Statistiche e Big Data regression

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Come testare l'autocorrelazione dei residui?

Ho una matrice con due colonne che hanno molti prezzi (750). Nell'immagine qui sotto ho tracciato i residui della seguente regressione lineare: lm(prices[,1] ~ prices[,2]) Guardando l'immagine, sembra essere una forte autocorrelazione dei residui. Tuttavia, come posso verificare se l'autocorrelazione di tali residui è forte? Quale metodo dovrei usare? Grazie!

23 r regression correlation autocorrelation

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Se eliminare i casi contrassegnati come anomali dal software statistico quando si esegue la regressione multipla?

Sto eseguendo analisi di regressione multipla e non sono sicuro che i valori anomali nei miei dati debbano essere eliminati. I dati di cui mi preoccupo appaiono come "cerchi" sui grafici a scatola SPSS, tuttavia non ci sono asterischi (il che mi fa pensare che non siano "così cattivi"). I …

23 regression outliers

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Un

Questa domanda è stata migrata dallo Stack Overflow perché è possibile rispondere su Convalida incrociata. Migrato 3 anni fa . Nelle statistiche stiamo facendo regressioni lineari, il loro inizio. In generale, sappiamo che maggiore è l' meglio è, ma c'è mai uno scenario in cui un R 2 alto sarebbe …

23 regression r-squared

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Foreste casuali per regressione multivariata

Ho un problema di regressione multi-output con input e output . Gli output hanno una struttura di correlazione complessa, non lineare.dXdXd_xdydyd_y Vorrei usare foreste casuali per fare la regressione. Per quanto ne so, le foreste casuali per la regressione funzionano solo con un singolo output, quindi dovrei addestrare foreste casuali …

23 regression multivariate-analysis random-forest

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Stima di una distribuzione basata su tre percentili

Quali metodi posso usare per inferire una distribuzione se conosco solo tre percentili? Ad esempio, so che in un determinato set di dati, il quinto percentile è 8.135, il 50 ° percentile è 11.259 e il 95 ° percentile è 23.611. Voglio essere in grado di passare da qualsiasi altro …

23 r regression quantiles

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Come si trovano i pesi per la regressione dei minimi quadrati ponderati?

Sono un po 'perso nel processo di regressione di WLS. Mi è stato assegnato un set di dati e il mio compito è verificare se esiste l'eteroscedascità e, in tal caso, dovrei eseguire la regressione WLS. Ho effettuato il test e trovato prove per l'eteroscedascità, quindi devo eseguire il WLS. …

23 regression heteroscedasticity weighted-regression

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Trattare con regressori correlati

In una regressione lineare multipla con regressori altamente correlati, qual è la migliore strategia da utilizzare? È un approccio legittimo aggiungere il prodotto di tutti i regressori correlati?

23 regression multicollinearity

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Quando A e B sono variabili correlate positivamente, possono avere un effetto opposto sulla loro variabile di risultato C?

A è positivamente correlato a B. C è il risultato di A e B, ma l'effetto di A su C è negativo e l'effetto di B su C è positivo. Questo può succedere?

22 regression correlation

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Pena di ponte contro regolarizzazione della rete elastica

Alcune funzioni e approssimazioni di penalità sono ben studiate, come il LASSO ( ) e il Ridge ( ) e come si confrontano nella regressione.L1L1L_1L2L2L_2 Ho letto della penalità Bridge, che è la penalità generalizzata . Confrontalo con il LASSO, che ha \ gamma = 1 , e il Ridge, …

22 regression lasso regularization ridge-regression elastic-net

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Perché Laplace produce precedentemente soluzioni sparse?

Stavo esaminando la letteratura sulla regolarizzazione e spesso vedevo paragrafi che collegano la regolarizzazione L2 con il priore gaussiano e L1 con Laplace centrato su zero. So come appaiono questi priori, ma non capisco, come si traduca, ad esempio, in pesi nel modello lineare. In L1, se capisco correttamente, ci …

22 regression bayesian prior regularization laplace-distribution

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Calcolo dell'algebra lineare passo-passo della regressione dei minimi quadrati

Come prequel di una domanda sui modelli lineari misti in R e di condividere come riferimento per gli appassionati di statistiche per principianti / intermedi, ho deciso di pubblicare come "domande e risposte" indipendenti i passaggi coinvolti nel calcolo "manuale" del coefficienti e valori previsti di una semplice regressione lineare. …

22 r regression linear-model lm

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In cosa consiste la "regressione di rango ridotto"?

Ho letto Gli elementi dell'apprendimento statistico e non riuscivo a capire di cosa trattasse la Sezione 3.7 "Riduzione e selezione di risultati multipli". Parla di RRR (regressione di rango ridotto) e posso solo capire che la premessa riguarda un modello lineare multivariato generalizzato in cui i coefficienti sono sconosciuti (e …

22 regression multivariate-analysis dimensionality-reduction regularization reduced-rank-regression

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Come funziona il bootstrap in R?

Ho esaminato il pacchetto di avvio in R e mentre ho trovato una serie di buoni primer su come usarlo, devo ancora trovare qualcosa che descriva esattamente cosa sta succedendo "dietro le quinte". Ad esempio, in questo esempio , la guida mostra come utilizzare i coefficienti di regressione standard come …

22 r regression bootstrap regression-coefficients

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Regressione per un modello di forma ?

Ho un set di dati che è la statistica di un forum di discussione web. Sto esaminando la distribuzione del numero di risposte che un argomento dovrebbe avere. In particolare, ho creato un set di dati che contiene un elenco di conteggi delle risposte degli argomenti e quindi il conteggio …

22 r regression nonlinear-regression

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La stabilità del modello quando si tratta di grandi

Intro: Ho un set di dati con un classico "grande problema p, piccolo problema". Il numero di campioni disponibili n = 150 mentre il numero di possibili predittori p = 400. Il risultato è una variabile continua. Voglio trovare i descrittori più "importanti", cioè quelli che sono i migliori candidati …

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