Statistiche e Big Data regression

3

Regressione logistica: massimizzare i veri positivi - i falsi positivi

Ho un modello di regressione logistica (adatto tramite glmnet in R con regolarizzazione della rete elastica) e vorrei massimizzare la differenza tra veri positivi e falsi positivi. Per fare ciò, mi è venuta in mente la seguente procedura: Adatta il modello di regressione logistica standard Utilizzando la soglia di previsione …

9 r regression logistic classification glmnet

2

Simulazione di dati per adattarsi a un modello di mediazione

Sono interessato a trovare una procedura per simulare dati coerenti con un modello di mediazione specificato. Secondo il modello generale lineare del modello di equazione strutturale per testare i modelli di mediazione delineati da Barron e Kenny (1986) e descritti altrove come Judd, Yzerbyt e Muller (2013) , modelli di …

9 r regression simulation random-generation mediation

1

Interpretazione della stima dell'errore fuori borsa per RandomForestRegressor

Sto usando il regressore RandomForest sui miei dati e ho potuto vedere che il punteggio OOB è stato ottenuto per essere 0,83. Non sono sicuro di come sia venuto fuori così. Voglio dire, i miei obiettivi sono valori alti nell'intervallo di 10 ^ 7. Quindi, se è MSE, avrebbe dovuto …

9 regression random-forest

2

Calcolo dell'intervallo di previsione

Ho i seguenti dati situati qui . Sto tentando di calcolare l'intervallo di confidenza al 95% sulla purezza media quando la percentuale di idrocarburi è 1,0. In R, inserisco quanto segue. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Tuttavia, come posso ottenere questo risultato da …

9 r regression confidence-interval prediction-interval

4

Utilizzo della regressione logistica per una variabile dipendente continua

Di recente ho ricevuto una revisione per il mio documento di ricerca e quanto segue è il commento del recensore sul mio documento: i risultati ottenuti da un modello non sono abbastanza convincenti, in particolare la regressione lineare di solito presenta carenze nella gestione dei valori anomali. Suggerisco anche agli …

9 regression logistic multiple-regression

1

Usare i percentili come predittori - buona idea?

Sto pensando a un problema che consiste nel prevedere il log (spesa) di un cliente usando la regressione lineare. Sto prendendo in considerazione le funzionalità da utilizzare come input e mi chiedo se sarebbe corretto utilizzare il percentile di una variabile come input. Ad esempio, potrei utilizzare le entrate dell'azienda …

9 regression linear-model quantiles predictor

2

Aggiunta di pesi per set di dati fortemente distorti nella regressione logistica

Sto usando una versione standard della regressione logistica per adattare le mie variabili di input alle variabili di output binarie. Tuttavia, nel mio problema, le uscite negative (0s) superano di gran lunga le uscite positive (1s). Il rapporto è 20: 1. Quindi, quando alleno un classificatore, sembra che anche le …

9 regression logistic weighted-regression

3

Problema del giocattolo di regressione del processo gaussiano

Stavo cercando di ottenere alcune intuizioni per la regressione del processo gaussiano, quindi ho provato un semplice problema con il giocattolo 1D. Ho preso come input e come risposte. ('Ispirato' da )y i = { 1 , 4 , 9 } y = x 2Xio= { 1 , 2 , …

9 regression gaussian-process

1

Il rettangolo R rettificato cerca di stimare il punteggio fisso o la popolazione di punteggi casuali r al quadrato?

La popolazione r-square può essere definita assumendo punteggi fissi o punteggi casuali:ρ2ρ2\rho^2 Punteggi fissi: le dimensioni del campione e i valori particolari dei predittori vengono mantenuti fissi. Pertanto, è la percentuale di varianza spiegata nel risultato dall'equazione di regressione della popolazione quando i valori del predittore sono mantenuti costanti.ρ2fρf2\rho^2_f Punteggi …

9 regression estimation r-squared

2

Errore standard delle pendenze nella regressione lineare a tratti con punti di interruzione noti

La situazione Ho un set di dati con una dipendente e una variabile indipendente . Voglio adattare una regressione lineare a tratti continua con breakpoint noti / fissi che si verificano in . I breakpoin sono noti senza incertezza, quindi non voglio stimarli. Quindi inserisco una regressione (OLS) del modulo …

9 r regression standard-error piecewise-linear

1

In base a quali ipotesi il metodo dei minimi quadrati ordinario fornisce stimatori efficienti e imparziali?

È vero che, secondo le assunzioni di Gauss Markov, il metodo ordinario dei minimi quadrati fornisce stimatori efficienti e imparziali? Così: E(ut)=0E(ut)=0E(u_t)=0 per tuttottt E(utus)=σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 pert=st=st=s E(utus)=0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 pert≠st≠st\neq s dove sono i residui.uuu

9 regression self-study least-squares

3

come interpretare il termine di interazione in formula lm in R?

In R, se chiamo la lm()funzione nel modo seguente: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Questo mi dà un modello lineare della variabile di risposta con var1, var2e l'interazione tra loro. Tuttavia, come interpretiamo esattamente il termine di interazione? La documentazione dice che questa …

9 r regression

2

Teorema di Gauss-Markov: BLU e OLS

Sto leggendo il teorema di Guass-Markov su Wikipedia , e speravo che qualcuno potesse aiutarmi a capire il punto principale del teorema. Supponiamo che un modello lineare, in forma di matrice, sia dato da: e stiamo cercando il BLU, .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta In base a ciò …

9 regression least-squares mse blue

2

Confusione legata alla normalizzazione dei dati

Sto cercando di imparare un modello di regressione lineare. Tuttavia, ho qualche confusione legata alla normalizzazione dei dati. Ho normalizzato le caratteristiche / i predittori a zero varianza media e unità. Devo fare lo stesso per l'obiettivo. Se sì, perché?

9 regression multiple-regression normalization

1

Somme di quadrati di tipo III

Ho un modello di regressione lineare con una sola variabile categorica (maschio e femmina) e una variabile continua .BUNAABBB Ho impostato i codici di contrasto in R con options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). E ora ho una somma di quadrati di tipo III per , e la loro interazione (A: B) .BUNAABBBdrop1(model, .~., test="F") …

9 regression anova sums-of-squares

Domande taggate «regression»