Je semble mal comprendre une affirmation sur les méthodes de régression linéaire que j'ai vu à divers endroits. Les paramètres du problème sont: Contribution: NNN échantillons de données de quantités constituées chacune d'une quantité de "réponse" et de quantités de
Lors de la régression linéaire bayésienne, il faut attribuer un a priori à la pente et intercepter . Puisque est un paramètre d'emplacement, il est logique d'attribuer un a priori uniforme; cependant, il me semble que s'apparente à un paramètre d'échelle et il ne semble pas naturel d'attribuer un...
D'après ce que j'ai lu, entre autres sur le site du groupe de consultation en statistiques de l' UCLA, les tests de rapport de vraisemblance et les tests wald sont assez similaires pour tester si deux modèles glm montrent une différence significative dans l'ajustement pour un ensemble de données...
Je comprends que nous pouvons utiliser la régularisation dans un problème de régression des moindres carrés comme w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) +...
Quelle est l'approche habituelle de modélisation des séries chronologiques binaires? Y a-t-il un papier ou un manuel où cela est traité? Je pense à un processus binaire avec une forte auto-corrélation. Quelque chose comme le signe d'un processus AR (1) commençant à zéro. Dites et avec un bruit...
Comment effectuer une régression de crête non négative? Le lasso non négatif est disponible en scikit-learn, mais pour la crête, je ne peux pas imposer la non-négativité des bêtas, et en effet, j'obtiens des coefficients négatifs. Est-ce que quelqu'un sait pourquoi c'est comme ça? De plus, puis-je...
J'essaie d'entrer un peu dans les statistiques, mais je suis coincé avec quelque chose. Mes données sont les suivantes: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Je veux maintenant construire un modèle de régression pour pouvoir prédire le nombre de gènes pour une année donnée en fonction...
Les «résidus étudiés» et les «résidus standardisés» sont-ils les mêmes dans les modèles de régression? J'ai construit un modèle de régression linéaire dans R et je voulais tracer le graphique des valeurs ajustées v / s des résidus Studentized, mais je n'ai pas trouvé de moyen automatisé de le faire...
Je comprends qu'en régression linéaire, les erreurs sont supposées être normalement distribuées, conditionnellement à la valeur prédite de y. Ensuite, nous considérons les résidus comme une sorte de proxy pour les erreurs. Il est souvent recommandé de générer une sortie comme ceci: . Cependant, je...
Actuellement, je travaille sur un projet de prévision d'une série chronologique (données mensuelles). J'utilise R pour faire les prévisions. J'ai 1 variable dépendante (y) et 3 variables indépendantes (x1, x2, x3). La variable y a 73 observations, tout comme les 3 autres variables (alos 73). De...
Dans un commentaire à cette question , l'utilisateur @whuber a cité la possibilité d'utiliser une version périodique des splines pour ajuster les données périodiques. J'aimerais en savoir plus sur cette méthode, en particulier les équations définissant les splines, et comment les implémenter en...
Je sais que cela a probablement été discuté ailleurs, mais je n'ai pas pu trouver de réponse explicite. J'essaie d'utiliser la formule pour calculer hors échantillon d'un modèle de régression linéaire, où est la somme des carrés des résidus et est la somme totale des carrés. Pour l'ensemble de...
Donc, tout d'abord, j'ai fait des recherches sur ce forum, et je sais que des questions extrêmement similaires ont été posées, mais elles n'ont généralement pas été répondues correctement ou parfois la réponse n'est tout simplement pas assez détaillée pour que je puisse comprendre. Donc cette fois,...
Comme l'indique le titre, j'essaie de reproduire les résultats de glmnet linear en utilisant l'optimiseur LBFGS de la bibliothèque lbfgs. Cet optimiseur nous permet d'ajouter un terme de régularisateur L1 sans avoir à se soucier de la différentiabilité, tant que notre fonction objectif (sans le...
J'ai vu cette notation pour les moindres carrés ordinaires ici . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Je n'ai jamais vu les doubles barres et les 2 en bas. Que signifient ces symboles? Ont-ils une terminologie spécifique pour
Pour un 2 × 22×22 \times 2 table, deux façons de faire l'inférence sur la table est à travers le test exact de Fisher et aussi une régression logistique. On m'a dit qu'en utilisant un test exact de Fisher, nous ne sommes intéressés que par la présence d'association. Mais qu'avec une régression...
C'est plus une question conceptuelle, mais comme je l'utilise, Rje ferai référence aux packages de R. Si l'objectif est d'adapter un modèle linéaire à des fins de prédiction, puis de faire des prédictions là où les effets aléatoires pourraient ne pas être disponibles, y a-t-il un avantage à...
Je comprends la mécanique du calcul des poids en utilisant les scores de propension : , puis en appliquant les poids dans une analyse de régression, et que les poids servent à «contrôler» ou dissocier les effets des covariables dans les populations des groupes de traitement et de contrôle avec la...
Pourquoi j'obtiens des prévisions différentes pour l'expansion polynomiale manuelle et l'utilisation de la polyfonction R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <-...
J'ai fait face à une question d'entrevue pour un emploi où l'intervieweur m'a demandé de supposer que votre est très faible (entre 5 et 10%) pour un modèle d'élasticité-prix. Comment résoudriez-vous cette question?R2R2R^2 Je ne pouvais penser à rien d'autre que le fait que je ferai des diagnostics...