При запуске модели множественной регрессии в R один из выходных сигналов представляет собой остаточную стандартную ошибку 0,0589 при 95 161 степени свободы. Я знаю, что 95 161 степень свободы определяется разницей между количеством наблюдений в моей выборке и количеством переменных в моей модели....
Средняя квадратическая ошибка остаточная сумма квадратов остаточная стандартная ошибка средняя квадратическая ошибка ошибка теста Я думал, что привык понимать эти термины, но чем больше я сталкиваюсь со статистическими проблемами, тем больше я запутываюсь в том, что я сам себя угадаю. Я хотел бы...
Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе...
Допустим, я изучаю, как нарциссы реагируют на различные почвенные условия. Я собрал данные о pH почвы в зависимости от зрелой высоты нарцисса. Я ожидаю линейных отношений, поэтому я продолжаю выполнять линейную регрессию. Однако, когда я начал свое исследование, я не осознавал, что популяция на...
Х и Y не коррелированы (-.01); однако, когда я помещаю X в предсказание множественной регрессии Y, наряду с тремя (A, B, C) другими (связанными) переменными, X и две другие переменные (A, B) являются значимыми предикторами Y. Обратите внимание, что два других ( A, B) переменные значительно...
Почему логистическая регрессия становится нестабильной, когда классы хорошо разделены? Что значит хорошо разделенные классы? Я был бы очень признателен, если бы кто-то мог объяснить на...
Почему процедура перекрестной проверки преодолевает проблему подбора
Мне любопытно , повторяемых процедур , которые могут быть использованы , чтобы обнаружить функциональную форму функции , y = f(A, B, C) + error_termгде мой единственный вход множество наблюдений ( y, A, Bи C). Обратите внимание, что функциональная форма fнеизвестна. Рассмотрим следующий набор...
Рассмотрим следующую фигуру из линейных моделей Faraway с R (2005, стр. 59). Первый график, по-видимому, указывает на то, что остатки и подогнанные значения некоррелированы, поскольку они должны быть в гомоскедастической линейной модели с нормально распределенными ошибками. Поэтому второй и третий...
Статистика теста для теста Хосмера-Лемешова (HLT) на пригодность (GOF) модели логистической регрессии определяется следующим образом: Затем выборка разбивается на децилей, , , для каждого дециля вычисляются следующие величины:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d}...
Я - инженер-программист, изучающий машинное обучение, особенно на курсах Эндрю Нг по машинному обучению . Изучая линейную регрессию с регуляризацией , я нашел смущающие термины: Регрессия с регуляризацией L1 или регуляризацией L2 ЛАССО Хребет регрессии Итак, мои вопросы: Является ли регрессия с...
Я понимаю, что для определенных наборов данных, таких как голосование, он работает лучше. Почему регрессия Пуассона используется поверх обычной линейной регрессии или логистической регрессии? Какова математическая мотивация для...
Регуляризация Тихонова и регрессия гребня - термины, часто используемые, как если бы они были идентичны. Можно ли точно указать, в чем
Как соотносятся методы регуляризации риджа, LASSO и эластикета? Каковы их соответствующие преимущества и недостатки? Любая хорошая техническая статья, или примечания лекции были бы оценены также....
Кто-нибудь может порекомендовать хорошее изложение теории за частичной регрессией наименьших квадратов (доступно онлайн) для тех, кто понимает SVD и PCA? Я просмотрел многие источники в Интернете и не нашел ничего, что имело бы правильное сочетание строгости и доступности. zi=Xφizi=Xφiz_i=X...
Я полагаю, что чем больше коэффициент для переменной, тем больше у модели способности «качаться» в этом измерении, обеспечивая повышенную возможность подгонки к шуму. Хотя я думаю, что у меня есть разумное представление о связи между дисперсией в модели и большими коэффициентами, у меня нет такого...
Я пытаюсь понять происхождение изогнутой формы доверительных полос, связанных с линейной регрессией OLS, и как это относится к доверительным интервалам параметров регрессии (наклон и перехват), например (с использованием R): require(visreg) fit <- lm(Ozone ~ Solar.R,data=airquality) visreg(fit)...
Что касается проблемы регрессии, я видел, как люди использовали «коэффициент детерминации» (он же R в квадрате), чтобы выполнить выбор модели, например, найти подходящий штрафной коэффициент для регуляризации. Однако также часто используют «среднеквадратичную ошибку» или «среднеквадратичную ошибку»...
Я подгоняю lm()модель к набору данных, который включает индикаторы для финансового квартала (Q1, Q2, Q3, делая Q4 по умолчанию). Используя lm(Y~., data = data) я получаю в NAкачестве коэффициента для Q3 и предупреждение о том, что одна переменная была исключена из-за особенностей. Нужно ли...
В документе «Точное вычисление текущей дисперсии» по адресу http://www.johndcook.com/standard_deviation.html показано, как вычислить среднее значение, дисперсию и стандартные отклонения. Существуют ли алгоритмы, в которых параметры модели линейной или логистической регрессии можно аналогичным...