J'utilise des modèles de régression linéaire et me demande quelles sont les conditions pour supprimer le terme d'interception. En comparant les résultats de deux régressions différentes où l’une a l’interception et l’autre pas, je remarque que le de la fonction sans interception est beaucoup plus...
Dans un modèle linéaire simple avec une seule variable explicative, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Je trouve que la suppression du terme d'interception améliore grandement l'ajustement (la valeur de va de 0,3 à 0,9). Cependant, le terme d'interception...
Pour un modèle linéaire , le terme de retrait est toujours .y=β0+xβ+εy=β0+Xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) Quelle est la raison pour laquelle nous ne rétrécissons pas le terme de biais (interception) ? Faut-il réduire le terme de biais dans les modèles de réseaux de...
Je gère un LASSO qui a des prédicteurs de variables catégoriques et des prédicteurs continus. J'ai une question sur les variables catégorielles. La première étape que je comprends est de les diviser en deux nuls, de les normaliser pour une pénalisation équitable, puis de régresser. Plusieurs...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Supposons que nous ayons le modèle de régression logistique suivant: logit(p)=β0+β1x1+β2x2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Est les chances de l'événement lorsque et ? En d'autres termes, c'est la cote de l'événement lorsque et sont aux niveaux les plus...
J'aime comprendre la différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique Y a-t-il une différence entre eux, sauf qu'avec l'interception, les coefficients considèrent le log (odds ratio) par rapport au groupe de référence et sans l'interception, ils considèrent le log...
Quelle est la différence statistique entre une régression linéaire dans R avec l' formulaensemble à la y ~ x + 0place de y ~ x? Comment interpréter ces deux résultats
Nous avons les points suivants: Comment trouver la meilleure droite d'ajustement travers les points? Ma calculatrice a la possibilité de trouver la meilleure ligne d'ajustement travers ces points, qui est:( 0 , 0 ) ( 1 , 51,8 ) ( 1,9 , 101,3 ) ( 2,8 , 148,4 ) ( 3,7 , 201,5 ) ( 4,7 , 251,1 )( 5,6 ,...
Théoriquement, le terme d'interception dans un modèle de régression logistique capture-t-il tous les effets non observés? En d'autres termes, dans un modèle de régression logistique avec un ajustement parfait (c'est-à-dire que toutes les variables pertinentes sont incluses), le terme d'interception...