Domande taggate «regression»

Tecniche per l'analisi della relazione tra una (o più) variabili "dipendenti" e variabili "indipendenti".

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Rilevamento di predittori significativi tra molte variabili indipendenti
In un set di dati di due popolazioni non sovrapposte (pazienti e sani, totale ), vorrei trovare (su variabili indipendenti) predittori significativi per una variabile dipendente continua. La correlazione tra predittori è presente. Sono interessato a scoprire se qualcuno dei predittori è correlato alla variabile dipendente "in realtà" (piuttosto che …
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Abbiamo bisogno della discesa del gradiente per trovare i coefficienti di un modello di regressione lineare?
Stavo cercando di imparare l'apprendimento automatico usando il materiale Coursera . In questa lezione, Andrew Ng utilizza l'algoritmo di discesa gradiente per trovare i coefficienti del modello di regressione lineare che minimizzerà la funzione di errore (funzione di costo). Per la regressione lineare, abbiamo bisogno di una discesa gradiente? Sembra …
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Come derivare lo stimatore meno quadrato per la regressione lineare multipla?
Nel caso di regressione lineare semplice , puoi derivare lo stimatore meno quadrato tale che non devi conoscere per stimareβ 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Supponiamo di avere , come posso derivare …
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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Prova che i coefficienti in un modello OLS seguono una distribuzione t con gradi di libertà (nk)
sfondo Supponiamo di avere un modello dei minimi quadrati ordinari in cui abbiamo coefficienti nel nostro modello di regressione, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} dove è un vettore di coefficienti , è la matrice di progettazione definita daββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 …
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