Dans les paramètres de régression univariée, nous essayons de modéliser y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise où un vecteur de observations et la matrice de conception avec prédicteurs. La solution est .y∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times...
Existe-t-il un moyen d'obtenir un score de confiance (on peut également l'appeler valeur de confiance ou probabilité) pour chaque valeur prédite lors de l'utilisation d'algorithmes comme Random Forests ou Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Supposons que ce score de confiance varie de 0 à 1 et...
Cette question est inspirée de la réponse de Martijn ici . Supposons que nous ajustons un GLM pour une famille à un paramètre comme un modèle binomial ou de Poisson et qu'il s'agit d'une procédure de vraisemblance complète (par opposition à, disons, quasipoisson). Ensuite, la variance est fonction...
J'ai cherché sur la régression Bayesian Ridge sur Internet, mais la plupart du résultat que je suis devenu concerne la régression linéaire bayésienne. Je me demande si ce sont les deux mêmes choses parce que la formule est assez
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je travaille sur un devoir où mon professeur aimerait que nous...
J'ai du mal à saisir la forme de l'intervalle de confiance d'une régression polynomiale. Voici un exemple artificiel, . La figure de gauche représente l'UPV (variance de prédiction non mise à l'échelle) et le graphique de droite montre l'intervalle de confiance et les points mesurés (artificiels) à...
J'ai effectué une régression linéaire qui a donné un résultat significatif, mais lorsque j'ai vérifié la linéarité du nuage de points, je n'étais pas convaincu que les données étaient linéaires. Existe-t-il d'autres moyens de tester la linéarité sans inspecter le nuage de points? La régression...
En lisant l'article "Prévision à grande échelle" (outil de prévision FBProphet, voir https://peerj.com/preprints/3190.pdf ), je suis tombé sur le terme "clairsemé avant". Les auteurs expliquent qu'ils utilisaient un tel "a priori clairsemé" pour modéliser un vecteur d'écarts de taux...
Considérons un problème statistique où vous avez une responsevariable que vous souhaitez décrire conditionnellement à une explanatoryvariable et une nestedvariable, où la variable imbriquée n'apparaît que comme une variable significative pour des valeurs particulières de la variable explicative ....
Selon les références Livre 1 , Livre 2 et papier . Il a été mentionné qu'il existe une équivalence entre la régression régularisée (Ridge, LASSO et Elastic Net) et leurs formules de contraintes. J'ai également examiné Cross Validated 1 et Cross Validated 2 , mais je ne vois pas de réponse claire...
Je lis beaucoup sur l'utilisation des splines dans divers problèmes de régression. Certains livres (par exemple, Hodges Richly Parrameterized Linear Models ) recommandent des splines pénalisées. D'autres (par exemple les stratégies de modélisation de régression Harrell ) optent pour des splines...
Lorsque l' on calcule l'erreur - type d'un coefficient de régression, nous ne tenons pas compte du caractère aléatoire dans la matrice de conception XXX . Dans OLS par exemple, on calcule var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) en tant que
Donc, ce que j'ai lu sur le prophète de Facebook, c'est qu'il décompose essentiellement la série chronologique en tendance et en saisonnalité. Par exemple, un modèle additif s'écrirait comme suit: y( t ) = g( t ) + s ( t ) + h ( t ) + ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t avec...
Lors de la régression linéaire multiple OLS, plutôt que de tracer les résidus par rapport aux valeurs ajustées, je trace les résidus Studentized (internes) par rapport aux valeurs ajustées (idem pour les covariables). Ces résidus sont définis comme: e∗je= ejes2( 1 - hje...
J'ai lu des informations sur les moindres carrés généralisés (GLS) et j'essaie de les rattacher à mon expérience économétrique de base. Je me souviens à l'école d'études supérieures utilisant la régression apparemment sans rapport (SUR) qui semble quelque peu similaire à GLS. Un document sur lequel...
J'ajuste un modèle linéaire dans R en utilisant glmnet. Le modèle original (non régularisé) a été ajusté en utilisant lmet n'avait pas de terme constant (c'est-à-dire qu'il était sous la forme lm(y~0+x1+x2,data)). glmnetprend une matrice de prédicteurs et un vecteur de réponses. J'ai lu la...
La "régression parasite" (dans le contexte des séries chronologiques) et les termes associés comme les tests de racine unitaire sont quelque chose dont j'ai beaucoup entendu parler, mais que je n'ai jamais compris. Pourquoi / quand, intuitivement, cela se produit-il? (Je crois que c'est lorsque vos...
Le modèle sous - jacent de PLS est qu'une donnée matrice X et n vecteur y sont liés par X = T P ' + E , y = T q ' + f , où T est un latent n × k matrice, et E , f sont des termes de bruit (en supposant que X , y sont centrés).n × mn×mn \times mXXXnnnyyyX= TP′+ E,X=TP′+E,X = T P' + E, y= Tq′+...
Salutations, J'effectue des recherches qui aideront à déterminer la taille de l'espace observé et le temps écoulé depuis le big bang. J'espère que vous pourrez aider! J'ai des données conformes à une fonction linéaire par morceaux sur laquelle je veux effectuer deux régressions linéaires. Il y a un...
Existe-t-il un moyen de tracer la ligne de régression d'un modèle par morceaux comme celui-ci, autre que d'utiliser linespour tracer chaque segment séparément ou en utilisant geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <-