Une question embarrassante simple - mais il semble qu'elle n'a pas été posée sur Cross Validated avant: Quelle est la définition d'un modèle de régression? Aussi une question de support, Qu'est-ce qui n'est pas un modèle de régression? En ce qui concerne ce dernier, je suis intéressé par des...
J'ai googlé et recherché sur stats.stackexchange mais je ne trouve pas la formule pour calculer un intervalle de confiance à 95% pour une valeur pour une régression linéaire. Quelqu'un peut-il le fournir?R2R2R^2 Mieux encore, disons que j'ai exécuté la régression linéaire ci-dessous dans R. Comment...
Je connais le concept de variables catégorielles et le codage des variables fictives respectif qui nous permet d'ajuster un niveau comme ligne de base afin d'éviter la colinéarité. Je suis également familier avec la façon d'interpréter les estimations de paramètres à partir de ces modèles: le...
Dans Statistical Methods in the Atmospheric Sciences , Daniel Wilks note que la régression linéaire multiple peut entraîner des problèmes s'il existe de très fortes intercorrélations entre les prédicteurs (3e édition, pages 559-560): Une pathologie qui peut se produire dans une régression linéaire...
Je comprends que l'une des raisons pour lesquelles la régression logistique est fréquemment utilisée pour prédire les taux de clics sur le Web est qu'elle produit des modèles bien calibrés. Y a-t-il une bonne explication mathématique à
J'ai lu que le lasso de groupe est utilisé pour la sélection des variables et la rareté dans un groupe de variables. Je veux connaître l'intuition derrière cette affirmation. Pourquoi le lasso de groupe est-il préféré au lasso? Pourquoi le chemin de la solution de lasso de groupe n'est-il pas...
Je me rends compte que ce sujet a été soulevé plusieurs fois auparavant, par exemple ici , mais je ne sais toujours pas comment interpréter au mieux ma sortie de régression. J'ai un ensemble de données très simple, composé d'une colonne de valeurs x et d'une colonne de valeurs y , réparties en deux...
Le coût de l'entropie croisée est-il logique dans le contexte de la régression (par opposition à la classification)? Si oui, pourriez-vous donner un exemple de jouet via TensorFlow? Sinon, pourquoi pas? Je lisais sur l'entropie croisée dans Neural Networks and Deep Learning par Michael Nielsen et...
Considérons le modèle de régression linéaire y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Soit vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0:...
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
Étant donné deux variables aléatoires et nous pouvons calculer leur "coefficient de corrélation" et former la ligne de meilleur ajustement entre ces deux variables aléatoires. Ma question est pourquoi?ξξ\xiηη\etaccc 1) Il existe des variables aléatoires, et qui dépendent de la pire façon possible,...
Dans le livre de Bishop sur l'apprentissage automatique, il traite du problème de l'ajustement d'une courbe d'une fonction polynomiale à un ensemble de points de données. Soit M l'ordre du polynôme ajusté. Il déclare que Nous voyons qu'à mesure que M augmente, l'amplitude des coefficients augmente...
Contexte: J'essaie de suivre l'examen de Princeton de l'estimation MLE pour GLM . Je comprends les bases de l' estimation MLE: likelihood, score, observée et attendue Fisher informationet la Fisher scoringtechnique. Et je sais comment justifier une régression linéaire simple avec une estimation MLE...
Je veux calculer l'AICc d'un modèle de régression de crête. Le problème est le nombre de paramètres. Pour la régression linéaire, la plupart des gens suggèrent que le nombre de paramètres est égal au nombre de coefficients estimés plus sigma (la variance de l'erreur). En ce qui concerne la...
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...
J'obtiens des résultats déroutants pour la corrélation d'une somme avec une troisième variable lorsque les deux prédicteurs sont corrélés négativement. Qu'est-ce qui cause ces résultats déroutants? Exemple 1: corrélation entre la somme de deux variables et une troisième variable Considérons la...
La régression pas à pas avait été surutilisée dans de nombreux articles biomédicaux dans le passé, mais cela semble s'améliorer avec une meilleure éducation de ses nombreux problèmes. De nombreux critiques plus âgés le demandent cependant. Quelles sont les circonstances dans lesquelles la...
Je travaille sur un très gros problème de régression linéaire, avec une taille de données si grande qu'elles doivent être stockées sur un cluster de machines. Il sera beaucoup trop volumineux pour regrouper tous les échantillons dans la mémoire d'une seule machine (même le disque) Pour effectuer la...
Je recherche une référence où il est prouvé que la moyenne harmonique x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} minimise (en ) la somme des erreurs relatives au carrézzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
D'après ce que je comprends, la sélection de variables basée sur les valeurs de p (au moins dans le contexte de régression) est très imparfaite. Il semble que la sélection de variables basée sur AIC (ou similaire) soit également considérée comme imparfaite par certains, pour des raisons similaires,...