Statistiche e Big Data regression

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Regressione log-lineare vs. regressione logistica

Qualcuno può fornire un chiaro elenco di differenze tra regressione log-lineare e regressione logistica? Capisco che il primo sia un semplice modello di regressione lineare, ma non sono chiaro quando ciascuno dovrebbe essere usato.

21 regression logistic logit log-linear

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Motivo per non ridurre il termine del bias (intercetta) nella regressione

Per un modello lineare y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon , il termine di restringimento è sempre P(β)P(β)P(\beta) . Qual è la ragione per cui non restringiamo il termine bias (intercetta) β0β0\beta_0 ? Dovremmo ridurre il termine di distorsione nei modelli di rete neurale?

21 regression neural-networks ridge-regression intercept shrinkage

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Foresta casuale vs regressione

Ho eseguito un modello di regressione OLS su set di dati con 5 variabili indipendenti. Le variabili indipendenti e la variabile dipendente sono entrambe continue e correlate in modo lineare. La R Square è di circa il 99,3%. Ma quando eseguo lo stesso utilizzo della foresta casuale in R, il …

21 r regression random-forest

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Importanza dei predittori nella regressione multipla: parziale rispetto a coefficienti standardizzati

Mi chiedo quale sia la relazione esatta tra parziale e coefficienti in un modello lineare e se dovrei usare solo uno o entrambi per illustrare l'importanza e l'influenza dei fattori.R2R2R^2 Per quanto ne so, con summaryottengo stime dei coefficienti e con anovala somma dei quadrati per ciascun fattore - la …

21 r regression multiple-regression regression-coefficients r-squared

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Differenza tra analisi di regressione e analisi della varianza?

Questa domanda è stata migrata da Mathematics Stack Exchange perché può essere risolta su Cross Validated. Migrato 7 anni fa . In questo momento sto imparando l'analisi della regressione e l'analisi della varianza. Nell'analisi di regressione hai una variabile fissa e vuoi sapere come va la variabile con l'altra variabile. …

21 regression

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Discrepanza tra regressione e ANOVA (aov vs lm in R)

Ho sempre avuto l'impressione che la regressione sia solo una forma più generale di ANOVA e che i risultati sarebbero identici. Di recente, tuttavia, ho eseguito sia una regressione che un ANOVA sugli stessi dati e i risultati differiscono in modo significativo. Cioè, nel modello di regressione sia gli effetti …

21 r regression anova

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Che cosa è intuitivamente "bias"?

Sto lottando per comprendere il concetto di distorsione nel contesto dell'analisi di regressione lineare. Qual è la definizione matematica di bias? Che cosa è esattamente di parte e perché / come? Esempio illustrativo?

21 regression terminology bias definition

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Difficoltà di testare la linearità nella regressione

In Modellistica statistica: Le due culture scrive Leo Breiman L'attuale pratica applicata è quella di verificare l'adattamento del modello di dati mediante test di bontà di adattamento e analisi residua. Ad un certo punto, alcuni anni fa, ho creato un problema di regressione simulato in sette dimensioni con una quantità …

21 regression goodness-of-fit

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Regressione di Poisson vs. regressione dei minimi quadrati del numero di log?

Una regressione di Poisson è una GLM con una funzione log-link. Un modo alternativo per modellare i dati di conteggio non distribuiti normalmente è quello di preelaborare prendendo il registro (o meglio, registro (1 + conteggio) per gestire gli 0). Se si esegue una regressione dei minimi quadrati sulle risposte …

21 regression poisson-distribution generalized-linear-model

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Come usare i pesi nella funzione lm in R?

Bloccato . Questa domanda e le sue risposte sono bloccate perché la domanda è fuori tema ma ha un significato storico. Al momento non accetta nuove risposte o interazioni. Qualcuno potrebbe offrire alcuni suggerimenti su come utilizzare l' weightsargomento nella lmfunzione di R ? Ad esempio, stavi cercando di adattare …

21 r regression

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Coefficiente di Determinazione (

Voglio cogliere appieno la nozione di descrive la quantità di variazione tra le variabili. Ogni spiegazione web è un po 'meccanica e ottusa. Voglio "ottenere" il concetto, non solo usare meccanicamente i numeri.r2r2r^2 Ad esempio: ore studiate vs. punteggio del test rrr = .8 r2r2r^2 = .64 Che cosa significa …

21 regression correlation variance

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Come posso migliorare la mia rete neurale nel prevedere le onde sinusoidali?

Qui, dai un'occhiata: puoi vedere esattamente dove finiscono i dati di allenamento. I dati di allenamento vanno da a .- 1−1-1111 Ho usato Keras e una rete densa 1-100-100-2 con attivazione tanh. Calcolo il risultato da due valori, p e q come p / q. In questo modo posso raggiungere …

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Quali sono i presupposti della regressione della cresta e come testarli?

Considera il modello standard per la regressione multipla dove , quindi valgono la normalità, l'omosedasticità e la non correlazione degli errori.ε ∼ N ( 0 , σ 2 I n )Y= Xβ+ εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε ∼ N( 0 , σ2ion)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) Supponiamo di eseguire una regressione della cresta, aggiungendo …

21 regression assumptions ridge-regression

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Nella semplice regressione lineare, da dove viene la formula per la varianza dei residui?

Secondo un testo che sto usando, la formula per la varianza del residuo è data da:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Trovo che questo sia difficile da credere dal momento che la residuo è la differenza tra il valore osservato e il valore stimato; se si calcolasse la varianza della …

21 regression variance residuals

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Come descrivere o visualizzare un modello di regressione lineare multipla

Sto cercando di adattare un modello di regressione lineare multipla ai miei dati con un paio di parametri di input, diciamo 3. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ CX3+ do= ( A B C )T( x1 X2 X3) + d(io)(Ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 …

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