Statistiche e Big Data regression

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Significato del valore p delle variabili del modello di regressione logistica

Quindi sto lavorando con i modelli di regressione logistica in R. Anche se sono ancora nuovo nelle statistiche, mi sento come se avessi un po 'di comprensione per i modelli di regressione, ma c'è ancora qualcosa che mi disturba: Guardando l'immagine collegata, vedi il riepilogo delle stampe R per un …

9 r regression logistic p-value interpretation

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Regressione al puzzle medio

Nel capitolo "Regressione alla media" di "Pensare, veloce e lento" di Daniel Kahneman, viene fornito un esempio e viene chiesto al lettore di prevedere le vendite dei singoli negozi in base alle previsioni generali di vendita e ai numeri di vendita dell'anno precedente . Ad esempio (l'esempio del libro ha …

9 regression

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Enormi coefficienti nella regressione logistica: cosa significa e cosa fare?

Ottengo coefficienti enormi durante la regressione logistica, vedi coefficienti con krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 …

9 regression logistic generalized-linear-model separation

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Determinare la velocità di apprendimento ottimale per la discesa gradiente nella regressione lineare

Come si può determinare il tasso di apprendimento ottimale per la discesa gradiente? Sto pensando che potrei regolarlo automaticamente se la funzione di costo restituisce un valore maggiore rispetto alla precedente iterazione (l'algoritmo non converge), ma non sono davvero sicuro di quale nuovo valore dovrebbe prendere.

9 regression machine-learning gradient-descent

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Regressione SVM con dati longitudinali

Ho circa 500 variabili per paziente, ogni variabile ha un valore continuo e viene misurata in tre diversi punti temporali (dopo 2 mesi e dopo 1 anno). Con la regressione vorrei prevedere l'esito del trattamento per i nuovi pazienti. È possibile utilizzare la regressione SVM con tali dati longitudinali?

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Estensione della regressione logistica per i risultati nell'intervallo compreso tra 0 e 1

Ho un problema di regressione in cui i risultati non sono rigorosamente 0, 1 ma piuttosto nell'intervallo di tutti i numeri reali da 0 a 1 incluso .Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] Questo problema è già stato discusso in questo thread , sebbene la mia domanda …

9 regression logistic

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Imparare dai dati relazionali

Impostazioni Molti algoritmi operano su una singola relazione o tabella, mentre molti database del mondo reale memorizzano le informazioni in più tabelle (Domingos, 2003). Domanda Quali tipi di algoritmi apprendono bene da più tabelle (relazionali). In particolare, sono interessato agli algoritmi applicabili alle attività di regressione e classificazione (non a …

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Firma capovolgendo quando aggiungi un'altra variabile in regressione e con magnitudo molto maggiore

Configurazione di base: modello di regressione: dove C è il vettore delle variabili di controllo.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Sono interessato a e mi aspetto che e siano negativi. Tuttavia, esiste un problema di multicollinearità nel modello, il coefficiente di correlazione è dato da, corr ( , 0.9345, corr ( …

9 regression multicollinearity

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Box Cox si trasforma per regressione

Sto cercando di adattare un modello lineare su alcuni dati con un solo predittore (diciamo (x, y)). I dati sono tali che per valori piccoli di x, i valori y si adattano perfettamente a una linea retta, tuttavia quando i valori x aumentano, i valori y diventano più volatili. Ecco …

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Determinazione del contributo maggiore in un gruppo

Non so molto sulle statistiche quindi abbiate pazienza. Diciamo che ho un set di 1000 lavoratori. Voglio capire chi è il lavoratore più duro, ma posso solo misurare la quantità di lavoro svolto in gruppi di 1-100 in un'ora di lavoro. Supponendo che ogni lavoratore svolga sempre la stessa quantità …

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Intervalli di confidenza e previsione del modello di regressione lineare

Ok, quindi sto cercando di capire la regressione lineare. Ho un set di dati e sembra tutto abbastanza bene, ma sono confuso. Questo è il mio riassunto del modello lineare: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- …

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Quando utilizzare la regressione non parametrica?

Sto utilizzando PROC GLM in SAS per adattare un'equazione di regressione del seguente modulo Y= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Il diagramma QQ dei risultati risultanti indica una deviazione dalla normalità. Qualsiasi trasformazione di non è utile per rendere …

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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?

Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …

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Correzione di Bonferroni con correlazione di Pearson e regressione lineare

Sto eseguendo statistiche su 5 IV (5 tratti di personalità, estroversione, gradevolezza, coscienza, nevroticismo, apertura) contro 3 DV Attitude to PCT, Attitude to CBT, Attitude to PCT vs CBT. Ho anche aggiunto età e sesso per vedere quali altri effetti ci sono. Sto testando per vedere se i tratti della …

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Alcuni dei miei predittori sono su scale molto diverse: devo trasformarli prima di adattare un modello di regressione lineare?

Vorrei eseguire la regressione lineare su un set di dati multidimensionale. Esistono differenze tra le diverse dimensioni in termini di grandezza dell'ordine. Ad esempio, la dimensione 1 ha generalmente un intervallo di valori di [0, 1] e la dimensione 2 ha un intervallo di valori di [0, 1000]. Devo effettuare …

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