Korzystam z modeli regresji liniowej i zastanawiam się, jakie są warunki do usunięcia terminu przechwycenia. Porównując wyniki z dwóch różnych regresji, w których jedna ma przecięcie, a druga nie, zauważam, że funkcji bez przecięcia jest znacznie wyższa. Czy są pewne warunki lub założenia,...
W prostym modelu liniowym z jedną zmienną objaśniającą αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Znaleźć że usunięcie termin przechwytujący znacznie poprawia dopasowanie (wartość R2R2R^2 przechodzi od 0,3 do 0,9). Jednak pojęcie przechwytywania wydaje się...
W przypadku modelu liniowego termin skurczu wynosi zawsze .P ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) Jaki jest powód, dla którego nie zmniejszamy terminu odchylenia (przechwytywania) ? Czy powinniśmy zmniejszyć termin obciążenia w modelach sieci...
Używam LASSO, który ma pewne predyktory zmiennych jakościowych i niektóre ciągłe. Mam pytanie dotyczące zmiennych kategorialnych. Pierwszym krokiem, jaki rozumiem, jest rozbicie każdego z nich na atrapy, ujednolicenie ich pod kątem uczciwej kary, a następnie regres. Pojawia się kilka opcji...
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Załóżmy, że mamy następujący model regresji logistycznej: logit(p)=β0+β1x1+β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2)x2)\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Czy jest szansą na zdarzenie, gdy x 1 = 0, a x 2 = 0 ? Innymi słowy, czy jest szansa na zdarzenie, gdy x 1 i x 2 są na najniższych...
Lubię rozumieć różnicę między modelem przechwytywania z regresem logistycznym lub bez niego Czy jest między nimi jakaś różnica oprócz tego, że przy przecinaniu współczynniki uwzględniają log (iloraz szans) w stosunku do grupy wyjściowej, a bez przecięcia uwzględniają log (szanse)? z tego, co...
Jaka jest różnica statystyczna między regresją liniową w R z formulaustawieniem na y ~ x + 0zamiast y ~ x? Jak interpretować te dwa różne