Pytania oznaczone «regression»

Rozumiem, jaką rolę odgrywa lambda w regresji sieci elastycznej. Rozumiem, dlaczego należy wybrać lambda.min, wartość lambda, która minimalizuje błąd zwalidowany krzyżowo. Moje pytanie brzmi: gdzie w literaturze statystycznej zaleca się stosowanie lambda.1se, czyli takiej wartości lambda, która...

ANOVA a wielokrotna regresja liniowa? Rozumiem, że obie te metody wydają się wykorzystywać ten sam model statystyczny. Jednak w jakich okolicznościach powinienem skorzystać z której metody? Jakie są zalety i wady tych metod w porównaniu? Dlaczego ANOVA jest tak często stosowana w badaniach...

Początkowo myślałem, że kolejność nie ma znaczenia, ale potem przeczytałem o procesie ortogonalizacji Gram-Schmidta do obliczania wielu współczynników regresji, a teraz mam inne przemyślenia. Zgodnie z procesem gram-schmidta, im później zmienna objaśniająca jest indeksowana wśród innych zmiennych,...

Co to jest notacja algebraiczna do obliczania przedziału predykcji dla regresji wielokrotnej? Brzmi głupio, ale mam problem ze znalezieniem wyraźnej algebraicznej notacji tego.

Jaka jest najlepsza strategia w wielokrotnej regresji liniowej z wysoce skorelowanymi regresorami? Czy uzasadnione jest dodanie produktu wszystkich skorelowanych

W przypadku prostej regresji liniowej współczynnik regresji oblicza się bezpośrednio z macierzy wariancji-kowariancji , o gdzie jest indeksem zmiennej zależnej, a e jest indeksem zmiennej objaśniającej.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Jeśli ktoś ma tylko macierz...

Jakich metod mogę użyć do wnioskowania o rozkładzie, jeśli znam tylko trzy percentyle? Na przykład wiem, że w pewnym zbiorze danych piąty percentyl wynosi 8,135, 50 percentyl to 11 259, a 95 percentyl to 23 611. Chcę móc przejść z dowolnej innej liczby do jej percentyla. To nie są moje dane, a to...

To pytanie zostało przeniesione z Przepełnienia stosu, ponieważ można na nie odpowiedzieć w ramach weryfikacji krzyżowej. Migrował 4 lata temu . W statystykach przeprowadzamy regresje liniowe, od samego ich początku. Ogólnie wiemy, że im wyższa tym lepiej, ale czy...

Mam pytanie dotyczące semantyki, na które chciałbym poznać opinie innych statystyk. Wiemy, że modele takie jak logistyka, Poisson itp. Mieszczą się w zasięgu uogólnionych modeli liniowych. Model zawiera nieliniowe funkcje parametrów, które z kolei mogą być modelowane przy użyciu szkieletu modelu...

Brałem kilka kursów statystycznych na studiach, ale odkryłem, że moje wykształcenie było bardzo teoretyczne. Zastanawiałem się, czy któryś z was miał tekst w statystyce stosowanej (na poziomie magisterskim), który polecasz lub miałeś dobre

Widzę, że obie funkcje są częścią metod eksploracji danych, takich jak regresory zwiększające gradient . Widzę, że to także osobne obiekty. Jaka jest relacja między nimi w

Przeglądałem literaturę na temat regularyzacji i często widzę akapity, które łączą regulację L2 z przełożeniem Gaussa i L1 z Laplace'em wyśrodkowanym na zero. Wiem, jak wyglądają te priory, ale nie rozumiem, jak to przekłada się na przykład na wagi w modelu liniowym. W L1, jeśli dobrze rozumiem,...

Mam macierz z dwiema kolumnami, które mają wiele cen (750). Na poniższym obrazku narysowałem resztki następującej regresji liniowej: lm(prices[,1] ~ prices[,2]) Patrząc na obraz, wydaje się być bardzo silną autokorelacją reszt. Jak mogę jednak sprawdzić, czy autokorelacja tych reszt jest silna?...

Przeprowadzam analizy wielu regresji i nie jestem pewien, czy wartości odstające w moich danych powinny zostać usunięte. Dane, które mnie niepokoją, pojawiają się jako „koła” na wykresach pudełkowych SPSS, jednak nie ma gwiazdek (co sprawia, że ​​uważam, że nie są „takie złe”). Sprawy, o które się...

Trochę zagubiłem się w procesie regresji WLS. Otrzymałem zestaw danych, a moim zadaniem jest sprawdzenie, czy istnieje heteroscedascityity, a jeśli tak, powinienem uruchomić regresję WLS. Przeprowadziłem test i znalazłem dowody na heteroscedascity, więc muszę uruchomić WLS. Powiedziano mi, że WLS...

Jaka jest różnica semantyczna między średnim błędem kwadratu (MSE) a średnim błędem prognozy

Mam problem z regresją wielu wyjść z funkcjami wejściowymi i wyjściowymi d y . Dane wyjściowe mają złożoną, nieliniową strukturę korelacji.dxdxd_xdydyd_y Chciałbym użyć losowych lasów do przeprowadzenia regresji. O ile wiem, losowe lasy do regresji działają tylko z jednym wyjściem, więc musiałbym...

Aby zilustrować moje pytanie, załóżmy, że mam zestaw treningowy, w którym sygnał wejściowy ma pewien poziom szumu, ale wynik nie, na przykład; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] :...

A jest pozytywnie związany z B. C jest wynikiem A i B, ale wpływ A na C jest ujemny, a wpływ B na C jest pozytywny. Czy to może się

Rozumiem, że w uczeniu maszynowym może być problem, jeśli zestaw danych ma wysoce skorelowane funkcje, ponieważ skutecznie kodują te same informacje. Ostatnio ktoś zauważył, że gdy wykonujesz kodowanie na gorąco na zmiennej kategorialnej, masz skorelowane cechy, więc powinieneś upuścić jedną z...