Statistiche e Big Data regression

2

Come sapere se i residui sono autocorrelati da un grafico

Quando si esegue una regressione OLS e si tracciano i residui risultanti, come si può sapere se i residui sono autocorrelati? So che ci sono test per questo (Durbin, Breusch-Godfrey), ma mi chiedevo se puoi semplicemente guardare un diagramma per valutare se l'autocorrelazione potrebbe essere un problema (perché per l'eteroschedasticità …

12 regression autocorrelation residuals

4

Quali sono i vantaggi della regressione di Poisson rispetto alla regressione lineare in questo caso?

Mi è stato dato un set di dati che contiene il numero di premi guadagnati dagli studenti in una scuola superiore in cui i predittori del numero di premi guadagnati includono il tipo di programma in cui lo studente è stato iscritto e il punteggio sul loro esame finale in …

12 regression generalized-linear-model poisson-distribution count-data

2

Confronto tra due modelli di regressione lineare

Vorrei confrontare due modelli di regressione lineare che rappresentano i tassi di degradazione di un mRNA nel tempo in due diverse condizioni. I dati per ciascun modello raccolti in modo indipendente. Ecco il set di dati. Registro del tempo (ore) (trattamento A) registro (trattamento B) 0 2,02 1,97 0 2,04 …

12 regression model-comparison

2

Selezione delle caratteristiche e regolazione dei parametri con cursore per foresta casuale

Ho dati con alcune migliaia di funzionalità e voglio fare la selezione ricorsiva delle funzionalità (RFE) per rimuovere quelle non informative. Lo faccio con il cursore e RFE. Tuttavia, ho iniziato a pensare, se voglio ottenere la migliore misura di regressione (foresta casuale, ad esempio), quando devo eseguire la regolazione …

12 regression feature-selection random-forest caret

3

Relazione tra due serie storiche: ARIMA

Date le seguenti due serie temporali ( x , y ; vedi sotto), qual è il metodo migliore per modellare la relazione tra le tendenze a lungo termine in questi dati? Entrambe le serie storiche hanno test significativi di Durbin-Watson se modellate in funzione del tempo e nessuna delle due …

12 regression time-series arima

3

Perché usare un DV ritardato come variabile strumentale?

Ho ereditato alcuni codici di analisi dei dati che, non essendo un econometrico, faccio fatica a capire. Un modello esegue una regressione di variabili strumentali con il seguente comando Stata ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Questo set di dati è un pannello con più osservazioni …

12 regression stata instrumental-variables

2

Qual è la differenza tra e il punteggio di varianza in Scikit-learn?

Stavo leggendo le metriche di regressione nel manuale di Python Scikit-Learn e anche se ognuna di esse ha la sua formula, non posso dire intuitivamente qual è la differenza tra e il punteggio di varianza e quindi quando usare l'uno o l'altro per valutare i miei modelli.R2R2R^2

12 regression variance scikit-learn r-squared model-evaluation

3

Derivazione della funzione di costo di regressione lineare regolarizzata per corso di apprendimento automatico Coursera

Ho seguito il corso "Machine Learning" di Andrew Ng via Coursera qualche mese fa, non prestando attenzione alla maggior parte della matematica / derivazioni e concentrandomi invece sull'implementazione e sulla praticità. Da allora ho iniziato a studiare alcune delle teorie di base e ho rivisitato alcune lezioni del Prof. Ng. …

12 regression self-study

2

Interpretazione di un modello di regressione logistica con più predittori

Ho eseguito una regressione logistica multivariata con la variabile dipendente che Yè la morte in una casa di cura entro un certo periodo di ingresso e ho ottenuto i seguenti risultati (nota se le variabili iniziano in Aesso è un valore continuo mentre quelle che iniziano in Bsono categoriali): Call: …

12 r regression logistic

2

Come può un vettore di variabili rappresentare un iperpiano?

Sto leggendo Elements of Statistical Learning e a pagina 12 (sezione 2.3) un modello lineare è indicato come: Yˆ= XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... dove è la trasposizione di un vettore di colonna dei predittori / variabili / input indipendenti. (Indica in precedenza "si presume che tutti i vettori siano …

12 regression references statistical-learning

1

Qual è il problema con l'utilizzo di R-quadrato nei modelli di serie storiche?

Ho letto che l'uso di R-quadrato per le serie temporali non è appropriato perché in un contesto di serie temporali (so che ci sono altri contesti) R-quadrato non è più unico. Perchè è questo? Ho provato a cercarlo, ma non ho trovato nulla. In genere non attribuisco molto valore all'R-quadrato …

12 regression time-series r-squared

2

Numero minimo di osservazioni per la regressione lineare multipla

Sto facendo una regressione lineare multipla. Ho 21 osservazioni e 5 variabili. Il mio obiettivo è solo trovare la relazione tra le variabili I miei dati sono impostati abbastanza per fare la regressione multipla? Il risultato del test t ha rivelato che 3 delle mie variabili non sono significative. Devo …

12 regression t-test multiple-regression

1

Qual è la differenza tra AIC () e extractAIC () in R?

La documentazione R per entrambi non fa molta luce. Tutto quello che posso ottenere da questo link è che usare uno dei due dovrebbe andare bene. Quello che non capisco è perché non sono uguali. Fatto: La funzione di regressione stepwise in R, step()usi extractAIC(). È interessante notare che l'esecuzione …

11 r regression aic stepwise-regression

2

Perché i modelli di "errore in X" non sono più utilizzati?

Quando si calcola l'errore standard di un coefficiente di regressione, che non tengono conto per la casualità nella matrice di progettazione . In OLS ad esempio, calcoliamo comeXXXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( XTX)- 1XTY) = σ2( XTX)- 1var((XTX)-1XTY)=σ2(XTX)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Se l' sono stati considerati casuale, la legge della varianza …

11 regression probability variance inference

2

Mostrando l'equivalenza tra il Norm regolarizzata regressione e Norm Constrained Regressione Utilizzando KKT

Secondo i riferimenti libro 1 , libro 2 e carta . È stato menzionato che esiste un'equivalenza tra la regressione regolarizzata (Ridge, LASSO e Elastic Net) e le loro formule di vincolo. Ho anche esaminato Cross Validated 1 e Cross Validated 2 , ma non riesco a vedere una risposta …

11 regression optimization lasso ridge-regression elastic-net

Domande taggate «regression»