Co oznacza „stała wariancja” w wyrażeniu błędu? Widzę, że mamy dane z jedną zmienną zależną i jedną zmienną niezależną. Stała wariancja jest jednym z założeń regresji liniowej. Zastanawiam się, co oznacza homoscedastyczność. Ponieważ nawet jeśli mam 500 wierszy, miałbym jedną wartość wariancji,...
Analizuję niektóre dane, w których chciałbym przeprowadzić zwykłą regresję liniową, jednak nie jest to możliwe, ponieważ mam do czynienia z ustawieniem on-line z ciągłym strumieniem danych wejściowych (które szybko stają się zbyt duże dla pamięci) i potrzebują zaktualizować oszacowania parametrów...
Przypuszczam, że denerwuję się za każdym razem, gdy słyszę, jak ktoś mówi, że nienormalność reszt i / lub heteroskedastyczność narusza założenia OLS. Do oszacowania parametrów w modelu OLS żadne z tych założeń nie jest konieczne w twierdzeniu Gaussa-Markowa. Widzę, jak to ma znaczenie w testowaniu...
Buduję modele regresji. Na etapie wstępnego przetwarzania skaluję wartości funkcji, aby uzyskać średnią 0 i odchylenie standardowe 1. Czy konieczne jest również znormalizowanie wartości
Niektóre materiały, które widziałem na temat uczenia maszynowego, mówiły, że podejście do problemu klasyfikacji poprzez regresję jest złym pomysłem. Ale myślę, że zawsze można wykonać ciągłą regresję, aby dopasować dane i obciąć ciągłą prognozę, aby uzyskać dyskretne klasyfikacje. Dlaczego to zły...
Istnieją dwa różne sposoby kodowania zmiennych jakościowych. Powiedzmy, że jedna zmienna kategorialna ma n wartości. Kodowanie na gorąco konwertuje go na n zmiennych, podczas gdy kodowanie zastępcze konwertuje go na zmienne n-1 . Jeśli mamy k zmiennych kategorialnych, z których każda ma n wartości....
Współczynnik zmiennej objaśniającej w regresji wielokrotnej mówi nam o związku tej zmiennej objaśniającej ze zmienną zależną. Wszystko to podczas „kontrolowania” pozostałych zmiennych objaśniających. Jak do tej pory go przeglądałem: Podczas obliczania każdego współczynnika inne zmienne nie są...
Mam do czynienia z danymi liniowymi z wartościami odstającymi, z których niektóre są o 5 standardowych odchyleń od szacowanej linii regresji. Szukam techniki regresji liniowej, która zmniejsza wpływ tych punktów. Jak dotąd oszacowałem linię regresji ze wszystkimi danymi, a następnie odrzuciłem...
Ponieważ RF może poradzić sobie z nieliniowością, ale nie może zapewnić współczynników, czy mądrze byłoby użyć losowego lasu do zebrania najważniejszych cech, a następnie podłączyć je do modelu wielokrotnej regresji liniowej w celu uzyskania ich współczynników?...
Czytałem, że ANOVA i regresja liniowa są tym samym. Jak to możliwe, biorąc pod uwagę, że wynikiem ANOVA jest pewna wartość i pewna wartość p, na podstawie których wnioskujesz, czy próbka oznacza, że różne próbki są takie same lub różne.faFFppp Ale zakładając, że średnie nie są równe (odrzuć...
Jak wyglądają wszystkie wersje tej samej podstawowej metody
Jestem pewien, że mam to całkowicie owinięte wokół głowy, ale nie mogę tego rozgryźć. Test t porównuje dwa rozkłady normalne przy użyciu rozkładu Z. Dlatego w DANYCH założono normalność. ANOVA jest równoważna regresji liniowej ze zmiennymi fikcyjnymi i wykorzystuje sumy kwadratów, podobnie jak...
Mój problem : Niedawno spotkałem statystykę, który poinformował mnie, że splajny są przydatne tylko do eksploracji danych i podlegają nadmiernemu dopasowaniu, a zatem nie są przydatne w przewidywaniu. Wolał odkrywać za pomocą prostych wielomianów ... Ponieważ jestem wielkim fanem splajnów, a to...
W pierwszej połowie 2015 r. Ukończyłem kurs Machine Learning (autor: Andrew Ng, WIELKI kurs). I nauczył się podstaw uczenia maszynowego (regresja liniowa, regresja logistyczna, SVM, sieci neuronowe ...) Jestem również programistą od 10 lat, więc nauka nowego języka programowania nie byłaby...
Jestem całkowicie ślepy i pochodzę z programowania. Próbuję nauczyć się uczenia maszynowego i aby to zrobić, najpierw muszę się dowiedzieć o regresji liniowej. Wszystkie wyjaśnienia w Internecie, które znajduję na ten temat, najpierw rysują dane. Szukam praktycznego wyjaśnienia regresji liniowej,...
Szukam intuicyjnego wyjaśnienia kompromisu wariancji odchylenia, zarówno ogólnie, jak i konkretnie w kontekście regresji
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...
W jaki sposób może posłużyć model regresji, jeśli nie znasz funkcji, dla której próbujesz uzyskać parametry? Widziałem badanie, w którym stwierdzono, że matki karmiące piersią rzadziej chorują na cukrzycę w późniejszym życiu. Badanie pochodziło z badania około 1000 matek i było kontrolowane pod...
Wszyscy znamy badania obserwacyjne, które próbują ustalić związek przyczynowy między nierandomizowanym predyktorem X a wynikiem poprzez włączenie każdego możliwego potencjalnego zakłócacza do modelu regresji wielokrotnej. Argumentując, że „kontrolując” wszystkie czynniki zakłócające, izolujemy...
Wiem, że brakuje mi czegoś w rozumieniu regresji logistycznej i naprawdę doceniłbym każdą pomoc. O ile rozumiem, regresja logistyczna zakłada, że prawdopodobieństwo wyniku „1” przy danych wejściowych jest liniową kombinacją danych wejściowych, przechodzącą przez funkcję odwrotnej logistyki. Jest...