Statistiche e Big Data linear

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La PCA è considerata una procedura lineare, tuttavia: P C A ( X) ≠ P C A ( X1) + P C A ( X2) + … + P C A ( Xn) ,PCUN(X)≠PCUN(X1)+PCUN(X2)+...+PCUN(Xn),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), dove . Ciò significa che gli autovettori ottenuti dai PCA sulle matrici di dati non …

35 pca linear

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Un moncone di decisione è un modello lineare?

Ceppo decisionale è un albero decisionale con una sola divisione. Può anche essere scritto come una funzione a tratti. Ad esempio, supponiamo che xxx sia un vettore e x1x1x_1 sia il primo componente di xxx , nell'impostazione di regressione, un moncone di decisione può essere f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 …

19 machine-learning cart linear boosting

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Nella regressione lineare multipla, perché un diagramma dei punti previsti non giace in linea retta?

Sto usando la regressione lineare multipla per descrivere le relazioni tra Y e X1, X2. Dalla teoria ho capito che la regressione multipla assume relazioni lineari tra Y e ciascuno di X (Y e X1, Y e X2). Non sto usando alcuna trasformazione di X. Quindi, ho ottenuto il modello …

16 regression multiple-regression python linear

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Altri stimatori imparziali rispetto alla BLUE (soluzione OLS) per i modelli lineari

Per un modello lineare la soluzione OLS fornisce il miglior stimatore lineare imparziale per i parametri. Naturalmente possiamo scambiare una propensione per una minore varianza, ad esempio la regressione della cresta. Ma la mia domanda è di non avere pregiudizi. Ci sono altri stimatori che sono in qualche modo comunemente …

15 regression least-squares linear unbiased-estimator blue

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Perché la normalità presuppone una regressione lineare

La mia domanda è molto semplice: perché scegliamo normale come distribuzione seguita dal termine di errore nell'ipotesi di regressione lineare? Perché non scegliamo altri come l'uniforme, te altro?

15 regression mathematical-statistics normal-distribution error linear

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Perché la regressione lineare utilizza una funzione di costo basata sulla distanza verticale tra l'ipotesi e il punto dati di input?

Diciamo che abbiamo i punti di dati di input (predittore) e output (risposta) A, B, C, D, E e vogliamo adattare una linea attraverso i punti. Questo è un semplice problema per illustrare la domanda, ma può essere esteso anche a dimensioni più elevate. Dichiarazione problema L'attuale miglior adattamento o …

14 regression linear fitting cost-maximization

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Cosa significa che una regressione lineare è statisticamente significativa ma ha un r quadrato molto basso?

Capisco che significhi che il modello non è in grado di prevedere i singoli punti dati, ma ha stabilito una tendenza stabile (ad esempio, y sale quando x sale).

14 regression inference r-squared linear

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Perché la regressione lineare ha ipotesi sul modello lineare residuo ma generalizzato ha ipotesi sulla risposta?

Perché la regressione lineare e il modello generalizzato hanno ipotesi incoerenti? Nella regressione lineare, assumiamo che il residuo derivi dalla forma gaussiana In altre regressioni (regressione logistica, regressione del veleno), assumiamo che la risposta provenga da una certa distribuzione (binomiale, povertà ecc.). Perché a volte assumono il tempo residuo e …

14 regression generalized-linear-model assumptions linear

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Regressione lineare cosa ci dicono la statistica F, il quadrato R e l'errore standard residuo?

Sono davvero confuso sulla differenza di significato per quanto riguarda il contesto di regressione lineare dei seguenti termini: Statistica F. R al quadrato Errore standard residuo Ho trovato questa webstie che mi ha dato una grande visione dei diversi termini coinvolti nella regressione lineare, tuttavia i termini sopra menzionati sembrano …

14 linear-model nonlinear-regression linear f-statistic

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Regressione lineare quando Y è limitato e discreto

La domanda è semplice: è appropriato usare la regressione lineare quando Y è limitato e discreto (ad es. Il punteggio del test 1 ~ 100, qualche classifica predefinita 1 ~ 17)? In questo caso, "non è buono" usare la regressione lineare o è totalmente sbagliato usarla?

14 regression multiple-regression least-squares linear bounds

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Nella regressione lineare perché la variabile di risposta deve essere continua?

So che nella regressione lineare la variabile di risposta deve essere continua, ma perché è così? Non riesco a trovare nulla online che spieghi perché non posso usare dati discreti per la variabile di risposta.

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Cosa ci dice r, r al quadrato e deviazione standard residua su una relazione lineare?

Poco background Sto lavorando sull'interpretazione dell'analisi di regressione, ma mi confondo molto sul significato di r, r al quadrato e deviazione standard residua. Conosco le definizioni: caratterizzazioni r misura la forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili su un diagramma a dispersione R-quadrato è una misura …

13 r regression regression-coefficients linear pearson-r

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Come eseguire la regressione lineare in modo parallelo / distribuito per l'impostazione dei big data?

Sto lavorando a un problema di regressione lineare molto grande, con dimensioni dei dati così grandi che devono essere archiviate su un cluster di macchine. Sarà troppo grande per aggregare tutti i campioni nella memoria di una singola macchina (anche disco) Per regredire questi dati, sto pensando a un approccio …

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La regressione lineare è obsoleta? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Sono attualmente in una classe di regressione lineare, ma non riesco …

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Indica che un problema è adatto alla regressione lineare

Sto imparando la regressione lineare usando Introduzione all'analisi della regressione lineare di Montgomery, Peck e Vining . Vorrei scegliere un progetto di analisi dei dati. Ho l'ingenua idea che la regressione lineare sia adatta solo quando si sospetta l'esistenza di relazioni funzionali lineari tra le variabili esplicative e la variabile …

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