Imaginez que nous ayons un modèle de régression linéaire avec la variable dépendante . On retrouve son R 2 y . Maintenant, nous faisons une autre régression, mais cette fois sur log ( y ) , et trouvons également son log R 2 ( y ) . On m'a dit que je ne peux pas comparer les deux R 2 pour voir quel...
J'expérimentais la relation entre les erreurs et les résidus à l'aide de simulations simples dans R. Une chose que j'ai trouvée est que, quelle que soit la taille de l'échantillon ou la variance d'erreur, j'obtiens toujours exactement pour la pente lorsque vous ajustez le modèle111 e r r o r s ∼...
Dans plusieurs réponses, j'ai vu des utilisateurs de CrossValidated suggérer à OP de trouver les premiers articles sur Lasso, Ridge et Elastic Net. Pour la postérité, quelles sont les œuvres phares sur Lasso, Ridge et Elastic Net?
Je n'ai pas d'exemple ou de tâche spécifique en tête. Je suis juste nouveau sur l'utilisation des b-splines et je voulais mieux comprendre cette fonction dans le contexte de régression. Supposons que nous voulons évaluer la relation entre la variable de réponse et certains prédicteurs . Les...
Mon ensemble de données ( ) a une variable dépendante (DV), cinq variables "de base" indépendantes (P1, P2, P3, P4, P5) et une variable indépendante d'intérêt (Q).N≈10,000N≈10,000N \approx 10,000 J'ai exécuté des régressions linéaires OLS pour les deux modèles suivants: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 + P4 +...
J'ai appris la régression du processus gaussien à partir de vidéos en ligne et de notes de cours, si je comprends bien, si nous avons un ensemble de données avec points, nous supposons que les données sont échantillonnées à partir d'un gaussien multivarié à dimensions. Donc ma question est dans le...
J'ai parcouru la documentation sklearn mais je ne suis pas en mesure de comprendre le but de ces fonctions dans le contexte de la régression logistique. Car decision_functionil dit que c'est la distance entre l'hyperplan et l'instance de test. comment cette information particulière est-elle utile?...
Supposons que nous ayons un modèle .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i La régression a un certain nombre d'hypothèses, telles que les erreurs devraient être normalement distribuées avec un zéro...
La régression logistique modélise les cotes logarithmiques d'un événement comme un ensemble de prédicteurs. Autrement dit, log (p / (1-p)) où p est la probabilité d'un certain résultat. Ainsi, l'interprétation des coefficients de régression logistique brute pour une variable (x) doit être sur...
La forme fermée de w dans la régression linéaire peut s'écrire w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Comment expliquer intuitivement le rôle de (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1} dans cette
J'utilise Matlab pour effectuer des moindres carrés sans contrainte (moindres carrés ordinaires) et il génère automatiquement les coefficients, les statistiques de test et les valeurs de p. Ma question est, lors de l'exécution des moindres carrés contraints (coefficients strictement non négatifs),...
Supposons que je m'intéresse à un modèle de régression linéaire, pour , car je voudrais voir si une interaction entre les deux covariables a un effet sur Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Dans les notes de cours d'un professeur...
J'ai un modèle de régression linéaire avec l'échantillon et les observations variables et je veux savoir: Si une variable spécifique est suffisamment significative pour rester incluse dans le modèle. Si une autre variable (avec observations) doit être incluse dans le modèle. Quelles statistiques...
J'essaie de construire un modèle de prévision de régression de séries chronologiques pour une variable de résultat, en dollars, en termes d'autres prédicteurs / variables d'entrée et d'erreurs autocorrélées. Ce type de modèle est également appelé modèle de régression dynamique. J'ai besoin...
Pour la sélection des prédicteurs en régression linéaire multivariée avec prédicteurs appropriés, quelles méthodes sont disponibles pour trouver un sous-ensemble «optimal» des prédicteurs sans tester explicitement tous les sous-ensembles de ? Dans 'Applied Survival Analysis', Hosmer et Lemeshow...
Lors de la régression linéaire, il est souvent utile d'effectuer une transformation telle que la transformation logarithmique de la variable dépendante pour obtenir une meilleure conformation de distribution normale. Souvent, il est également utile d'inspecter les bêta de la régression pour mieux...
La variable X (danger) dans l'analyse de régression proportionnelle au danger de Cox doit-elle toujours être temporelle? Sinon, pourriez-vous donner un exemple, s'il vous plaît? L'âge du patient atteint de cancer peut-il être une variable de risque? Si oui, peut-il être interprété comme le risque...
Comment montrez-vous que le point des moyennes (x, y) se trouve sur la droite de régression
Supposons que nous ayons un modèle de régression linéaire simple et que nous tester l'hypothèse nulle rapport à l'alternative générale.Z=aX+bYZ=aX+bYZ = aX + bYH0:a=b=12H0:a=b=12H_0: a=b=\frac{1}{2} Je pense que l'on peut utiliser l'estimation de et et appliquer en outre un test pour obtenir...
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...