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...
Je ne sais pas si normaliser est le mot correct à utiliser ici, mais je ferai de mon mieux pour illustrer ce que j'essaie de demander. L'estimateur utilisé ici est le moindre carré. Supposons que vous ayez y=β0+β1x1y=β0+β1x1y=\beta_0+\beta_1x_1 , vous pouvez le centrer autour de la moyenne par où...
Après avoir demandé des éclaircissements sur les coefficients du modèle linéaire ici, j'ai une question de suivi concernant les coefficients de niveaux de facteur non significatifs (valeur p élevée). Exemple: si mon modèle linéaire comprend un facteur à 10 niveaux et que seulement 3 de ces niveaux...
Supposons que vous ajustiez une régression linéaire / logistique , dans le but d'une estimation non biaisée de . Vous êtes très confiant que et sont très positifs par rapport au bruit dans leurs estimations.a 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2...
J'ai des données limitées entre 0 et 1. J'ai utilisé le betaregpackage dans R pour adapter un modèle de régression avec les données limitées comme variable dépendante. Ma question est: comment interpréter les coefficients de la
Supposons que je veuille régresser contre un X normalisé , mais je voudrais une solution clairsemée. Après la régression, pourquoi la suppression des coefficients de moindre ampleur n'est-elle pas autorisée?YYYXXX Pour mémoire, j'ai entendu parler des méthodes LARS et LASSO et je les utilise...
J'ai lu dans Abdi (2003) que Lorsque les variables indépendantes sont orthogonales par paire, l'effet de chacune d'elles dans la régression est évalué en calculant la pente de la régression entre cette variable indépendante et la variable dépendante. Dans ce cas (c'est-à-dire l'orthogonalité des...
Dans Thinking, Fast and Slow , Daniel Kahneman pose la question hypothétique suivante: (P. 186) Julie est actuellement senior dans une université d'État. Elle lisait couramment quand elle avait quatre ans. Quelle est sa moyenne pondérée cumulative (moyenne cumulative)? Son intention est d'illustrer...
J'ai un problème de classification binaire à partir de plusieurs fonctionnalités. Les coefficients d'une régression logistique (régularisée) ont-ils une signification interprétable? Je pensais qu'ils pourraient indiquer la taille de l'influence, étant donné que les caractéristiques sont...
J'ai rencontré ces deux termes qui sont utilisés de manière interchangeable dans de nombreux contextes. Fondamentalement, un modérateur (M) est un facteur qui influe sur la relation entre X et Y. L'analyse de modération se fait généralement à l'aide d'un modèle de régression. Par exemple, le sexe...
Lorsque vous exécutez une régression de crête, comment interprétez-vous les coefficients qui se retrouvent plus grands que leurs coefficients correspondants sous les moindres carrés (pour certaines valeurs de )? La régression des crêtes n'est-elle pas censée réduire les coefficients de façon...
Il semble que si j'ai un modèle de régression tel que yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Je peux soit adapter un polynôme brut et obtenir des résultats peu fiables, soit ajuster un polynôme orthogonal et obtenir des coefficients...
Donc, je veux adapter un modèle binomial à effets aléatoires négatifs. Pour un tel modèle, STATA peut produire des coefficients exponentiels. Selon le fichier d'aide, ces coefficients peuvent être interprétés comme des rapports de taux d'incidence. Malheureusement, je ne suis pas un anglophone...
Petit historique Je travaille sur l'interprétation de l'analyse de régression mais je suis vraiment confus quant à la signification de r, r au carré et de l'écart-type résiduel. Je connais les définitions: Caractérisations r mesure la force et la direction d'une relation linéaire entre deux...
Après avoir recueilli de précieux commentaires sur les questions et discussions précédentes, j'ai posé la question suivante: Supposons que le but est de détecter les différences d'effet entre deux groupes, hommes vs femmes par exemple. Il y a deux façons de procéder: exécuter deux régressions...
Je travaille actuellement sur la construction d'un modèle prédictif pour un résultat binaire sur un ensemble de données avec environ 300 variables et 800 observations. J'ai beaucoup lu sur ce site sur les problèmes liés à la régression pas à pas et pourquoi ne pas l'utiliser. J'ai lu la régression...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
Est-il possible d'obtenir une corrélation positive entre un régresseur et une réponse ( +0,43) et, par la suite, d'obtenir un coefficient négatif dans le modèle de régression ajusté pour ce régresseur? Je ne parle pas de changements dans le signe du régresseur parmi certains modèles. Le signe du...
J'évalue deux (2) réfrigérants (gaz) qui ont été utilisés dans le même système de réfrigération. J'ai des données de température d'aspiration saturée ( ), de température de condensation ( ) et d'ampérage ( ) pour l'évaluation. Il y a deux (2) ensembles de données; 1er réfrigérant ( ) et 2e...
Comment obtenir des poids de régression normalisés (à effet fixe) à partir d'une régression à plusieurs niveaux? Et, en tant que "module complémentaire": Quelle est la façon la plus simple d'obtenir ces poids standardisés à partir d'un mer-objet (à partir de la lmerfonction du lme4package dans...