Les variables instrumentales sont de plus en plus courantes en économie appliquée et en statistique. Pour les non-initiés, pouvons-nous avoir des réponses non techniques aux questions suivantes: Qu'est-ce qu'une variable instrumentale? Quand voudrait-on employer une variable instrumentale? Comment...
J'essaie de créer un ajustement polynomial du second ordre à certaines données que j'ai. Disons que je trace cette correspondance avec ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Je reçois: Ainsi, un ajustement de deuxième ordre fonctionne...
Je vois une régression similaire similaire ici: Régression linéaire contrainte à travers un point spécifié mais mon exigence est légèrement différente. Il me faut les coefficients pour faire un total de 1. Plus précisément, je régresse les rendements d'une série de devises contre trois autres...
Je souhaite utiliser la régression de Lasso ou de crête pour un modèle comportant plus de 50 000 variables. Je souhaite utiliser un logiciel en mode R. Comment puis-je estimer le paramètre de retrait ( λλ\lambda )? Modifications: Voici le point je me suis levé à: set.seed (123) Y <- runif (1000)...
Lorsque vous utilisez la validation croisée pour sélectionner des modèles (par exemple, un réglage hyperparamètre) et pour évaluer les performances du meilleur modèle, vous devez utiliser une validation croisée imbriquée . La boucle externe sert à évaluer les performances du modèle et la boucle...
J'essaie de comprendre la différence statistique entre l'analyse discriminante linéaire et la régression logistique . Ai-je bien compris que, pour un problème de classification à deux classes , LDA prédit deux fonctions de densité normales (une pour chaque classe) qui crée une limite linéaire à...
Je me demandais simplement pourquoi les problèmes de régression sont appelés problèmes de "régression". Quelle est l'histoire derrière le nom? Une définition de la régression: "Rechute dans un état moins parfait ou moins développé".
J'essaie de déterminer quelle méthode de validation croisée convient le mieux à ma situation. Les données suivantes ne sont qu'un exemple pour résoudre le problème (en R), mais mes Xdonnées réelles ( xmat) sont corrélées les unes avec les autres et à différents degrés avec la yvariable ( ymat)....
Je suis juste curieux de savoir pourquoi il n’ya habituellement que des régularisations des normes L1L1L_1 et L2L2L_2 . Y a-t-il des preuves de la raison pour laquelle elles sont
J'essaie d'adapter un modèle de régression linéaire multivarié avec environ 60 variables de prédicteur et 30 observations. J'utilise donc le package glmnet pour la régression régularisée, car p> n. J'ai parcouru la documentation et d'autres questions, mais je ne peux toujours pas interpréter les...
Je lis un livre sur la régression linéaire et j’ai du mal à comprendre la matrice de variance-covariance de :bb\mathbf{b} Les éléments en diagonale sont assez faciles, mais les éléments en diagonale sont un peu plus difficiles. Ce qui me laisse perplexe, c'est que
Quelle est la formule exacte utilisée dans R lm() pour le R au carré ajusté? Comment puis-je l'interpréter? Formules ajustées au carré Il semble exister plusieurs formules pour calculer le R au carré ajusté. Formule de Wherry: 1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} La...
La summary.rqfonction de la vignette quantreg fournit une multitude de choix pour les estimations d'erreur standard des coefficients de régression quantile. Quels sont les scénarios spéciaux où chacun devient optimal / souhaitable? "rang" qui produit des intervalles de confiance pour les paramètres...
Autre que de tester littéralement chaque combinaison possible de variable (s) dans un modèle ( x1:x2ou x1*x2 ... xn-1 * xn). Comment identifiez-vous si une interaction DEVRAIT ou PEUT exister entre vos variables indépendantes (espérons-le)? Quelles sont les meilleures pratiques pour tenter...
Je fais correspondre un modèle de régression linéaire multiple entre 4 variables catégoriques (avec 4 niveaux chacune) et une sortie numérique. Mon jeu de données a 43 observations. La régression me donne les suivantes ppp -values du ttt -test pour chaque coefficient de pente:...
Je travaille actuellement à la construction d'un modèle utilisant une régression linéaire multiple. Après avoir manipulé mon modèle, je ne sais pas comment déterminer au mieux les variables à conserver et celles à supprimer. Mon modèle a commencé avec 10 prédicteurs pour le DV. Lors de...
J'ai un modèle logistique GLM avec 8 variables. J'ai effectué un test du chi-carré dans R anova(glm.model,test='Chisq')et 2 des variables se révèlent être prédictives lorsqu'elles sont ordonnées en haut du test et pas tellement lorsqu'elles sont ordonnées en bas. La summary(glm.model)donne à penser...
Quel est le but de la fonction de lien en tant que composante du modèle linéaire généralisé? Pourquoi en avons-nous besoin? Wikipédia déclare: Il peut être pratique de faire correspondre le domaine de la fonction de liaison à la plage de la moyenne de la fonction de distribution. Quel est...
Je ne sais même pas si cette question a du sens, mais quelle est la différence entre la régression multiple et la corrélation partielle (mis à part les différences évidentes entre corrélation et régression, ce que je ne vise pas)? Je veux comprendre ce qui suit: J'ai deux variables indépendantes (...
Lors de l'exécution d'un modèle de régression multiple dans R, l'une des sorties est une erreur standard résiduelle de 0,0589 sur 95 161 degrés de liberté. Je sais que les 95 161 degrés de liberté sont exprimés par la différence entre le nombre d'observations dans mon échantillon et le nombre de...