Techniques d'analyse de la relation entre une (ou plusieurs) variables "dépendantes" et des variables "indépendantes".
Supposons que nous ayons un ensemble de données avec points. Nous voulons effectuer une régression linéaire, mais nous trions d’abord les valeurs et indépendamment les unes des autres, en formant un ensemble de données . Existe-t-il une interprétation significative de la régression sur le nouvel...
Dans certaines publications, j'ai lu qu'une régression avec plusieurs variables explicatives, si différentes unités, devait être normalisée. (La normalisation consiste à soustraire la moyenne et à la diviser par l'écart type.) Dans quels autres cas dois-je normaliser mes données? Existe-t-il des...
Les pages d’aide de R supposent que je sais ce que signifient ces chiffres, mais je ne les connais pas. J'essaie de comprendre intuitivement chaque chiffre ici. Je vais simplement poster le résultat et commenter ce que j'ai découvert. Il y aura peut-être des erreurs, car je vais simplement écrire...
J'ai parcouru quelques notes de cours de Cosma Shalizi (en particulier, la section 2.1.1 de la deuxième leçon ), et il m'a été rappelé que vous pouvez obtenir un très faible même avec un modèle complètement linéaire.R2R2R^2 Pour paraphraser l'exemple de Shalizi: supposons que vous ayez un modèle ,...
J'aimerais implémenter un algorithme pour la sélection automatique de modèles. Je pense faire une régression par étapes, mais tout ira bien (il faut que cela soit basé sur des régressions linéaires). Mon problème est que je suis incapable de trouver une méthodologie, ou une implémentation open...
Je suis sûr que beaucoup de gens répondront avec des liens vers "laissez-moi google ça pour vous", alors je tiens à dire que j'ai essayé de comprendre cela, alors pardonnez mon manque de compréhension ici, mais je ne peux pas comprendre comment le La mise en œuvre pratique d'un réseau de neurones...
Supposons que je veuille estimer un grand nombre de paramètres et que je veuille pénaliser certains d'entre eux car je pense qu'ils devraient avoir peu d'effet par rapport aux autres. Comment décider quel schéma de pénalisation utiliser? Quand la régression de crête est-elle plus appropriée? Quand...
Est-ce que je cherche une distribution plus sage pour la variable indépendante en question, ou pour réduire l'effet des valeurs aberrantes, ou autre
Si vous avez une variable qui sépare parfaitement les zéros de la variable cible, R affichera le message d’alerte suivant: "séparation parfaite ou quasi parfaite": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Nous obtenons toujours le modèle mais les estimations des...
Voici l'article qui a motivé cette question: L'impatience fait-elle grossir? J'ai aimé cet article et il illustre bien le concept de «contrôle des autres variables» (QI, carrière, revenu, âge, etc.) afin de mieux isoler la relation réelle entre les deux variables en question. Pouvez-vous...
Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique? Quand utiliseriez-vous
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...
J'essaie de bien comprendre l'algorithme EM, de pouvoir l'implémenter et de l'utiliser. J'ai passé une journée entière à lire la théorie et un article dans lesquels EM est utilisé pour suivre un avion en utilisant les informations de position provenant d'un radar. Honnêtement, je ne pense pas...
Pour ma propre compréhension, je suis intéressé par la réplication manuelle du calcul des erreurs types des coefficients estimés, car, par exemple, le résultat de la lm()fonction est fourni R, mais je n’ai pas pu le localiser. Quelle est la formule / mise en œuvre
J'ai une question étrange. Supposons que vous avez un petit échantillon dans lequel la variable dépendante que vous allez analyser avec un modèle linéaire simple est fortement asymétrique. Ainsi , on suppose que est normalement distribué, car cela entraînerait une distribution normale y . Mais...
De nombreux emplois statistiques demandent une expérience avec des données à grande échelle. Quelles sont les compétences statistiques et informatiques nécessaires pour travailler avec de grands ensembles de données? Par exemple, qu’en est-il de la construction de modèles de régression à partir...
Je parle en particulier du coefficient de corrélation produit-moment de
Le coefficient de corrélation de Pearson de x et y est le même, que vous calculiez pearson (x, y) ou pearson (y, x). Cela suggère que faire une régression linéaire de y étant donné x ou x étant donné y devrait être la même chose, mais je ne pense pas que ce soit le cas. Quelqu'un peut-il éclairer...
Je lis les livres sur la régression linéaire. Il y a quelques phrases sur les normes L1 et L2. Je les connais, mais je ne comprends pas pourquoi la norme L1 pour les modèles clairsemés. Quelqu'un peut utiliser donner une explication
Je comprends qu'une série temporelle stationnaire en est une dont la moyenne et la variance sont constantes dans le temps. Quelqu'un peut-il expliquer s'il vous plaît pourquoi nous devons nous assurer que notre ensemble de données est stationnaire avant de pouvoir exécuter différents modèles ARIMA...