Il y a eu de bonnes questions sur le traitement des données déséquilibrées dans le contexte de la classification , mais je me demande ce que les gens font pour échantillonner pour la régression. Supposons que le domaine problématique soit très sensible au signe, mais seulement quelque peu sensible...
Mis à part certaines circonstances uniques où nous devons absolument comprendre la relation moyenne conditionnelle, quelles sont les situations où un chercheur devrait choisir l'OLS plutôt que la régression quantile? Je ne veux pas que la réponse soit "s'il n'y a aucune utilité à comprendre les...
Lorsque nous effectuons plusieurs régressions et disons que nous examinons le changement moyen de la variable pour un changement d'une variable , en maintenant toutes les autres variables constantes, à quelles valeurs maintenons-nous les autres variables constantes? Leur moyenne? Zéro? De n'importe...
Je suis tout nouveau sur cette chose R, mais je ne sais pas quel modèle sélectionner. J'ai fait une régression pas à pas en sélectionnant chaque variable en fonction de l'AIC le plus bas. Je suis venu avec 3 modèles dont je ne sais pas quel est le "meilleur". Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model...
La première phrase de ce wiki Page réclamations « En économétrie, un problème d'endogénéité se produit lorsqu'une variable explicative est en corrélation avec le terme d'erreur. 1 » Ma question est la suivante: comment cela peut-il arriver? La régression bêta n'est-elle pas choisie de telle sorte...
J'ai lu Les éléments de l'apprentissage statistique et je ne pouvais pas comprendre en quoi consiste la section 3.7 «Réduction et sélection des résultats multiples». Il parle de RRR (régression à rang réduit), et je peux seulement comprendre que la prémisse concerne un modèle linéaire multivarié...
J'ai un ensemble de données qui est des statistiques provenant d'un forum de discussion Web. J'examine la distribution du nombre de réponses qu'un sujet devrait avoir. En particulier, j'ai créé un ensemble de données qui contient une liste de nombres de réponses de sujets, puis le nombre de sujets...
Certaines fonctions de pénalité et approximations sont bien étudiées, comme le LASSO ( L1L1L_1 ) et le Ridge ( L2L2L_2 ) et comment elles se comparent en régression. ∑∥βj∥γ∑‖βj‖γ\sum \|\beta_{j}\|^{\gamma}γ=1γ=1\gamma = 1γ=2γ=2\gamma = 2 Wenjiang [ 1 ] a comparé la pénalité Bridge quand...
A est positivement lié à B. C est le résultat de A et B, mais l'effet de A sur C est négatif et l'effet de B sur C est positif. Cela peut-il
Ma compréhension est que dans l'apprentissage automatique, cela peut être un problème si votre ensemble de données a des fonctionnalités hautement corrélées, car elles codent efficacement les mêmes informations. Récemment, quelqu'un a souligné que lorsque vous effectuez un codage à chaud sur une...
Je veux mieux comprendre les packages R Larset Glmnet, qui sont utilisés pour résoudre le problème Lasso: (pour Variables et échantillons, voir www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf à la page 3)m i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( yje- β0- xTjeβ)2+ λ | | β|
Intro: J'ai un ensemble de données avec un problème classique "grand p, petit n". Le nombre d'échantillons disponibles n = 150 tandis que le nombre de prédicteurs possibles p = 400. Le résultat est une variable continue. Je veux trouver les descripteurs les plus "importants", c'est-à-dire ceux qui...
J'essayais d'ajuster une série de données temporelles (sans répliques) en utilisant un modèle de régression. Les données se présentent comme suit: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 7.948658 1 1...
(MISE À JOUR: J'ai plongé plus profondément dans cela et j'ai publié les résultats ici ) La liste des tests statistiques nommés est énorme. De nombreux tests courants reposent sur l'inférence de modèles linéaires simples, par exemple, un test t à un échantillon est simplement y = β + ε qui est...
J'ai étudié le package de démarrage dans R et bien que j'aie trouvé un certain nombre de bonnes amorces sur la façon de l'utiliser, je n'ai encore rien trouvé qui décrive exactement ce qui se passe "dans les coulisses". Par exemple, dans cet exemple , le guide montre comment utiliser les...
Je veux régresser une variable sur x , x 2 , … , x 5 . Dois-je le faire en utilisant des polynômes bruts ou orthogonaux? J'ai regardé la question sur le site qui traite de ces derniers, mais je ne comprends pas vraiment quelle est la différence entre les utiliser.
Pour illustrer ma question, supposons que j'ai un ensemble de formation où l'entrée a un degré de bruit mais pas la sortie, par exemple; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] ici, la...
Je comprends que le test de Wald pour les coefficients de régression est basée sur la propriété suivante qui détient asymptotiquement (par exemple Wasserman (2006): Toutes les statistiques , pages 153, 214-215): oùβdésigne le coefficient de régression estimé,^soi(β)représente l'erreur type du...
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...
Une régression de Poisson est un GLM avec une fonction log-link. Une autre façon de modéliser les données de comptage non distribuées normalement est de prétraiter en prenant le journal (ou plutôt, le journal (1 + compte) pour gérer les 0). Si vous effectuez une régression des moindres carrés sur...