Statistiche e Big Data intercept

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Quando è possibile rimuovere l'intercettazione in un modello di regressione lineare?

Sto eseguendo modelli di regressione lineare e mi chiedo quali siano le condizioni per rimuovere il termine di intercettazione. Nel confrontare i risultati di due diverse regressioni in cui una ha l'intercettazione e l'altra no, noto che della funzione senza l'intercettazione è molto più alta. Ci sono alcune condizioni o …

118 regression linear-model r-squared intercept

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La rimozione del termine di intercettazione statisticamente significativo aumenta nel modello lineare

In un modello lineare semplice con una singola variabile esplicativa, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Trovo che la rimozione del termine di intercettazione migliora notevolmente l'adattamento (il valore di va da 0,3 a 0,9). Tuttavia, il termine di intercettazione sembra essere statisticamente significativo.R2R2R^2 Con intercetta: Call: lm(formula …

101 r linear-model interpretation r-squared intercept

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Motivo per non ridurre il termine del bias (intercetta) nella regressione

Per un modello lineare y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon , il termine di restringimento è sempre P(β)P(β)P(\beta) . Qual è la ragione per cui non restringiamo il termine bias (intercetta) β0β0\beta_0 ? Dovremmo ridurre il termine di distorsione nei modelli di rete neurale?

21 regression neural-networks ridge-regression intercept shrinkage

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Come trattare i predittori categorici in LASSO

Sto eseguendo un LASSO che ha alcuni predittori di variabili categorici e alcuni continui. Ho una domanda sulle variabili categoriche. Il primo passo che capisco è quello di dividere ciascuno di loro in manichini, standardizzarli per una giusta penalizzazione e quindi regredire. Diverse opzioni sorgono per il trattamento delle variabili …

17 categorical-data regression-coefficients lasso intercept categorical-encoding

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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni

Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …

15 machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable

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La differenza tra con o senza modello di intercettazione nella regressione logistica

Mi piace capire la differenza tra il modello di intercettazione con o senza nella regressione logistica C'è qualche differenza tra loro, tranne per il fatto che con l'intercettazione i coefficienti riguardano il log (odds ratio) relativo al gruppo di base e senza l'intercettazione riguardano il log (odds)? da quello che …

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Termine di intercettazione nella regressione logistica

Supponiamo di avere il seguente modello di regressione logistica: logit ( p ) = β0+ β1X1+ β2X2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} E ' le probabilità della manifestazione quando e ? In altre parole, sono le probabilità dell'evento quando e sono ai livelli più bassi (anche se questo non è 0)? …

14 logistic interpretation intercept

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Cosa calcola effettivamente la formula y ~ x + 0 in R?

Qual è la differenza statistica tra fare una regressione lineare in R con il formulaset su y ~ x + 0invece di y ~ x? Come posso interpretare questi due diversi risultati?

11 multiple-regression generalized-linear-model intercept

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