент объясняющей переменной в множественной регрессии говорит нам о связи этой объясняющей переменной с зависимой переменной. Все это, одновременно «контролируя» другие объясняющие переменные. Как я видел это до сих пор: Пока каждый коэффициент вычисляется, другие переменные не учитываются,...
Существует два разных способа кодирования категориальных переменных. Скажем, одна категориальная переменная имеет n значений. Горячее кодирование преобразует его в n переменных, а фиктивное кодирование преобразует его в n-1 переменные. Если у нас есть k категориальных переменных, каждая из которых...
Так как RF может обрабатывать нелинейность, но не может предоставить коэффициенты, было бы разумно использовать случайный лес для сбора наиболее важных признаков, а затем включить эти объекты в модель множественной линейной регрессии для получения их коэффициентов?...
Я имею дело с линейными данными с выбросами, некоторые из которых находятся на расстоянии более 5 стандартных отклонений от расчетной линии регрессии. Я ищу технику линейной регрессии, которая уменьшает влияние этих точек. Пока что я сделал, чтобы оценить линию регрессии со всеми данными, затем...
Я читал, что ANOVA и линейная регрессия - это одно и то же. Как это может быть, учитывая, что выход ANOVA представляет собой некоторое значение и некоторое значение на основании которого вы заключаете, что выборка означает, что для разных выборок значения одинаковы или различны.pFFFпpp Но если...
Как они все версии одного и того же базового статистического
Я уверен, что у меня это полностью обернуто вокруг моей головы, но я просто не могу понять это. T-критерий сравнивает два нормальных распределения, используя Z-распределение. Вот почему в ДАННЫХ есть предположение о нормальности. ANOVA эквивалентен линейной регрессии с фиктивными переменными и...
Моя проблема : я недавно встретил статистика, который сообщил мне, что сплайны полезны только для исследования данных и подвержены переобучению, таким образом, бесполезны при прогнозировании. Он предпочел исследовать с помощью простых полиномов ... Так как я большой поклонник сплайнов, и это...
В первой половине 2015 года я прошел курс обучения машинному обучению (автор Andrew Ng, курс GREAT). И изучил основы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, нейронные сети ...) Кроме того, я был разработчиком в течение 10 лет, поэтому изучение нового языка...
Я полностью слепой и пришел из программирования. Я пытаюсь научиться машинному обучению, и для этого мне сначала нужно узнать о линейной регрессии. Все объяснения в Интернете, которые я нахожу об этом предмете, наносят данные в первую очередь. Я ищу практическое объяснение линейной регрессии,...
Я ищу интуитивное объяснение компромисса смещения дисперсии, как в целом, так и конкретно в контексте линейной
Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но...
Как может быть полезна модель регрессии, если вы не знаете функцию, для которой вы пытаетесь получить параметры? Я видел исследование, в котором говорилось, что матери, которые кормили своих детей грудью, реже страдают диабетом. Исследование было проведено на основе опроса около 1000 матерей и...
Я знаю, что чего-то не хватает в моем понимании логистической регрессии, и буду очень признателен за любую помощь. Насколько я понимаю, логистическая регрессия предполагает, что вероятность результата «1» с учетом входных данных представляет собой линейную комбинацию входных данных, пропущенных...
На этом сайте есть несколько потоков, обсуждающих, как определить, асимптотически ли нормально распределены остатки OLS . В этом превосходном ответе представлен другой способ оценки нормальности остатков с помощью R-кода . Это еще одно обсуждение практической разницы между стандартизированными и...