Statistiche e Big Data regression

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Cosa significano i residui normali e cosa mi dice questo sui miei dati?

Domanda piuttosto semplice: Cosa significa una normale distribuzione di residui da una regressione lineare? In termini di, come si riflette sui miei dati originali dalla regressione? Sono totalmente perplesso, grazie ragazzi

13 regression residuals

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Comprensione delle previsioni dalla regressione logistica

Le mie previsioni provenienti da un modello di regressione logistica (glm in R) non sono limitate tra 0 e 1 come mi sarei aspettato. La mia comprensione della regressione logistica è che i parametri di input e modello sono combinati in modo lineare e la risposta viene trasformata in una …

13 r regression logistic generalized-linear-model

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Come posso interpretare un modello probit in Stata?

Non sono sicuro di come interpretare questa regressione probit che ho eseguito su Stata. I dati sono in fase di approvazione del prestito e il bianco è una variabile fittizia che = 1 se una persona era bianca e = 0 se la persona non lo era. Qualsiasi aiuto su …

13 regression multiple-regression stata

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Se p> n, il lazo seleziona al massimo n variabili

Una delle motivazioni per la rete elastica è stata la seguente limitazione di LASSO: Nel p>np>np > n caso , il lazo seleziona al massimo n variabili prima di saturare, a causa della natura del problema di ottimizzazione convessa. Questa sembra essere una funzione limitante per un metodo di selezione …

13 regression optimization feature-selection lasso

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Stima delle percentuali come variabile dipendente nella regressione

Ho le percentuali di rango di studenti in 38 esami come variabile dipendente nel mio studio. Una percentuale di rango viene calcolata da (rango / numero di studenti di uno studente in un esame). Questa variabile dipendente ha una distribuzione quasi uniforme e voglio stimare gli effetti di alcune variabili …

13 regression distributions

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Regressione lineare quando si conosce solo

Supponiamo Xβ=YXβ=YX\beta =Y . Non sappiamo YYY esattamente, solo la sua correlazione con ogni predittore, XtYXtYX^\mathrm{t}Y . La soluzione ordinaria dei minimi quadrati (OLS) è β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y e non c'è nessun problema. Supponiamo però che XtXXtXX^\mathrm{t}X sia quasi singolare (multicollinearità) e che sia necessario stimare il parametro cresta ottimale. …

13 regression multicollinearity

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Genera campioni di dati dalla regressione di Poisson

Mi chiedevo come avresti generato i dati da un'equazione di regressione di Poisson in R? Sono un po 'confuso su come affrontare il problema. Quindi, se presumo, abbiamo due predittori e X 2 che sono distribuiti N ( 0 , 1 ) . E l'intercetta è 0 ed entrambi i …

13 r regression poisson-distribution simulation

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Come ottenere output continui a valore reale dalla rete neurale?

Nella maggior parte degli esempi che ho visto finora di reti neurali, la rete viene utilizzata per la classificazione e i nodi vengono trasformati con una funzione sigmoide. Tuttavia, vorrei utilizzare una rete neurale per produrre un valore reale continuo (realisticamente l'output sarebbe normalmente compreso tra -5 e +5). Le …

13 regression neural-networks

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Regressione usuale vs. regressione quando le variabili sono differenziate

Sto solo cercando di capire quale sia la relazione tra una normale regressione multipla / semplice rispetto a una regressione multipla / semplice quando le variabili sono differenziate. Ad esempio, sto analizzando la relazione tra il saldo dei depositi ( ) rispetto ai tassi di mercato ( ) Se una …

13 regression time-series

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Come faccio a confrontare le pendenze della regressione avviata dal boot?

Supponiamo che io abbia due set di dati con n osservazioni di coppie di dati di variabile indipendente xe variabile dipendente y ciascuna. Supponiamo inoltre che io voglia generare una distribuzione delle pendenze di regressione per ciascun set di dati avviando il bootstrap delle osservazioni (con la sostituzione) N volte …

13 regression statistical-significance bootstrap

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Endogeneità contro eterogeneità non osservata

Qual è la differenza tra endogeneità ed eterogeneità non osservata? So che l'endogeneità deriva ad esempio da variabili omesse? Ma per quanto ho capito, l'eterogeneità inosservata causa lo stesso problema. Ma dove sta esattamente la differenza tra queste due nozioni?

13 regression assumptions

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Paragonare l'importanza di diversi insiemi di predittori

Stavo consigliando uno studente di ricerca con un problema particolare ed ero desideroso di ottenere il contributo di altri su questo sito. Contesto: Il ricercatore aveva tre tipi di variabili predittive. Ogni tipo conteneva un numero diverso di variabili predittive. Ogni predittore era una variabile continua: Sociale: S1, S2, S3, …

13 regression predictor importance

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Un predittore con maggiore varianza è "migliore"?

Ho una domanda "statistica di base". Come studente vorrei sapere se sto pensando a questo totalmente sbagliato e perché, in tal caso: Diciamo che sto ipoteticamente cercando di esaminare la relazione tra "problemi di gestione della rabbia" e dire il divorzio (sì / no) in una regressione logistica e ho …

13 regression logistic

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Regressione delle serie temporali con dati sovrapposti

Sto vedendo un modello di regressione che sta regredendo i rendimenti dell'indice azionario su base annua su ritardati (12 mesi) rendimenti su base annua dello stesso indice azionario, spread creditizio (differenza tra media mensile di obbligazioni senza rischio e obbligazioni societarie rendimenti), tasso di inflazione su base annua e indice …

13 regression time-series autocorrelation

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Metodi per adattare un modello di errore di misurazione "semplice"

Sto cercando metodi che possono essere utilizzati per stimare il modello di errore di misurazione "OLS". x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Dove gli errori sono normali indipendenti con varianze sconosciute e σ …

13 regression estimation errors-in-variables

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