La régression multiple et multivariée est-elle vraiment différente? Qu'est - ce qu'un variate de toute
Est-il possible d'avoir une équation de régression (multiple) avec deux variables dépendantes ou plus? Bien sûr, vous pouvez exécuter deux équations de régression distinctes, une pour chaque DV, mais cela ne semble pas capturer une relation quelconque entre les deux
La saison des vacances m'a donné l'occasion de m'installer près du feu avec Les éléments d'apprentissage statistique . Venant d’une perspective économétrique (fréquentiste), j’ai du mal à comprendre les utilisations de méthodes de réduction telles que la régression de crête, le lasso et la...
D'après ce que je sais, utiliser un lasso pour la sélection de variables résout le problème des entrées corrélées. De plus, étant donné qu’elle est équivalente à la régression par le plus petit angle, elle n’est pas lente en calcul. Cependant, beaucoup de personnes (par exemple des personnes que je...
Quelqu'un peut-il m'expliquer pourquoi quelqu'un choisirait-il une méthode statistique paramétrique plutôt qu'une méthode statistique non paramétrique pour le test d'hypothèses ou l'analyse de régression? Dans mon esprit, c'est comme opter pour le rafting et choisir une montre qui ne résiste pas à...
Je comprends que l’estimation de la régression de crête est la qui minimise la somme résiduelle du carré et une pénalité sur la taille deβββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y =...
Que veut-on dire quand on dit qu'on a un modèle
Quelles techniques sont disponibles pour regrouper (ou regrouper) plusieurs catégories en un petit nombre, dans le but de les utiliser comme entrée (prédicteur) dans un modèle statistique? Considérons une variable comme étudiant majeur (discipline choisie par un étudiant de premier cycle). Il est...
J'ai un modèle (mixte) dans lequel l'un de mes prédicteurs ne devrait a priori être associé de manière quadratique au prédicteur (en raison de la manipulation expérimentale). Par conséquent, je voudrais ajouter uniquement le terme quadratique au modèle. Deux choses m'empêchent de le faire: Je pense...
J'ai quelques questions sur la régression bayésienne: une régression standard telle que . Si je veux changer cela en une régression bayésienne, ai-je besoin de distributions antérieures à la fois pour et (ou cela ne fonctionne-t-il pas de cette façon)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x +...
Je suis en train de prédire un résultat binaire en utilisant 50 variables continues explicatives (la gamme de la plupart des variables est à ∞ ). Mon ensemble de données contient près de 24 000 lignes. Quand je cours en R, je reçois:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did...
Je continue à lire ceci et intuitivement je peux le voir, mais comment passer de la régularisation L2 à dire qu’il s’agit d’un Prior gaussien analytiquement? Il en va de même pour dire que L1 est équivalent à un précédent laplacien. Toute autre référence serait géniale....
Afin de résoudre les problèmes de sélection de modèle, un certain nombre de méthodes (LASSO, régression de crête, etc.) réduiront les coefficients des variables prédictives vers zéro. Je cherche une explication intuitive de la raison pour laquelle cela améliore la capacité de prédiction. Si le...
Je voudrais autant d’algorithmes effectuant la même tâche que la régression logistique. Ce sont des algorithmes / modèles qui peuvent donner une prédiction à une réponse binaire (Y) avec une variable explicative (X). Je serais heureux si, après avoir nommé l'algorithme, vous montriez également...
Contexte Je fais de la recherche clinique en médecine et j'ai suivi plusieurs cours de statistiques. Je n'ai jamais publié d'article sur la régression linéaire / logistique et souhaiterais effectuer une sélection de variables correctement. L’interprétabilité est importante, donc pas de techniques...
En bout de ligne , plus j'en apprends sur les statistiques, moins je me fie aux articles publiés dans mon domaine; Je crois simplement que les chercheurs ne font pas assez bien leurs statistiques. Je suis un profane, pour ainsi dire. J'ai une formation en biologie mais je n'ai aucune formation...
Il semble qu'il soit possible d'obtenir des résultats similaires à ceux d'un réseau de neurones avec une régression linéaire multivariée dans certains cas, et la régression linéaire multivariée est extrêmement rapide et facile. Dans quelles circonstances les réseaux de neurones peuvent-ils donner...
Supposons que vous êtes un chercheur en sciences sociales / économétrique qui essaie de trouver des prédicteurs pertinents de la demande d'un service. Vous avez 2 variables de résultat / variables dépendantes décrivant la demande (en utilisant le service oui / non et le nombre d'occasions). Vous...
Je travaille depuis un moment dans R et je suis confronté à des problèmes tels que PCA, SVD, décompositions QR et de nombreux autres résultats d'algèbre linéaire (lors de l'inspection d'estimations de régressions pondérées, etc.). Je voulais donc savoir si quelqu'un a une recommandation livre...
Existe-t-il une transformation de type Box-Cox pour les variables indépendantes? C’est-à-dire une transformation qui optimise la variable manière à ce qu’elle corresponde mieux à un modèle linéaire?XXxy~f(x) Si oui, existe-t-il une fonction pour effectuer cela