Statistiche e Big Data regression

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Unione di osservazioni nel processo gaussiano

Sto usando il processo gaussiano (GP) per la regressione. Nel mio problema è abbastanza comune che due o più punti dati siano vicini l'uno all'altro, relativamente alle scale di lunghezza del problema. Inoltre, le osservazioni possono essere estremamente rumorose. Per accelerare i calcoli e migliorare la precisione delle misurazioni , …

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Modello logit bayesiano - spiegazione intuitiva?

Devo confessare che in precedenza non avevo sentito parlare di quel termine in nessuna delle mie lezioni, laureandi o laurea. Cosa significa che una regressione logistica è bayesiana? Sto cercando una spiegazione con una transizione dalla logistica normale alla logistica bayesiana simile alla seguente: Questa è l'equazione nel modello di …

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Quali sono le differenze tra la regressione di Ridge usando glmnet di R e lo scikit-learn di Python?

Sto esaminando la sezione LAB §6.6 su Ridge Regression / Lasso nel libro 'An Introduction to Statistical Learning with Applications in R' di James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Più specificamente, sto cercando di applicare il Ridgemodello scikit-learn al set di dati "Hitters" dal pacchetto R "ISLR". Ho creato lo stesso …

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Quando differiscono i coefficienti stimati dalla regressione logistica e logit-lineare?

Quando si modellano proporzioni continue (ad es. Copertura vegetale proporzionale in quadrat di rilievo o percentuale di tempo impegnata in un'attività), la regressione logistica è considerata inappropriata (ad es. Warton & Hui (2011) L'arcosina è asinina: l'analisi delle proporzioni in ecologia ). Piuttosto, la regressione OLS dopo aver trasformato le …

11 r regression logistic

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R - Regressione lazo - Lambda diverso per regressore

Voglio fare quanto segue: 1) regressione OLS (nessun termine di penalizzazione) per ottenere coefficienti beta ; sta per le variabili usate per regredire. Lo faccio perb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) regressione del lazo con un termine di penalizzazione, i criteri di selezione devono essere …

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Sovradispersione e sottodispersione nella regressione binomiale / di Poisson negativa

Stavo eseguendo una regressione di Poisson in SAS e ho scoperto che il valore chi-quadrato di Pearson diviso per i gradi di libertà era di circa 5, indicando una significativa sovraispersione. Quindi, ho inserito un modello binomiale negativo con proc genmod e ho scoperto che il valore chi-quadrato di Pearson …

11 regression binomial underdispersion

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Qual è la differenza tra il controllo di una variabile in un modello di regressione rispetto al controllo di una variabile nel progetto di studio?

Immagino che il controllo di una variabile nel progetto dello studio sia più efficace nel ridurre gli errori rispetto al controllo post-hoc nel modello di regressione. Qualcuno potrebbe spiegare formalmente in che modo differiscono questi due casi di "controllo"? Quanto sono relativamente efficaci nel ridurre l'errore e produrre previsioni più …

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Utilizzo di strumenti di apprendimento automatico standard su dati censurati a sinistra

Sto sviluppando un'applicazione di previsione il cui scopo è consentire a un importatore di prevedere la domanda per i suoi prodotti dalla sua rete di distributori di clienti. I dati sulle vendite sono un buon indicatore della domanda, purché vi sia un inventario adeguato per soddisfare la domanda. Tuttavia, quando …

11 r regression machine-learning censoring

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Programmazione quadratica e Lazo

Sto cercando di eseguire una regressione del lazo, che ha la seguente forma: Riduci a icona inwww(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 Dato un , mi è stato consigliato di trovare w ottimale con l'aiuto della programmazione quadratica, che assume la seguente forma:λλ\lambdawww Riduci a icona xxx in …

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Indietro trasformazione dei risultati di regressione durante la modellazione del registro (y)

Sto inserendo una regressione nel . È valido sostenere le stime dei punti di trasformazione (e gli intervalli di confidenza / previsione) mediante esponenziazione? Non ci credo, dato che E [ f ( X ) ] ≠ f ( E [ X ] ), ma voleva le opinioni degli altri.log( …

11 regression back-transformation

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Quali sono i problemi con l'utilizzo dell'esito percentuale nella regressione lineare?

Ho uno studio in cui molti risultati sono rappresentati come percentuali e sto usando regressioni lineari multiple per valutare l'effetto di alcune variabili categoriche su questi risultati. Mi chiedevo, dato che una regressione lineare presuppone che il risultato sia una distribuzione continua, ci sono problemi metodologici nell'applicare tale modello alle …

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Funzione di trasferimento di intervento ARIMA - Come visualizzare l'effetto

Ho una serie temporale mensile con un intervento e vorrei quantificare l'effetto di questo intervento sul risultato. Mi rendo conto che la serie è piuttosto breve e l'effetto non è ancora concluso. I dati cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, 2401L, …

11 r regression arima intervention-analysis

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Verifica se due coefficienti di regressione sono significativamente diversi (in R idealmente)

Se questa è una domanda duplicata, ti preghiamo di indicare la strada giusta, ma le domande simili che ho trovato qui non sono state sufficientemente simili. Supponiamo di stimare il modelloY=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u e trova quello . Tuttavia, si scopre che e sospetto , e in particolare …

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In che modo le variabili strumentali affrontano il bias di selezione?

Mi chiedo come una variabile strumentale affronti il bias di selezione nella regressione. Ecco l'esempio che sto masticando: in Mostly Harmless Econometrics , gli autori discutono di una regressione IV relativa al servizio militare e ai guadagni più avanti nella vita. La domanda è: "Il servizio militare aumenta o diminuisce …

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Regressione logistica e punto di flesso

Abbiamo dati con esito binario e alcune covariate. Ho usato la regressione logistica per modellare i dati. Solo una semplice analisi, niente di straordinario. L'output finale dovrebbe essere una curva dose-risposta in cui mostriamo come cambia la probabilità per una specifica covariata. Qualcosa come questo: Abbiamo ricevuto alcune critiche da …

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