Statistiche e Big Data regression

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Ho dati sulla densità dei pesci che sto cercando di confrontare tra diverse tecniche di raccolta, i dati hanno molti zeri e l'istogramma sembra molto appropriato per una distribuzione di poisson tranne per il fatto che, come densità, non sono dati interi. Sono relativamente nuovo per i GLM e ho …

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Cosa significa R-quadrato negativo?

Supponiamo che io abbia alcuni dati e quindi li metto in forma con un modello (una regressione non lineare). Quindi calcolo l'R-quadrato ( R2R2R^2 ). Quando R-quadrato è negativo, cosa significa? Significa che il mio modello è cattivo? So che l'intervallo di R2R2R^2 può essere [-1,1]. Quando R2R2R^2 è 0, …

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Regressione logistica o test T?

Un gruppo di persone risponde a una domanda. La risposta può essere "sì" o "no". Il ricercatore vuole sapere se l'età è associata al tipo di risposta. L'associazione è stata valutata facendo una regressione logistica in cui l'età è la variabile esplicativa e il tipo di risposta (sì, no) è …

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L'uso della matrice di correlazione per selezionare i predittori per la regressione è corretto?

Qualche giorno fa un mio psicologo ricercatore mi ha parlato del suo metodo per selezionare le variabili in base al modello di regressione lineare. Immagino che non vada bene, ma devo chiedere a qualcun altro di accertarsene. Il metodo è: Guarda la matrice di correlazione tra tutte le variabili (compresa …

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Ha senso usare una variabile data in una regressione?

Non sono abituato a usare le variabili nel formato data in R. Mi chiedo solo se è possibile aggiungere una variabile data come variabile esplicativa in un modello di regressione lineare. Se è possibile, come possiamo interpretare il coefficiente? È l'effetto di un giorno sulla variabile del risultato? Vedi la …

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Revisione della letteratura sulla regressione non lineare

Qualcuno sa di un buon articolo di revisione per la letteratura statistica sulla regressione non lineare? Sono principalmente interessato ai risultati di coerenza e agli asintotici. Di particolare interesse è il modello yI t= m ( xI t, θ ) + ϵI t,yiot=m(Xiot,θ)+εiot,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, per i dati …

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Qual è il modello null nella regressione e in che modo è correlato all'ipotesi nulla?

Qual è il modello null nella regressione e qual è la relazione tra il modello null e l'ipotesi nulla? Per la mia comprensione, significa Utilizzando "media della variabile di risposta" per prevedere la variabile di risposta continua? Usando la "distribuzione di etichette" nel prevedere variabili di risposta discrete? In tal …

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Inversione della regressione della cresta: dati la matrice di risposta e i coefficienti di regressione, trova predittori adatti

Considera un problema di regressione OLS standard : Ho matrici e e voglio trovare per minimizzare L = \ | \ Y- \ X \ B \ | ^ 2. La soluzione è data da \ hat \ B = \ argmin_ \ B \ {L \} = (\ X …

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Perché la regressione della cresta non ridurrà alcuni coefficienti a zero come il lazo?

Quando si spiega la regressione di LASSO, viene spesso utilizzato il diagramma di un diamante e un cerchio. Si dice che, poiché la forma del vincolo in LASSO è un diamante, la soluzione dei minimi quadrati ottenuta potrebbe toccare l'angolo del diamante in modo tale da provocare una riduzione di …

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Nella regressione lineare multipla, perché un diagramma dei punti previsti non giace in linea retta?

Sto usando la regressione lineare multipla per descrivere le relazioni tra Y e X1, X2. Dalla teoria ho capito che la regressione multipla assume relazioni lineari tra Y e ciascuno di X (Y e X1, Y e X2). Non sto usando alcuna trasformazione di X. Quindi, ho ottenuto il modello …

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Pearson VS Deviance Residuals nella regressione logistica

So che i residui Pearson standardizzati sono ottenuti in modo probabilistico tradizionale: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} e Deviance Residuals sono ottenuti attraverso un modo più statistico (il contributo di ciascun punto alla probabilità): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} dove = 1 se = 1 …

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In quali condizioni la regressione della cresta è in grado di fornire un miglioramento rispetto alla normale regressione dei minimi quadrati?

La regressione di Ridge stima i parametri ββ\boldsymbol \beta in un modello lineare y=Xβy=Xβ\mathbf y = \mathbf X \boldsymbol \beta by β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,\hat{\boldsymbol \beta}_\lambda = (\mathbf X^\top \mathbf X + \lambda \mathbf I)^{-1} \mathbf X^\top \mathbf y, dove λλ\lambda è un parametro di regolarizzazione. È noto che spesso si comporta meglio …

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Letteratura sulla regressione quantile IV

Negli ultimi mesi ho letto intensamente della regressione quantile in preparazione della mia tesi di laurea di questa estate. In particolare ho letto la maggior parte del libro di Roger Koenker del 2005 sull'argomento. Ora voglio espandere questa conoscenza esistente alle tecniche di regressione quantile che consentono variabili strumentali (IV). …

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Mostra correlazione spaziale e temporale sulle mappe

Ho dei dati per una rete di stazioni meteorologiche negli Stati Uniti. Questo mi dà un frame di dati che contiene data, latitudine, longitudine e un certo valore misurato. Supponiamo che i dati vengano raccolti una volta al giorno e guidati da condizioni meteorologiche su scala regionale (no, non entreremo …

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Domanda su come normalizzare il coefficiente di regressione

Non sono sicuro che normalizzare sia la parola corretta da usare qui, ma farò del mio meglio per illustrare ciò che sto cercando di chiedere. Lo stimatore utilizzato qui è il minimo dei quadrati. Supponiamo di avere , puoi attorno alla media di dove e , quindi che non ha …

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