Statistiche e Big Data regression

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Regressione lineare, aspettative condizionali e valori previsti

Va bene, quindi solo un po 'confuso su alcune cose, qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato. Comprendo che il modello di regressione lineare è previsto tramite un'aspettativa condizionale E( Y| X) = b + Xb + eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e Supponiamo che sia che siano variabili casuali con qualche distribuzione di probabilità sconosciuta? ho …

11 regression

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Adeguamenti alla previsione (regressione lineare)

Divulgazione completa: non sono uno statistico, né pretendo di esserlo. Sono un modesto amministratore IT. Per favore, sii gentile con me. :) Sono responsabile della raccolta e della previsione dell'utilizzo dell'archiviazione su disco per la nostra azienda. Raccogliamo il nostro utilizzo dello storage mensilmente e utilizziamo una semplice regressione lineare …

11 regression forecasting adjustment

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regressione per dati angolari / circolari

Ho supervisionato un problema di apprendimento in cui gli obiettivi sono angoli. Se farei una semplice regressione, i numeri 360 e 1 sarebbero lontani per il mio modello, ma in realtà sono vicini e prevedere le coordinate xey non sembra giusto, dal momento che sto cercando di prevedere solo un …

11 regression circular-statistics

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Rilevamento anomalo mediante regressione

La regressione può essere utilizzata per il rilevamento di lier out. Capisco che ci sono modi per migliorare un modello di regressione rimuovendo gli outlier. Ma l'obiettivo principale qui non è quello di adattarsi a un modello di regressione, ma scoprire le bugie usando la regressione

11 regression outliers

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Regressione logistica: interpretazione delle variabili continue

Ho avuto un paio di domande sull'interpretazione dei rapporti di probabilità per variabili continue nella regressione logistica. Sento che queste sono domande di base sulla regressione logistica (e probabilmente sulla regressione in generale), e anche se mi vergogno leggermente di non conoscere le risposte, ingoierò il mio orgoglio e le …

11 regression logistic

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Differenza tra ep-SVR e nu-SVR (e SVR minimi quadrati)

Sto cercando di scoprire quale SVR è adatto a quel tipo di dati. Conosco 4 tipi di SVR: epsilon nu minimi quadrati e lineare. Capisco che SVR lineare è più o meno come un lazo con L1 Reg, ma qual è la differenza tra le restanti 3 tecniche?

11 regression svm

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Come scegliere la probabilità di taglio per un evento raro Regressione logistica

Ho 100.000 osservazioni (9 variabili indicatrici fittizie) con 1000 positivi. La regressione logistica dovrebbe funzionare bene in questo caso, ma la probabilità di taglio mi confonde. Nella letteratura comune, scegliamo il 50% di cutoff per prevedere 1 e 0 secondi. Non posso farlo poiché il mio modello fornisce un valore …

11 regression logistic classification generalized-linear-model roc

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Quando i minimi quadrati sarebbero una cattiva idea?

Se ho un modello di regressione: dove e ,Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Id∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) quando usare , lo stimatore ordinario dei minimi quadrati di , sarebbe una cattiva scelta per uno stimatore?βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}}ββ\beta …

11 regression distributions least-squares

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Come verificare se i miei dati si adattano alla normale distribuzione del registro?

Vorrei verificare Rse i miei dati corrispondono alle distribuzioni log-normali o Pareto. Come potrei farlo? Forse ks.testmi potrebbe aiutare a farlo, ma come potrei ottenere i parametri e per la distribuzione di Pareto per i miei dati?αα\alphakkk

11 r regression distributions lognormal pareto-distribution

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Domanda su una normale prova di equazione

Come puoi dimostrare che le equazioni normali: hanno una o più soluzioni senza supporre che X sia invertibile?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY La mia unica ipotesi è che abbia qualcosa a che fare con l'inverso generalizzato, ma sono totalmente perso.

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Come prevedere nuovi dati con regressione spline / smooth

Qualcuno può aiutare a dare una spiegazione concettuale di come vengono fatte le previsioni per i nuovi dati quando si utilizzano smooths / spline per un modello predittivo? Ad esempio, dato un modello creato usando gamboostnel mboostpacchetto in R, con p-splines, come vengono fatte le previsioni per i nuovi dati? …

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Interpretazione della funzione di riepilogo per il modello lm in R

Qual è il significato di t valuee Pr(>|t|)quando si utilizza la summary()funzione sul modello di regressione lineare in R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r regression generalized-linear-model

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Gestire la regressione di una variabile di risposta insolitamente limitata

Sto tentando di modellare una variabile di risposta che è teoricamente limitata tra -225 e +225. La variabile è il punteggio totale ottenuto dai soggetti durante una partita. Sebbene teoricamente sia possibile per i soggetti segnare +225. Ciononostante, poiché il punteggio dipendeva non solo dalle azioni dei soggetti, ma anche …

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Trasforma le variabili continue per la regressione logistica

Ho grandi dati di rilievo, una variabile di risultato binaria e molte variabili esplicative tra cui binarie e continue. Sto costruendo set di modelli (sperimentando sia GLM che GLM misto) e usando approcci teorici per selezionare il modello di punta. Ho esaminato attentamente le spiegazioni (sia continue che categoriche) per …

11 regression logistic data-transformation skewness

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Linee rette diagonali nei grafici dei valori residui e adattati per regressione multipla

Sto osservando strani schemi nei residui per i miei dati: [EDIT] Ecco i grafici di regressione parziale per le due variabili: [EDIT2] Aggiunto il grafico PP La distribuzione sembra andare bene (vedi sotto) ma non ho idea di da dove possa venire questa retta. Qualche idea? [AGGIORNAMENTO 31.07] Si scopre …

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