Statistiche e Big Data regression

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Interpretazione geometrica del coefficiente di correlazione multipla e coefficiente di determinazione

Sono interessato al significato geometrico della correlazione multipla e del coefficiente di determinazione nella regressione o in notazione vettoriale,RRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Qui la matrice di progettazione XX\mathbf{X} ha nnn righe e kkk colonne, di …

24 regression correlation multiple-regression r-squared geometry

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Regressione con solo variabili categoriali

È possibile condurre una regressione se tutte le variabili dipendenti e indipendenti sono variabili categoriali?

24 regression logistic categorical-data

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Come progettare e implementare una funzione di perdita asimmetrica per la regressione?

Problema Nella regressione si calcola di solito l' errore quadratico medio (MSE) per un campione: per misurare la qualità di un predittore.MSE = 1nΣi = 1n( g( xio) - gˆ( xio) )2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 In questo momento sto lavorando a un problema di regressione in cui …

24 regression error loss-functions

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Intervallo di previsione della regressione lineare

Se la migliore approssimazione lineare (usando i minimi quadrati) dei miei punti dati è la linea , come posso calcolare l'errore di approssimazione? Se computo la deviazione standard delle differenze tra osservazioni e previsioni , posso in seguito dire che un valore reale (ma non osservato) appartiene all'intervallo ( ) …

24 regression normal-distribution least-squares prediction-interval

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In quale ordine è necessario eseguire la diagnostica della regressione lineare?

Nell'analisi di regressione lineare, analizziamo valori anomali, studiamo la multicollinearità, testiamo l'eteroscedasticità. La domanda è: esiste un ordine per applicarli? Voglio dire, dobbiamo prima analizzare gli outlier e quindi esaminare la multicollinearità? O al contrario? C'è qualche regola empirica al riguardo?

24 regression multiple-regression outliers

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Qual è la relazione tra regressione e analisi discriminante lineare (LDA)?

Esiste una relazione tra regressione e analisi discriminante lineare (LDA)? Quali sono le loro somiglianze e differenze? Fa differenza se ci sono due classi o più di due classi?

24 regression logistic discriminant-analysis canonical-correlation reduced-rank-regression

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Equazioni nelle notizie: tradurre un modello multilivello in un pubblico generale

Il New York Times ha commentato a lungo il sistema di valutazione degli insegnanti "a valore aggiunto" utilizzato per fornire feedback agli educatori di New York City. Il lede è l'equazione usata per calcolare i punteggi - presentati senza contesto. La strategia retorica sembra essere l'intimidazione tramite la matematica: Il …

24 regression multilevel-analysis statistics-in-media

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L'ordine delle variabili esplicative è importante per il calcolo dei coefficienti di regressione?

All'inizio pensavo che l'ordine non avesse importanza, ma poi ho letto del processo di ortogonalizzazione di gram-schmidt per il calcolo di coefficienti di regressione multipli, e ora sto ripensandoci. Secondo il processo gram-schmidt, più tardi una variabile esplicativa viene indicizzata tra le altre variabili, più piccolo è il suo vettore …

24 regression multiple-regression regression-coefficients

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Cosa sono i "coefficienti con alias"?

Durante la creazione di un modello di regressione in R ( lm), ricevo spesso questo messaggio "there are aliased coefficients in the model" cosa significa esattamente? Inoltre, a causa di ciò predict()sta dando anche un avvertimento. Sebbene sia solo un avvertimento, voglio sapere come possiamo rilevare / rimuovere i coefficienti …

24 r regression

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Perché la regressione logistica è un modello lineare?

Voglio sapere perché la regressione logistica è chiamata modello lineare. Utilizza una funzione sigmoide, che non è lineare. Allora perché la regressione logistica è un modello lineare?

24 regression logistic terminology

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Perché lambda "entro un errore standard dal minimo" è un valore raccomandato per lambda in una regressione netta elastica?

Capisco quale ruolo gioca lambda in una regressione elastica-rete. E posso capire perché si dovrebbe selezionare lambda.min, il valore di lambda che minimizza l'errore cross-validato. La mia domanda è: dove nella letteratura statistica si consiglia di utilizzare lambda.1se, ovvero il valore di lambda che minimizza l'errore CV più un errore …

24 regression cross-validation regularization glmnet elastic-net

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Qual è la differenza tra una funzione di perdita e una funzione di decisione?

Vedo che entrambe le funzioni fanno parte di metodi di data mining come Gradient Boosting Regressors. Vedo che anche quelli sono oggetti separati. Come è la relazione tra i due in generale?

23 regression classification data-mining decision-theory

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C'è un modo per usare la matrice di covarianza per trovare coefficienti per la regressione multipla?

Per una semplice regressione lineare, il coefficiente di regressione è calcolabile direttamente dalla matrice varianza-covarianza , di dove è l'indice della variabile dipendente ed è l'indice della variabile esplicativa.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Se uno ha solo la matrice di covarianza, è possibile calcolare i coefficienti …

23 regression regression-coefficients covariance-matrix

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Hai dei consigli per i libri di autoapprendimento delle statistiche applicate a livello universitario?

Ho frequentato diversi corsi di statistica al college, ma ho scoperto che la mia educazione era molto basata sulla teoria. Mi chiedevo se qualcuno di voi avesse un testo in Statistica Applicata (a livello di laurea) che raccomandasse o con cui avesse avuto una buona esperienza.

23 regression references modeling experiment-design application

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Errore quadratico medio vs. errore di previsione quadratico medio

Qual è la differenza semantica tra Mean Squared Error (MSE) e Mean Squared Prediction Error (MSPE)?

23 regression estimation interpretation error prediction

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