Questions marquées «linear-model»

Désigne tout modèle dans lequel une variable aléatoire est liée à une ou plusieurs variables aléatoires par une fonction linéaire dans un nombre fini de paramètres.

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Conversion d'un modèle linéaire multivarié en régression multiple
La refonte d'un modèle de régression linéaire multivariée en régression linéaire multiple est-elle entièrement équivalente? Je ne parle pas simplement en cours d' exécution régressions distinctes.ttt J'ai lu ceci à quelques endroits (Bayesian Data Analysis - Gelman et al., Et Multivariate Old School - Marden) qu'un modèle linéaire multivarié peut …
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Qualité de l'ajustement et quel modèle choisir la régression linéaire ou Poisson
J'ai besoin de conseils concernant deux dilemmes principaux dans ma recherche, qui est une étude de cas de 3 grands produits pharmaceutiques et de l'innovation. Le nombre de brevets par an est la variable dépendante. Mes questions sont Quels sont les critères les plus importants pour un bon modèle? Qu'est-ce …
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Comment est-il possible d'obtenir un bon modèle de régression linéaire lorsqu'il n'y a pas de corrélation substantielle entre la sortie et les prédicteurs?
J'ai formé un modèle de régression linéaire, en utilisant un ensemble de variables / fonctionnalités. Et le modèle a de bonnes performances. Cependant, j'ai réalisé qu'il n'y a pas de variable avec une bonne corrélation avec la variable prédite. Comment est-ce possible?
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Attente conditionnelle du R au carré
Considérez le modèle linéaire simple: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon où et , et contient une colonne des constantes.ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2)X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p}p≥2p≥2p\geq2XXX Ma question est, étant donné , et , existe-t-il une formule pour une borne supérieure non triviale sur *? (en supposant que le modèle a été estimé par OLS).E(X′X)E(X′X)\mathrm{E}(X'X)ββ\betaσσ\sigmaE(R2)E(R2)\mathrm{E}(R^2) * J'ai supposé, en écrivant …
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Pourquoi une distribution T est-elle utilisée pour tester l'hypothèse d'un coefficient de régression linéaire?
En pratique, l'utilisation d'un test T standard pour vérifier la signification d'un coefficient de régression linéaire est une pratique courante. La mécanique du calcul a du sens pour moi. Pourquoi la distribution T peut-elle être utilisée pour modéliser la statistique de test standard utilisée dans les tests d'hypothèse de régression …
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Quand peut-on parler de colinéarité
Dans les modèles linéaires, nous devons vérifier s'il existe une relation entre les variables explicatives. S'ils sont trop corrélés, il y a colinéarité (c'est-à-dire que les variables s'expliquent en partie). Je regarde actuellement la corrélation par paire entre chacune des variables explicatives. Question 1: Qu'est - ce qui qualifie trop …
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Comprendre la décomposition QR
J'ai un exemple travaillé (en R), que j'essaie de mieux comprendre. J'utilise Limma pour créer un modèle linéaire et j'essaie de comprendre ce qui se passe pas à pas dans les calculs de changement de pli. J'essaie surtout de comprendre ce qui se passe pour calculer les coefficients. D'après ce …
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Puis-je ignorer les coefficients des niveaux de facteurs non significatifs dans un modèle linéaire?
Après avoir demandé des éclaircissements sur les coefficients du modèle linéaire ici, j'ai une question de suivi concernant les coefficients de niveaux de facteur non significatifs (valeur p élevée). Exemple: si mon modèle linéaire comprend un facteur à 10 niveaux et que seulement 3 de ces niveaux ont des valeurs …
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VIF, indice de condition et valeurs propres
J'évalue actuellement la multicolinéarité dans mes jeux de données. Quelles valeurs seuil de VIF et indice de condition en dessous / au-dessus suggèrent un problème? VIF: J'ai entendu dire que VIF est un problème.≥ 10≥dix\geq 10 Après avoir supprimé deux variables problématiques, VIF est pour chaque variable. Les variables nécessitent-elles …
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Notation matricielle pour la régression logistique
En régression linéaire (perte au carré), en utilisant la matrice, nous avons une notation très concise pour l'objectif minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Où AAA est la matrice de données, xxx est les coefficients et bbb est la réponse. Existe-t-il une notation matricielle similaire pour l'objectif de régression logistique? Toutes les …
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Pour les classificateurs linéaires, des coefficients plus importants impliquent-ils des caractéristiques plus importantes?
Je suis un ingénieur logiciel travaillant sur l'apprentissage automatique. D'après ma compréhension, la régression linéaire (comme OLS) et la classification linéaire (comme la régression logistique et SVM) font une prédiction basée sur un produit interne entre les coefficients formés et les variables caractéristiques :w⃗ w→\vec{w}x⃗ x→\vec{x} y^=f(w⃗ ⋅x⃗ )=f(∑iwixi)y^=f(w→⋅x→)=f(∑iwixi) \hat{y} …
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