Je souhaite mieux comprendre les avantages / inconvénients de l'utilisation de loess ou d'un spline de lissage pour lisser une courbe. Une autre variation de ma question est de savoir s'il existe un moyen de construire une spline de lissage d'une manière qui produira les mêmes résultats que...
Récemment, j'ai commencé à étudier l'apprentissage automatique, mais je n'ai pas réussi à saisir l'intuition derrière la régression logistique . Voici les faits sur la régression logistique que je comprends. Comme base d'hypothèse, nous utilisons la fonction sigmoïde . Je comprends pourquoi c'est...
J'ai plusieurs questions concernant la pénalité de crête dans le contexte des moindres carrés: βridge=(λID+X′X)−1X′yβridge=(λID+X′X)−1X′y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) L'expression suggère que la matrice de covariance de X est rétrécie vers une matrice diagonale, ce qui signifie que...
J'espère obtenir une explication intuitive et accessible de la régression quantile. Disons que j'ai un simple ensemble de données du résultat YYY et des prédicteurs X1,X2X1,X2X_1, X_2 . Si, par exemple, je lance une régression quantile à .25, .5, .75, et récupère
J'essaie d'ajuster les données avec un GLM (régression de poisson) dans R. Lorsque j'ai tracé les résidus par rapport aux valeurs ajustées, le tracé a créé plusieurs "lignes" (presque linéaires avec une légère courbe concave). Qu'est-ce que ça veut dire? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~...
Suite à ma question pour l'OLS , je me demande: quels graphiques de diagnostic existent pour la régression quantile? (et y en a-t-il une mise en œuvre?) Une recherche rapide sur Google a déjà abouti à l' intrigue du ver (dont je n'ai jamais entendu parler auparavant), et je serais heureux de...
Tous les exemples de SVM sont liés à la classification. Je ne comprends pas comment un SVM pour la régression (support vector regressor) pourrait être utilisé dans la régression. D'après ma compréhension, un SVM maximise la marge entre deux classes pour trouver l'hyperplan optimal. Comment cela...
Est-il possible d'effectuer une régression si toutes les variables dépendantes et indépendantes sont des variables
Dans l'analyse de régression linéaire, nous analysons les valeurs aberrantes, étudions la multicolinéarité, testons l'hétéroscédastictie. La question est: existe-t-il un ordre pour les appliquer? Je veux dire, devons-nous analyser les valeurs aberrantes tout d'abord, puis examiner la...
Problème En régression, on calcule généralement l' erreur quadratique moyenne (MSE) pour un échantillon: pour mesurer la qualité d'un prédicteur.MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 En ce moment, je...
J'essaie de comprendre la régression quantile, mais une chose qui me fait souffrir est le choix de la fonction de perte. ρτ(u)=u(τ−1{u<0})ρτ(u)=u(τ-1{u<0})\rho_\tau(u) =
L'apprentissage automatique (ML) utilise fortement les techniques de régression linéaire et logistique. Elle repose également sur des techniques d'ingénierie (fonction feature transform, kerneletc.). Pourquoi rien au sujet variable transformation(par exemple power transformation) mentionné dans ML?...
ANOVA vs régression linéaire multiple? Je comprends que ces deux méthodes semblent utiliser le même modèle statistique. Cependant, dans quelles circonstances dois-je utiliser quelle méthode? Quels sont les avantages et les inconvénients de ces méthodes en comparaison? Pourquoi l'ANOVA est-elle si...
Le New York Times a un long commentaire sur le système d'évaluation des enseignants à «valeur ajoutée» utilisé pour donner un feedback aux éducateurs de la ville de New York. La lede est l'équation utilisée pour calculer les scores - présentée sans contexte. La stratégie rhétorique semble être...
On m'a donc posé une question sur laquelle les mesures centrales L1 (c.-à-d. Le lasso) et L2 (c.-à-d. La régression des crêtes) ont été estimées. La réponse est L1 = médiane et L2 = moyenne. Y a-t-il un type de raisonnement intuitif à cela? Ou faut-il le déterminer algébriquement? Si oui, comment...
Au début, je pensais que l'ordre n'avait pas d'importance, mais j'ai ensuite lu au sujet du processus d'orthogonalisation gram-schmidt pour calculer les coefficients de régression multiple, et maintenant j'ai des doutes. Selon le processus gram-schmidt, plus une variable explicative est indexée...
Lors de la construction d'un modèle de régression dans R ( lm), je reçois fréquemment ce message "there are aliased coefficients in the model" Qu'est-ce que ça veut dire exactement? En outre, à cause de cela, predict()donne également un avertissement. Bien que ce ne soit qu'un avertissement, je...
J'utilise actuellement AnomalyDetection de Twitter dans R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Cet algorithme fournit une détection d'anomalies de séries chronologiques pour les données avec saisonnalité. Question: existe-t-il d'autres algorithmes similaires à celui-ci (le contrôle de la...
Si la meilleure approximation linéaire (en utilisant les moindres carrés) de mes points de données est la ligne , comment puis-je calculer l'erreur d'approximation? Si je calcule l'écart type des différences entre les observations et les prédictions , puis-je dire plus tard qu'une valeur réelle...
Existe-t-il une relation entre la régression et l'analyse discriminante linéaire (LDA)? Quelles sont leurs similitudes et leurs différences? Cela fait-il une différence s'il y a deux classes ou plus de deux