Statistiche e Big Data regression

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Scarsità scartando il coefficiente dei minimi quadrati

Supponiamo di voler regredire contro una X normalizzata , ma vorrei una soluzione sparsa. Dopo la regressione, perché non è consentito scartare i coefficienti con la minima intensità?YYYXXX Per la cronaca, ho sentito parlare e spesso uso dei metodi LARS e LASSO. Sono solo curioso di sapere perché l'approccio di …

14 regression regression-coefficients

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Qual è l'algoritmo di regressione graduale in avanti?

Forse è solo che sono stanco, ma ho difficoltà a capire l'algoritmo Forward Stagewise Regression. Da "Elementi di apprendimento statistico" pagina 60: La regressione forward-stagewise (FS) è ancora più limitata della regressione forward-stepwise. Inizia come una regressione in avanti, con un'intercettazione uguale a [media di] y, e predittori centrati con …

14 regression algorithms feature-selection

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Cosa si può fare quando si hanno variabili predittive basate su medie di gruppo con dimensioni del campione diverse?

Si consideri un classico problema di analisi dati in cui si ha un risultato YiYiY_{i} e come esso è connesso ad un numero di predittori Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Il tipo base di applicazione in mente qui è quello YiYiY_{i} è un po 'il risultato a livello di gruppo, come …

14 regression measurement-error errors-in-variables

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Ripristino di coefficienti grezzi e varianze dalla regressione polinomiale ortogonale

Sembra che se ho un modello di regressione come posso adattarmi a un polinomio grezzo e ottenere risultati inaffidabili o ottenere un polinomio ortogonale e ottenere coefficienti che non hanno un'interpretazione fisica diretta (ad es. non posso usarli per trovare le posizioni degli estremi sulla scala originale). Sembra che dovrei …

14 regression linear-model regression-coefficients polynomial

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Quali sono i diversi tipi di codifiche disponibili per le variabili categoriali (in R) e quando le useresti?

Se si adatta un modello lineare o un modello misto, sono disponibili diversi tipi di codifica per trasformare una varibale categorica o nominale in un numero di variabili per le quali vengono stimati i parametri, come il conding fittizio (impostazione predefinita R) e la codifica degli effetti. Ho sentito che …

14 regression mixed-model categorical-data contrasts categorical-encoding

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Domanda sulla regressione logistica

Voglio eseguire una regressione logistica binaria per modellare la presenza o l'assenza di conflitto (variabile dipendente) da un insieme di variabili indipendenti su un periodo di 10 anni (1997-2006), con ogni anno 107 osservazioni. I miei indipendenti sono: degrado del suolo (categorico per 2 tipi di degrado); aumento della popolazione …

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"Moderazione" contro "interazione"?

Mi sono imbattuto in questi due termini che sono usati in modo intercambiabile in molti contesti. Fondamentalmente, un moderatore (M) è un fattore che influisce sulla relazione tra X e Y. L'analisi della moderazione viene solitamente eseguita utilizzando un modello di regressione. Ad esempio, il genere (M) può influire sulla …

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Qual è l'effetto delle variabili dicotomizzanti?

Nella dicotomizzazione delle variabili, quali informazioni si perdono nel processo? In che modo una dicotomizzazione aiuta nelle analisi?

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Selezione del modello Box-Jenkins

La procedura di selezione del modello Box-Jenkins nell'analisi delle serie temporali inizia osservando le funzioni di autocorrelazione e autocorrelazione parziale delle serie. Questi grafici possono suggerire l'appropriato e q in un ARMA ( p ,pppqqq modello. La procedura continua chiedendo all'utente di applicare i criteri AIC / BIC per selezionare …

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In che modo la distribuzione del termine di errore influisce sulla distribuzione della risposta?

Quindi, quando presumo che i termini di errore siano normalmente distribuiti in una regressione lineare, cosa significa per la variabile di risposta, yyy ?

14 regression distributions

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Vale la pena modellare le serie storiche brevi?

Ecco un po 'di contesto. Sono interessato a determinare in che modo due variabili ambientali (temperatura, livelli di nutrienti) influiscono sul valore medio di una variabile di risposta in un periodo di 11 anni. All'interno di ogni anno sono disponibili dati provenienti da oltre 100.000 località. L'obiettivo è determinare se, …

14 time-series regression sample-size small-sample

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Confronto tra coefficienti logistici su modelli con diverse variabili dipendenti?

Questa è una domanda di follow-up da quella che ho posto un paio di giorni fa . Sento che pone una diversa inclinazione sul problema, quindi ho elencato una nuova domanda. La domanda è: posso confrontare l'entità dei coefficienti tra i modelli con diverse variabili dipendenti? Ad esempio, su un …

14 regression logistic

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Interpretazione dell'uscita drop1 in R

In R, il drop1comando genera qualcosa di pulito. Questi due comandi dovrebbero darti un output: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Il mio assomiglia a questo: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value …

14 r regression self-study stepwise-regression

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Regressione graduale sana?

Supponiamo che io voglia costruire un classificatore binario. Ho diverse migliaia di funzionalità e solo pochi decimi di campioni. Dalla conoscenza del dominio, ho una buona ragione per credere che l'etichetta di classe possa essere prevista con precisione usando solo alcune funzionalità, ma non ho idea di quali . Voglio …

14 regression logistic multiple-comparisons stepwise-regression

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Come rilevare quando un modello di regressione è troppo in forma?

Quando sei tu a fare il lavoro, essendo consapevole di ciò che stai facendo, sviluppi la sensazione di quando hai adattato troppo il modello. Per prima cosa, è possibile tenere traccia dell'andamento o del deterioramento nel rettangolo R rettificato del modello. È inoltre possibile tenere traccia di un deterioramento simile …

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