Questions marquées «regression»

Je suis les cours d'apprentissage automatique en ligne et j'ai appris comment utiliser Gradient Descent pour calculer les valeurs optimales de l'hypothèse. h(x) = B0 + B1X pourquoi nous devons utiliser Gradient Descent si nous pouvons facilement trouver les valeurs avec la formule ci-dessous? Cela...

Pour la régression linéaire, nous pouvons vérifier les tracés de diagnostic (tracés de résidus, tracés QQ normaux, etc.) pour vérifier si les hypothèses de régression linéaire sont violées. Pour la régression logistique, j'ai du mal à trouver des ressources qui expliquent comment diagnostiquer...

Souvent, un analyste statistique se voit remettre un ensemble de données et se voit demander d’ajuster un modèle à l’aide d’une technique telle que la régression linéaire. Très souvent, le jeu de données est accompagné d'un avertissement similaire à celui-ci: "Oh oui, nous nous sommes trompés en...

Dans son cours d'apprentissage automatique, Andrew Ng introduit la régression linéaire et la régression logistique, et montre comment ajuster les paramètres du modèle à l'aide de la méthode de la méthode de Newton et de la méthode de descente par gradient. Je sais que la descente sur gradient peut...

Dans le cadre d'une proposition de recherche en sciences sociales, on m'a posé la question suivante: J'ai toujours choisi 100 + m (m étant le nombre de prédicteurs) lors de la détermination de la taille minimale de l'échantillon pour la régression multiple. Est-ce approprié? Je reçois beaucoup de...

Quelles sont les hypothèses habituelles pour la régression linéaire? Incluent-ils: une relation linéaire entre la variable indépendante et la variable dépendante erreurs indépendantes distribution normale des erreurs homoscédasticité Y en a-t-il

Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance...

Ridge estimation du coefficient de régression β R sont les valeurs qui minimisent leβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Mes questions sont: Si λ=0λ=0\lambda = 0 , on voit que l'expression ci-dessus se réduit au RSS habituel. Si λ→∞λ→∞\lambda...

Dans une régression linéaire multiple, pourquoi est-il possible d'avoir une statistique F hautement significative (p <0,001) mais d'avoir des valeurs p très élevées sur tous les tests t de la régression? Dans mon modèle, il y a 10 régresseurs. L'un a une valeur p de 0,1 et le reste est supérieur...

Je suis curieux de savoir, pour ceux d'entre vous qui ont une vaste expérience de la collaboration avec d'autres chercheurs, quelles sont les idées fausses les plus courantes sur la régression linéaire que vous rencontrez? Je pense qu’il peut être utile de penser à l’avance aux idées fausses...

L'analyse canonique de corrélation (CCA) est une technique liée à l'analyse en composantes principales (ACP). Bien qu'il soit facile d'enseigner l'ACP ou la régression linéaire à l'aide d'un nuage de points (voir quelques milliers d'exemples sur la recherche d'images dans Google), je n'ai pas vu un...

J'ai remarqué que l'intervalle de confiance pour les valeurs prédites dans une régression linéaire tend à être étroit autour de la moyenne du prédicteur et de la graisse autour des valeurs minimale et maximale du prédicteur. Ceci peut être vu dans les graphiques de ces 4 régressions linéaires: Je...

Je me serais attendu à ce que le coefficient de corrélation soit identique à une pente de régression (bêta). Cependant, juste après avoir comparé les deux, ils sont différents. En quoi diffèrent-ils - quelles informations

J'ai 2 variables dépendantes (DV) dont chacune des notes peut être influencée par l'ensemble des 7 variables indépendantes (IV). Les DV sont continus, alors que l'ensemble des IV consiste en un mélange de variables codées continues et binaires. (Dans le code ci-dessous, les variables continues sont...

En fait, je suis en train de passer en revue un manuscrit où les auteurs comparent 5 à 6 modèles de régression logit et AIC. Cependant, certains modèles comportent des termes d'interaction sans inclure les termes de covariable individuels. Cela a-t-il un sens de faire cela? Par exemple (non...

Je me souviens d'avoir assisté à des cours de statistiques en tant qu'étudiant de premier cycle sur pourquoi l'extrapolation était une mauvaise idée. En outre, de nombreuses sources en ligne commentent ce sujet. Il y a aussi une mention de cela ici . Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre pourquoi...

Quelqu'un sait-il pourquoi la compensation est utilisée dans une régression de Poisson? Que faites-vous par

Je fais des calculs sur différentes matrices (principalement dans la régression logistique) et je reçois généralement l'erreur "Matrix is ​​singular", où je dois revenir en arrière et supprimer les variables corrélées. Ma question est la suivante: que considéreriez-vous comme une matrice...

Considérons les trois phénomènes suivants. Le paradoxe de Stein: étant donné certaines données de la distribution normale multivariée dans , la moyenne de l'échantillon n'est pas un très bon estimateur de la moyenne vraie. On peut obtenir une estimation avec une erreur quadratique moyenne plus...

J'ai une question qui est probablement simple, mais elle me déconcerte pour le moment, alors j'espère que vous pourrez m'aider. J'ai un modèle de régression des moindres carrés, avec une variable indépendante et une variable dépendante. La relation n'est pas significative. Maintenant, j'ajoute une...