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 (...
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...
Erreur quadratique moyenne somme résiduelle de carrés erreur standard résiduelle erreur quadratique moyenne erreur de test Je pensais avoir l'habitude de comprendre ces termes, mais plus je fais de problèmes de statistiques, plus je me suis confus là où je devine moi-même. Je voudrais un peu de...
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la...
Examinons la figure suivante tirée de Modèles linéaires avec R de Faraway (2005, p. 59). Le premier graphique semble indiquer que les valeurs résiduelles et ajustées ne sont pas corrélées, car elles devraient figurer dans un modèle linéaire homoscédastique avec des erreurs distribuées normalement....
X et Y ne sont pas corrélés (-.01); Cependant, lorsque je place X dans une régression multiple prédisant Y, aux côtés de trois autres variables (liées) (A, B, C), X et deux autres variables (A, B) sont des prédicteurs significatifs de Y. Notez que les deux autres ( Les variables A, B) sont...
Disons que j'étudie comment les jonquilles réagissent aux différentes conditions du sol. J'ai recueilli des données sur le pH du sol par rapport à la taille adulte de la jonquille. Je m'attends à une relation linéaire, alors je vais faire une régression linéaire. Cependant, je n’avais pas réalisé...
Pourquoi une procédure de validation croisée résout-elle le problème de surapprentissage d'un
Je suis curieux de savoir les procédures reproductibles qui peuvent être utilisées pour découvrir la forme fonctionnelle de la fonction y = f(A, B, C) + error_termoù mon entrée est seulement un ensemble d'observations ( y, A, Bet C). Veuillez noter que la forme fonctionnelle de fest inconnue....
Pourquoi la régression logistique devient-elle instable lorsque les classes sont bien séparées? Qu'est-ce qu'une classe bien séparée? J'apprécierais vraiment si quelqu'un peut expliquer avec un
Pour le problème de régression, j'ai vu des gens utiliser le «coefficient de détermination» (alias R au carré) pour effectuer la sélection du modèle, par exemple pour trouver le coefficient de pénalité approprié pour la régularisation. Cependant, il est également courant d'utiliser "l'erreur...
Je comprends que pour certains ensembles de données tels que le vote, les performances sont meilleures. Pourquoi la régression de Poisson est-elle utilisée par rapport à la régression linéaire ordinaire ou à la régression logistique? Quelle est la motivation mathématique pour...
J'imagine que plus le coefficient d'une variable est grand, plus le modèle doit pouvoir "basculer" dans cette dimension, ce qui augmente les possibilités d'adaptation au bruit. Bien que je pense avoir une idée raisonnable de la relation entre la variance dans le modèle et les coefficients élevés,...
Comment les méthodes de régularisation des arêtes, LASSO et des filets élastiques se comparent-elles? Quels sont leurs avantages et inconvénients respectifs? Tout bon document technique ou note de cours serait également apprécié.
Je suis un ingénieur en logiciel apprenant à apprendre les machines, en particulier grâce aux cours d'apprentissage automatique d' Andrew Ng . En étudiant la régression linéaire avec la régularisation , j'ai trouvé des termes déroutants: Régression avec régularisation L1 ou régularisation L2 LASSO...
J'essaie de comprendre l'origine de la forme incurvée des bandes de confiance associées à une régression linéaire MLS et son lien avec les intervalles de confiance des paramètres de régression (pente et intersection), par exemple (avec R): require(visreg) fit <- lm(Ozone ~...
La statistique de test du test de Hosmer-Lemeshow (HLT) pour la qualité de l'ajustement (GOF) d'un modèle de régression logistique est définie comme suit: L'échantillon est ensuite divisé en déciles, , on calcule les quantités suivantes par décile:D 1 , D 2 , … , D
La régularisation de Tikhonov et la régression de crête sont des termes souvent utilisés comme s'ils étaient identiques. Est-il possible de spécifier exactement quelle est la
Quelqu'un peut-il recommander une bonne exposition de la théorie de la régression des moindres carrés partiels (disponible en ligne) pour quelqu'un qui comprend la SVD et la PCA? J'ai regardé de nombreuses sources en ligne et je n'ai rien trouvé qui avait la bonne combinaison de rigueur et...
Un article intitulé «Calcul précis de la variance courante», disponible à l' adresse http://www.johndcook.com/standard_deviation.html, montre comment calculer la moyenne courante, la variance et les écarts types. Existe-t-il des algorithmes dans lesquels les paramètres d'un modèle de régression...