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...
Мы все знакомы с наблюдательными исследованиями, которые пытаются установить причинно-следственную связь между нерандомизированным предиктором X и результатом путем включения каждого мыслимого потенциального препятствия в модель множественной регрессии. Таким образом, «контролируя» всех...
В традиционной статистике при построении модели мы проверяем мультиколлинеарность, используя такие методы, как оценки коэффициента инфляции дисперсии (VIF), но в машинном обучении вместо этого мы используем регуляризацию для выбора признаков и, похоже, не проверяем, коррелированы ли функции вообще....
Разница в различиях уже давно популярна как не экспериментальный инструмент, особенно в экономике. Может ли кто-нибудь дать четкий и нетехнический ответ на следующие вопросы о разнице в различиях. Что такое разностная оценка? Почему оценка разницы в разнице используется? Можем ли мы доверять...
В настоящее время я пишу статью с несколькими множественными регрессионными анализами. Хотя визуализация одномерной линейной регрессии проста с помощью диаграмм рассеяния, мне было интересно, есть ли хороший способ визуализации множественных линейных регрессий? В настоящее время я просто строю...
Я думаю о построении модели, предсказывающей отношение , где и и . Таким образом, соотношение будет между и .а / бa/ba/ba > 0 b > 0 0 1a ≤ ba≤ba \le bа > 0a>0a > 0б > 0b>0b > 0000111 Я мог бы использовать линейную регрессию, хотя она, естественно, не ограничивается 0..1. У меня...
Может кто-нибудь объяснить, как свойства журналов делают это таким образом, чтобы вы могли вести линейные регрессии, где коэффициенты интерпретируются как процентные...
Я новичок в случайном лесу, поэтому я все еще борюсь с некоторыми основными понятиями. В линейной регрессии мы предполагаем независимые наблюдения, постоянную дисперсию ... Какие основные предположения / гипотезы мы делаем, когда используем случайный лес? Каковы основные различия между случайным...
Я понимаю, что основное определение эндогенности состоит в том, что не выполняется, но что это означает в смысле реального мира? Я прочитал статью в Википедии с примером спроса и предложения, пытаясь понять это, но это не помогло. Я слышал другое описание эндогенного и экзогенного, как находящегося...
Я обычно слышу о "обычных наименьших квадратах". Это наиболее широко используемый алгоритм, используемый для линейной регрессии? Есть ли причины использовать...
Регуляризация с использованием таких методов, как Ridge, Lasso, ElasticNet, довольно распространена для линейной регрессии. Я хотел знать следующее: применимы ли эти методы для логистической регрессии? Если да, есть ли различия в том, как их нужно использовать для логистической регрессии? Если эти...
У меня есть вопрос о том, какой способ лучше определить взаимодействие в регрессионной модели. Рассмотрим следующие данные: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), s =...
В чем основное различие между оценкой максимального правдоподобия (MLE) и оценкой наименьших квадратов (LSE)? Почему мы не можем использовать MLE для прогнозирования значений в линейной регрессии и наоборот?Yyy Любая помощь по этой теме будет принята с...
В настоящее время я читаю статью, касающуюся места голосования и предпочтений при голосовании на выборах 2000 и 2004 годов. В нем есть диаграмма, которая отображает коэффициенты логистической регрессии. Из курсов лет назад и немного читаяЯ понимаю логистическую регрессию как способ описания...
Я продолжаю читать о случаях, когда мы центрируем данные (например, с помощью регуляризации или PCA), чтобы удалить перехват (как упомянуто в этом вопросе ). Я знаю, что это просто, но мне трудно понять это интуитивно. Может ли кто-нибудь предоставить интуицию или ссылку, которую я могу...
При преобразовании переменных, вы должны использовать все те же преобразования? Например, могу ли я выбрать по-разному преобразованные переменные, как в: Пусть - возраст, стаж работы, стаж проживания и доход.Икс1, х2, х3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Или вы должны...
У меня возникли некоторые проблемы с выводом решения для регрессии гребня. Я знаю регрессионное решение без условия регуляризации: β=(XTX)−1XTy.β=(XTX)−1XTy.\beta = (X^TX)^{-1}X^Ty. Но после добавления термина L2 к функции стоимости, получается решениеλ∥β∥22λ‖β‖22\lambda\|\beta\|_2^2...
Я признаю, что я относительно новичок в оценках предрасположенности и причинного анализа. Одна вещь, которая не очевидна для меня как новичка, заключается в том, как «балансировка» с использованием показателей склонности математически отличается от того, что происходит, когда мы добавляем ковариаты...
Я хотел бы найти предикторы для непрерывной зависимой переменной из набора из 30 независимых переменных. Я использую регрессию Лассо, как это реализовано в пакете glmnet в R. Вот некоторый фиктивный код: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100)...