Domande taggate «regression-coefficients»

I parametri di un modello di regressione. Più comunemente, i valori per i quali le variabili indipendenti verranno moltiplicate per ottenere il valore previsto della variabile dipendente.

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Come interpretare i coefficienti trasformati logaritmicamente nella regressione lineare?
La mia situazione è: Ho 1 variabile continua dipendente e 1 variabile predittore continua che ho trasformato logaritmicamente per normalizzare i loro residui per una semplice regressione lineare. Gradirei qualsiasi aiuto su come posso collegare queste variabili trasformate al loro contesto originale. Voglio utilizzare una regressione lineare per prevedere il …
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Valore “nascosto” della variabile categoriale della regressione lineare
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
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Scoperti dati ad alta dimensione, correlati e principali caratteristiche / covariate; test di ipotesi multiple?
Ho un set di dati con circa 5.000 funzionalità / covariate spesso correlate e una risposta binaria. I dati mi sono stati forniti, non li ho raccolti. Uso il lazo e l'incremento gradiente per costruire modelli. Uso convalida incrociata nidificata iterata. Riporto i 40 coefficienti (assoluti) più grandi di Lasso …
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Quale modello di apprendimento profondo può classificare categorie che non si escludono a vicenda
Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …
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Cos'è questo compromesso di bias varianza per i coefficienti di regressione e come derivarlo?
In questo documento , ( Bayesian Inference for Variance Components Using Only Error Contrasts , Harville, 1974), l'autore afferma per essere un "noto relazione ", per una regressione lineare dove \ epsilon \ sim \ mathcal {N} (0, H).(y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta)y=Xβ+ϵ,y=Xβ+ϵ,y=X\beta+\epsilon,ϵ∼N(0,H).ϵ∼N(0,H).\epsilon\sim\mathcal{N}(0, H). Come è noto questo? Qual è il modo più semplice …
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