Je travaille avec un ensemble de données ayant N environ 200 000. Dans les régressions, je vois des valeurs de signification très faibles << 0,001 associées à de très petites tailles d'effet, par exemple r = 0,028. Ce que j'aimerais savoir, est-ce qu'il existe un moyen de principe de décider...
Je me demandais pourquoi les méthodes de sélection des modèles LASSO et LARS sont si populaires même si elles ne sont fondamentalement que des variations de la sélection pas à pas (et souffrent donc de la dépendance du chemin)? De même, pourquoi les méthodes GETS (General to Specific) pour la...
Je pense aux formules ajustées au R proposées par: Ezekiel (1930), qui je crois est celui actuellement utilisé dans SPSS. R2adjusted=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)Runeréjusteré2=1-(N-1)(N-p-1)(1-R2)R^2_{\rm adjusted} = 1 - \frac{(N-1)}{(N-p-1)} (1-R^2) Olkin et Pratt (1958)
Je connais bien l'utilisation de régressions linéaires multiples pour créer des modèles de diverses variables. Cependant, j'étais curieux de savoir si des tests de régression sont jamais utilisés pour effectuer une sorte de test d'hypothèse de base. Si oui, à quoi ressembleraient ces scénarios /...
J'utilise rlm dans le package R MASS pour régresser un modèle linéaire multivarié. Cela fonctionne bien pour un certain nombre d'échantillons, mais j'obtiens des coefficients quasi nuls pour un modèle particulier: Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action =...
Existe-t-il une procédure standard (telle que l'on pourrait la citer comme référence) pour sélectionner le sous-ensemble de points de données dans un pool plus large avec la corrélation la plus forte (le long de deux dimensions seulement)? Par exemple, supposons que vous ayez 100 points de données....
Dans le cadre d'une mission, j'ai dû adapter un modèle avec deux variables prédictives. J'ai ensuite dû tracer un graphique des résidus des modèles par rapport à l'un des prédicteurs inclus et apporter des modifications en fonction de cela. L'intrigue a montré une tendance curviligne et j'ai donc...
Récemment, un client est venu me voir pour faire une analyse bootstrap parce qu'un examinateur de la FDA a dit que la régression des erreurs dans les variables n'était pas valide car lors de la mise en commun des données des sites, l'analyse inclut la mise en commun des données de trois sites où...
J'essaie d'utiliser la régression aléatoire des forêts dans scikits-learn. Le problème est que j'obtiens une erreur de test très élevée: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. Voici à quoi ressemblent mes données: (bleu: données réelles, vert: prévu): J'utilise 90% pour la formation et 10% pour le...
Le package de traçage R ggplot2 a une fonction impressionnante appelée stat_smooth pour tracer une ligne (ou courbe) de régression avec la bande de confiance associée. Cependant, j'ai du mal à comprendre exactement comment cette bande de confiance est générée, à chaque fois que la ligne de...
Je travaille actuellement sur un modèle de régression où je n'ai que des variables catégorielles / factorielles comme variables indépendantes. Ma variable dépendante est un rapport transformé logit. Il est assez facile d'exécuter une régression normale dans R, car R sait automatiquement coder les...
Pour autant que je sache, explique dans quelle mesure le modèle prédit l'observation. Le R 2 ajusté est celui qui prend en compte davantage d'observations (ou degrés de liberté). Donc, R 2 ajusté prédit mieux le modèle? Alors pourquoi est-ce moins que R 2 ? Il semble que cela devrait souvent être...
Si je ne me trompe pas, la "classification non supervisée" équivaut au clustering. Y a-t-il alors une "régression non supervisée"?
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
De Wikipédia Les observations influentes sont celles qui ont un effet relativement important sur les prévisions du modèle de régression. De Wikipédia Les points de levier sont les observations, le cas échéant, faites à des valeurs extrêmes ou périphériques des variables indépendantes de sorte que...
J'ai un modèle linéaire avec environ 6 prédicteurs et je vais présenter les estimations, les valeurs F, les valeurs p, etc. Cependant, je me demandais quel serait le meilleur tracé visuel pour représenter l'effet individuel d'un seul prédicteur sur la variable de réponse? Scatterplot? Tracé...
J'ai quelques données (158 cas) qui ont été dérivées d'une réponse d'échelle de Likert à 21 éléments de questionnaire. Je veux / dois vraiment effectuer une analyse de régression pour voir quels éléments du questionnaire prédisent la réponse à un élément global (satisfaction). Les réponses ne sont...
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...
Je travaille sur une série chronologique dont les valeurs sont strictement positives . En travaillant avec différents modèles, notamment AR, MA, ARMA, etc., je n'ai pas pu trouver de moyen simple d'obtenir des prévisions strictement positives. J'utilise R pour faire mes prévisions, et tout ce que...
J'ai réalisé une forte relation linéaire entre ma variable et après avoir doublement transformé la réponse. Le modèle était mais je l'ai transformé en améliorant de 0,19 à 0,76.XXXYYYY∼XY∼XY\sim XYX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 De toute évidence, j'ai fait une chirurgie décente...