Statistiche e Big Data regression

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Sto leggendo i libri sulla regressione lineare. Ci sono alcune frasi sulla norma L1 e L2. Li conosco, ma non capisco perché la norma L1 per i modelli sparsi. Qualcuno può dare una spiegazione semplice?

97 regression lasso regularization ridge-regression

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Perché una serie storica deve essere stazionaria?

Capisco che una serie storica stazionaria è una serie la cui media e varianza sono costanti nel tempo. Qualcuno può spiegare perché dobbiamo assicurarci che il nostro set di dati sia stazionario prima di poter eseguire diversi modelli ARIMA o ARM su di esso? Questo vale anche per i normali …

92 regression time-series stationarity

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Perché l'ANOVA viene insegnato / usato come se fosse una metodologia di ricerca diversa rispetto alla regressione lineare?

ANOVA è equivalente alla regressione lineare con l'uso di variabili fittizie adatte. Le conclusioni rimangono le stesse indipendentemente dal fatto che si usi ANOVA o regressione lineare. Alla luce della loro equivalenza, c'è qualche motivo per cui viene utilizzato ANOVA invece della regressione lineare? Nota: sono particolarmente interessato a conoscere …

91 regression anova

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Quando la regressione lineare dovrebbe essere chiamata "apprendimento automatico"?

In un recente colloquio, l'abstract del relatore sosteneva che stavano usando l'apprendimento automatico. Durante il discorso, l'unica cosa relativa all'apprendimento automatico era che eseguono una regressione lineare sui loro dati. Dopo aver calcolato i coefficienti di adattamento migliore nello spazio dei parametri 5D, hanno confrontato questi coefficienti in un sistema …

90 regression machine-learning multiple-regression terminology definition

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Spiegazione dell'APC e della percentuale di varianza

In generale, cosa si intende dicendo che la frazione della varianza in un'analisi come la PCA è spiegata dal primo componente principale? Qualcuno può spiegarlo in modo intuitivo, ma anche dare una definizione matematica precisa di cosa significa "varianza spiegata" in termini di analisi dei componenti principali (PCA)?XXx Per una …

90 regression pca linear-model dimensionality-reduction

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Interpretazione plot.lm ()

Avevo una domanda sull'interpretazione dei grafici generati dalla trama (lm) in R. Mi stavo chiedendo se potreste dirmi come interpretare i grafici della posizione in scala e della leva residua? Eventuali commenti sarebbero apprezzati. Assumi le conoscenze di base di statistica, regressione ed econometria.

89 r regression data-visualization residuals outliers

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C'è una spiegazione intuitiva del perché la multicollinearità è un problema nella regressione lineare?

Il wiki discute i problemi che sorgono quando la multicollinearità è un problema di regressione lineare. Il problema di base è che la multicollinearità si traduce in stime di parametri instabili che rendono molto difficile valutare l'effetto di variabili indipendenti su variabili dipendenti. Comprendo le ragioni tecniche alla base dei …

85 regression intuition multicollinearity

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Inclusa l'interazione ma non i principali effetti in un modello

È mai valido includere un'interazione bidirezionale in un modello senza includere gli effetti principali? Che cosa succede se la tua ipotesi riguarda solo l'interazione, devi ancora includere gli effetti principali?

85 regression modeling interaction regression-coefficients

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Quando utilizzare i metodi di regolarizzazione per la regressione?

In quali circostanze si dovrebbe considerare l'utilizzo di metodi di regolarizzazione (cresta, regressione del lasso o degli angoli minimi) anziché OLS? Nel caso in cui ciò aiuti a guidare la discussione, il mio interesse principale è il miglioramento della precisione predittiva.

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La linea della migliore vestibilità non sembra una buona vestibilità. Perché?

Dai un'occhiata a questo grafico di Excel: La linea di adattamento "buon senso" sembrerebbe essere una linea quasi verticale attraverso il centro dei punti (modificata a mano in rosso). Tuttavia, la linea di tendenza lineare come deciso da Excel è la linea nera diagonale mostrata. Perché Excel ha prodotto qualcosa …

82 regression excel intuition

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Che cosa significa una "soluzione a forma chiusa"?

Mi sono imbattuto abbastanza spesso nel termine "soluzione a forma chiusa". Cosa significa una soluzione a forma chiusa? Come si determina se esiste una soluzione in formato stretto per un determinato problema? Cercando online, ho trovato alcune informazioni, ma nulla nel contesto dello sviluppo di un modello / soluzione statistico …

82 regression machine-learning probability terminology stochastic-processes

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Qual è il lazo nell'analisi di regressione?

Sto cercando una definizione non tecnica del lazo e a cosa serve.

82 regression lasso regularization shrinkage

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Un campione sbilanciato è importante quando si esegue la regressione logistica?

Va bene, quindi penso di avere un campione abbastanza decente, tenendo conto della regola empirica 20: 1: un campione abbastanza grande (N = 374) per un totale di 7 variabili predittive candidate. Il mio problema è il seguente: qualunque sia il set di variabili predittive che utilizzo, le classificazioni non …

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Differenza tra intervalli di confidenza e intervalli di previsione

Per un intervallo di previsione nella regressione lineare, usi ancora per generare l'intervallo. Puoi anche usarlo per generare un intervallo di confidenza di . Qual è la differenza tra i due?E[Y| x0]E^[Y|x]=β0^+β^1xE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xE[Y|x0]E[Y|x0]E[Y|x_0]

80 regression confidence-interval predictive-models prediction-interval

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Come calcolare l'Area Under the Curve (AUC), o la statistica c, a mano

Sono interessato a calcolare manualmente l'area sotto la curva (AUC), o statistica c, per un modello di regressione logistica binaria. Ad esempio, nel set di dati di convalida, ho il valore reale per la variabile dipendente, retention (1 = mantenuto; 0 = non mantenuto), nonché uno stato di conservazione previsto …

78 regression logistic classification roc auc

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