Mam zmienną zależną od liczby porządkowej, łatwość, która waha się od 1 (niełatwo) do 5 (bardzo łatwo). Wzrost wartości niezależnych czynników jest związany ze zwiększoną oceną łatwości. Dwie moje niezależne zmienne ( condAi condB) są kategoryczne, każda z 2 poziomami, a 2 ( abilityA, abilityB) są...
Mam sprawdzanie implementację regresja logistyczna z tutaj . Po przeczytaniu tego artykułu wydaje się, że ważną częścią jest znalezienie najlepszych współczynników do określenia funkcji sigmoidalnej. Zastanawiam się więc, dlaczego ta metoda nazywa się „regresją logistyczną”. Czy jest to związane z...
Potrzebuję porady dotyczącej dwóch głównych dylematów w moich badaniach, które są studium przypadku 3 dużych farmaceutyków i innowacji. Liczba patentów rocznie jest zmienną zależną. Moje pytania są Jakie są najważniejsze kryteria dobrego modelu? Co jest ważniejsze / mniej ważne? Czy to, że...
Próbuję dopasować model, wykorzystując dane wiatru (0, 359) i porę dnia (0, 23), ale martwię się, że źle pasują one do regresji liniowej, ponieważ same nie są parametrami liniowymi. Chciałbym je przekształcić za pomocą Pythona. Widziałem wzmiankę o obliczaniu wektora przez wzięcie grzechu i cos...
Poniżej znajduje się wykres glmnet z domyślną wartością alfa (1, stąd lasso) przy użyciu mtcarszestawu danych w R mpgjako DV i innych jako zmiennych predykcyjnych. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Co możemy wywnioskować z tej działki dotyczące różnych zmiennych, zwłaszcza am, cyli...
Regularyzacja w regresji (liniowa, logistyczna ...) jest najpopularniejszym sposobem ograniczenia nadmiernego dopasowania. Kiedy celem jest dokładność prognoz (nie wyjaśniając), czy istnieją jakieś dobre alternatywy dla regularyzacji, szczególnie odpowiednie dla dużych zbiorów danych (mi /...
Używam regresji grzbietu na wysoce wielokoliniowych danych. Używając OLS, otrzymuję duże standardowe błędy współczynników z powodu wielokoliniowości. Wiem, że regresja kalenicy jest sposobem na poradzenie sobie z tym problemem, ale we wszystkich implementacjach regresji kalenicy, na które...
Korzystając z współczynnika korelacji Pearsona, mam kilka zmiennych, które są wysoce skorelowane ( i dla 2 par zmiennych, które są w moim modelu).ρ = 0,978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0,989ρ=0,989\rho = 0.989 Powodem niektórych zmiennych są silnie skorelowane jest z powodu jedna zmienna jest używana w...
W scenariuszu regresji LASSO, w którym y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy= X \beta + \epsilon , a oszacowania LASSO są podane przez następujący problem optymalizacji minβ||y−Xβ||+τ||β||1minβ||y−Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 Czy są jakieś założenia dystrybucyjne dotyczące ϵϵ\epsilon ? W...
Weźmy następujący przykład: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Tworzy to model y oparty na x1 i x2 przy użyciu regresji OLS. Jeśli chcemy przewidzieć y dla danego x_vec, moglibyśmy po prostu użyć wzoru, który...
Kontekst: Z pytania dotyczącego wymiany stosów matematycznych (czy mogę zbudować program) , ktoś ma zestaw punktów i chce dopasować do niego krzywą, liniową, wykładniczą lub logarytmiczną. Zwykłą metodą jest rozpoczęcie od wybrania jednego z nich (który określa model), a następnie wykonanie...
Mam pewne wysoce skorelowane dane. Jeśli przeprowadzę regresję liniową, otrzymam linię regresji o nachyleniu zbliżonym do jednego (= 0,93). Chciałbym przetestować, czy to nachylenie różni się znacznie od 1,0. Oczekuję, że tak nie jest. Innymi słowy, chciałbym zmienić hipotezę zerową regresji...
Mam 5 zmiennych i staram się przewidzieć moją zmienną docelową, która musi mieścić się w zakresie od 0 do 70. Jak wykorzystać tę informację do lepszego modelowania
Mam punkt (x, y), że potrzebuję regresora liniowego, aby przejść przez dany zestaw danych (X, Y). Jak zaimplementować to w
Mam nadzieję, że ktoś pomoże mi rozwiązać problem zamieszania. Powiedzmy, że chcę przetestować, czy 2 zestawy współczynników regresji różnią się znacznie od siebie, z następującą konfiguracją: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , z 5 niezależnymi zmiennymi. 2 grupy o...
Podczas eksperymentu dotyczącego klasyfikacji tekstu znalazłem klasyfikator grzbietowy generujący wyniki, które stale przewyższają testy wśród tych klasyfikatorów, które są częściej wymieniane i stosowane do zadań eksploracji tekstu, takich jak SVM, NB, kNN itp. Chociaż nie opracowałem na temat...
Cierpię na zaciemnienie. Pokazano mi następujący obraz, aby pokazać kompromis wariancji odchylenia w kontekście regresji liniowej: Widzę, że żaden z dwóch modeli nie jest dobrze dopasowany - „prosty” nie docenia złożoności relacji XY, a „złożony” jest po prostu zbyt duży, zasadniczo ucząc się...
Miejmy jakiś model liniowy, na przykład po prostu ANOVA: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Wynik jest
Jeśli w regresji liniowej mam zmienną kategorialną ... skąd mam poznać stastyczne znaczenie zmiennej kategorialnej? Powiedzmy, że współczynnik ma 10 poziomów ... będzie 10 różnych wynikowych wartości t, pod parasolem jednej zmiennej czynnikowej ...X1X1X_1X1X1X_1 Wydaje mi się, że istotność...
Znalazłem odniesienie w artykule, który brzmi: Według Tabachnick i Fidell (1996) zmienne niezależne o korelacji dwuwymiarowej większej niż 0,70 nie powinny być uwzględniane w analizie regresji wielokrotnej. Problem: Użyłem w układzie regresji wielokrotnej 3 zmiennych skorelowanych> .80, VIF...