Statistiche e Big Data regression

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Coefficiente di regressione logistica esponenziale diverso dal rapporto di probabilità

A quanto ho capito, il valore beta esponenziale da una regressione logistica è il rapporto di probabilità di quella variabile per la variabile di interesse dipendente. Tuttavia, il valore non corrisponde al rapporto di probabilità calcolato manualmente. Il mio modello prevede l'arresto della crescita (una misura della malnutrizione) utilizzando, tra …

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Regolarizzazione che induce la scarsità per matrici stocastiche

È noto (ad esempio nel campo del rilevamento compressivo) che la norma è "inducente la scarsità", nel senso che se minimizziamo il funzionale (per matrice fissa A e vettore \ vec {b} ) f_ {A , \ vec {b}} (\ vec {x}) = \ | A \ vec {x} - …

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Perché usare le variabili di controllo nelle differenze nelle differenze?

Ho una domanda sull'approccio delle differenze nelle differenze con la seguente equazione standard: dove trattare è una variabile dummy per il gruppo trattato e post. y= a + b1trattare + b2posta + b3tratta ⋅ post + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u Ora, la mia domanda …

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Il modo migliore per combinare la risposta binaria e continua

Sto cercando di trovare il modo migliore per prevedere l'importo del pagamento per un'agenzia di riscossione. La variabile dipendente è diversa da zero quando è stato effettuato un pagamento. Comprensibilmente, esiste un numero schiacciante di zeri perché la maggior parte delle persone non può essere raggiunta o non può rimborsare …

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Esiste una generalizzazione della traccia di Pillai e della traccia di Hotelling-Lawley?

Nella cornice della regressione multipla multivariata (regressore vettoriale e regressore), i quattro test principali per l'ipotesi generale (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley e Roy's Largest Root) dipendono tutti dagli autovalori della matrice , dove ed sono le matrici di variazione "spiegate" e "totali".HE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE Avevo notato che le statistiche di Pillai …

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Regolarizzazione norma e norma studio empirico

Esistono molti metodi per eseguire la regolarizzazione , ad esempio la regolarizzazione basata sulle norme , e . Secondo Friedman Hastie & Tibsharani , il miglior regolarizzatore dipende dal problema: vale a dire la natura della vera funzione target, la particolare base utilizzata, il rapporto segnale-rumore e la dimensione del …

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Residui per regressione logistica e distanza di Cook

Ci sono ipotesi particolari riguardo agli errori di regressione logistica come la costante variazione dei termini di errore e la normalità dei residui? Inoltre, in genere quando hai punti che hanno una distanza di Cook maggiore di 4 / n, li rimuovi? Se li rimuovi, come puoi sapere se il …

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Le regressioni con errori student-t sono inutili?

Vedi modifica. Quando hai dati con code pesanti, fare una regressione con errori student-t sembra una cosa intuitiva da fare. Durante l'esplorazione di questa possibilità, mi sono imbattuto in questo documento: Breusch, TS, Robertson, JC e Welsh, AH (01 novembre 1997). I nuovi abiti dell'imperatore: una critica al modello di …

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Stabilità del modello nella validazione incrociata dei modelli di regressione

Dati i multipli di convalida incrociata di una regressione logistica e le risultanti stime multiple di ciascun coefficiente di regressione, come si dovrebbe misurare se un predittore (o un insieme di predittori) è / sono stabili e significativi in base ai coefficienti di regressione ? È diverso per la regressione …

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Come scegliere la migliore trasformazione per raggiungere la linearità?

Voglio fare una regressione lineare multipla e quindi prevedere nuovi valori con poca estrapolazione. Ho la mia variabile di risposta nell'intervallo da -2 a +7 e tre predittori (intervalli di circa +10 - +200). La distribuzione è quasi normale. Ma la relazione tra la risposta e i predittori non è …

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Eteroscedasticità del modello lineare

Ho il seguente modello lineare: Per affrontare l'eteroscedasticità dei residui ho provato ad applicare una trasformazione del log sulla variabile dipendente come ma vedo ancora lo stesso effetto fan out sui residui. I valori DV sono relativamente piccoli, quindi l'aggiunta costante +1 prima di prendere il registro probabilmente non è …

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Come eseguire la regressione del processo gaussiana quando la funzione viene approssimata cambia nel tempo?

Quali sono le buone strategie per eseguire la regressione del processo gaussiano quando la funzione che sto cercando di approssimare cambia nel tempo? L'approccio ingenuo che mi viene in mente è di usare solo i punti N più recenti per eseguire la regressione. Quali sono le strategie migliori?

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Perché esiste un valore R ^ 2 (e cosa lo sta determinando) quando lm non ha variazioni nel valore previsto?

Considera il seguente codice R: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for #n …

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Come interpretare i coefficienti trasformati logaritmicamente nella regressione lineare?

La mia situazione è: Ho 1 variabile continua dipendente e 1 variabile predittore continua che ho trasformato logaritmicamente per normalizzare i loro residui per una semplice regressione lineare. Gradirei qualsiasi aiuto su come posso collegare queste variabili trasformate al loro contesto originale. Voglio utilizzare una regressione lineare per prevedere il …

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Output LaTeX per l'oggetto R. Summary.lm di R - durante la visualizzazione delle informazioni all'esterno della tabella [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 3 anni fa . Questo mi è sembrato di base, ma non riesco a trovare una soluzione online, quindi mi chiedevo …

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Domande taggate «regression»