Statistiche e Big Data regression

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Spiegazione intuitiva del termine nella varianza dello stimatore del minimo quadrato

Se è al completo, esiste l'inverso di e otteniamo la stima dei minimi quadrati: eXXXβ = ( X T X ) - 1 X Y Var ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1XTXXTXX^TXβ^= ( XTX)-1XYβ^=(XTX)-1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar( β^) = σ2( XTX)- 1Var⁡(β^)=σ2(XTX)-1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} …

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Perché i minimi quadrati ordinari ottengono risultati migliori della regressione di Poisson?

Sto cercando di adattarmi a una regressione per spiegare il numero di omicidi in ogni distretto di una città. Anche se so che i miei dati seguono una distribuzione di Poisson, ho provato ad adattare un OLS in questo modo: l o g( y+ 1 ) = α + βX+ …

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Cheat Sheet ANOVA Alphabet Soup & Regression Equivalents

Posso ottenere aiuto per completare questo tentativo (in corso) tentativo di orientarmi sugli equivalenti ANOVA e REGRESSION? Ho cercato di conciliare concetti, nomenclatura e sintassi di queste due metodologie. Ci sono molti post su questo sito sulla loro comunanza, per esempio questo o questo , ma è comunque utile avere …

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Prova della formula LOOCV

Da un'introduzione all'apprendimento statistico di James et al., La stima di convalida incrociata (LOOCV) lascia una traccia è definita da dove .MSEi=(yi - y i)2CV( n )= 1nΣi = 1nMSEioCV(n)=1nΣio=1nMSEio\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_iMSEio= ( yio- y^io)2MSEio=(yio-y^io)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2 Senza prove, l'equazione (5.2) afferma che per i minimi quadrati o la regressione …

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Gaussian RBF vs. kernel gaussiano

Qual è la differenza tra fare una regressione lineare con una funzione di base radiale gaussiana (RBF) e fare una regressione lineare con un kernel gaussiano?

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Regressione lineare con vincolo di pendenza

Voglio eseguire una regressione lineare molto semplice in R. La formula è semplice come . Tuttavia, vorrei che la pendenza ( ) fosse all'interno di un intervallo, diciamo, tra 1.4 e 1.6.y= a x + by=un'X+By = ax + bun'un'a Come si può fare?

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Regressione lineare vincolata attraverso un punto specificato

Ho un punto (x, y) che ho bisogno di un regressore lineare per passare attraverso un set di dati (X, Y). Come posso implementarlo in R?

18 r regression

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Determinazione della migliore funzione di adattamento della curva di adattamento dalle funzioni lineari, esponenziali e logaritmiche

Contesto: Da una domanda su Mathematics Stack Exchange (posso creare un programma) , qualcuno ha una serie di punti e vuole adattarci una curva, lineare, esponenziale o logaritmica. Il solito metodo è iniziare scegliendo uno di questi (che specifica il modello), quindi eseguire i calcoli statistici.x - yX-yx-y Ma ciò …

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Modifica dell'ipotesi nulla nella regressione lineare

Ho alcuni dati che sono altamente correlati. Se eseguo una regressione lineare ottengo una linea di regressione con una pendenza vicina a una (= 0.93). Quello che mi piacerebbe fare è verificare se questa pendenza è significativamente diversa dalla 1.0. La mia aspettativa è che non lo sia. In altre …

18 regression correlation hypothesis-testing

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Ottenere una formula per i limiti di predizione in un modello lineare (es .: intervalli di predizione)

Facciamo il seguente esempio: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Questo crea un modello di y basato su x1 e x2, usando una regressione OLS. Se desideriamo prevedere y per un dato x_vec, potremmo semplicemente usare la formula che …

18 r regression predictive-models prediction-interval

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Posso semplicemente rimuovere una delle due variabili predittive che sono altamente linearmente correlate?

Usando il coefficiente di correlazione di Pearson, ho diverse variabili altamente correlate ( e per 2 coppie di variabili che sono nel mio modello).ρ = 0.978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0.989ρ=0.989\rho = 0.989 Il motivo per cui alcune variabili sono altamente correlate è perché una variabile viene utilizzata nel calcolo per …

18 regression correlation modeling

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Come gestire la variabile categoriale ordinale come variabile indipendente

Sto usando un modello logit. La mia variabile dipendente è binaria. Tuttavia ho una variabile indipendente che è categorica e contiene le risposte: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Quindi, è ordinale ("quantitativo categorico"). Non sono sicuro di come gestirlo nel modello. Sto usando gretl. [Nota da @ttnphns: …

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Qual è il motivo per cui la trasformazione del registro viene utilizzata con le distribuzioni distorte?

L'ho sentito una volta la trasformazione del log è la più popolare per le distribuzioni distorte a destra nella regressione lineare o regressione quantile Vorrei sapere c'è qualche motivo alla base di questa affermazione? Perché la trasformazione del registro è adatta per una distribuzione distorta? Che ne dici di una …

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Differenza tra regressione cresta primordiale, doppia e del kernel

Qual è la differenza tra Primal , Dual e Kernel Ridge Regression? Le persone usano tutte e tre le cose e, a causa della diversa notazione che tutti usano su fonti diverse, è difficile per me seguire. Qualcuno può dirmi in parole semplici qual è la differenza tra questi tre? …

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Qual è la differenza tra dati trasversali in pool e dati del pannello?

Sembrano così simili. Sono la stessa cosa ma solo denominati nomi diversi?

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