Statistiques et Big Data linear-model

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Qu'est-ce qui est ordinaire, dans les moindres carrés ordinaires?

Un de mes amis a récemment demandé ce qui était si ordinaire, à propos des moindres carrés ordinaires. Nous ne semblions aller nulle part dans la discussion. Nous avons tous deux convenu que l'OLS est un cas particulier du modèle linéaire, qu'il a de nombreuses utilisations, est bien connu et …

9 regression linear-model least-squares terminology

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Quand les modèles linéaires incorrects deviennent-ils robustes?

Des questions: Des modèles linéaires inappropriés sont-ils utilisés dans la pratique ou s'agit-il d'une sorte de curiosité décrite de temps en temps dans des revues scientifiques? Si oui, dans quels domaines sont-ils utilisés? Existe-t-il d'autres exemples de tels modèles? Enfin, les erreurs standard, les valeurs de , etc. extraites de …

9 regression references linear-model robust

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Modèle de régression linéaire qui convient le mieux aux données contenant des erreurs

Je recherche un algorithme de régression linéaire qui convient le mieux à des données dont la variable indépendante (x) a une erreur de mesure constante et la variable dépendante (y) a une erreur dépendante du signal. L'image ci-dessus illustre ma question.

9 regression linear-model measurement-error measurement

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Utiliser les centiles comme prédicteurs - bonne idée?

Je pense à un problème qui consiste à prédire le journal (dépenses) d'un client à l'aide d'une régression linéaire. Je réfléchis aux fonctionnalités à utiliser en entrée et je me demande si ce serait correct d'utiliser le centile d'une variable comme entrées. Par exemple, je pourrais utiliser les revenus de …

9 regression linear-model quantiles predictor

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Confusion liée aux systèmes dynamiques linéaires

Je lisais ce livre Pattern Recognition and Machine Learning de Bishop. J'ai eu une confusion liée à une dérivation du système dynamique linéaire. Dans LDS, nous supposons que les variables latentes sont continues. Si Z désigne les variables latentes et X désigne les variables observées p ( zn| zn - …

9 machine-learning linear-model kalman-filter pattern-recognition graphical-model

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Certains de mes prédicteurs sont à des échelles très différentes - dois-je les transformer avant d'ajuster un modèle de régression linéaire?

Je voudrais exécuter une régression linéaire sur un ensemble de données multidimensionnelles. Il existe des différences entre les différentes dimensions en termes de leur ordre de grandeur. Par exemple, la dimension 1 a généralement une plage de valeurs de [0, 1] et la dimension 2 a une plage de valeurs …

9 regression multiple-regression linear-model

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Comment appliquer le terme de coefficient pour les facteurs et les termes interactifs dans une équation linéaire?

En utilisant R, j'ai ajusté un modèle linéaire pour une variable de réponse unique à partir d'un mélange de prédicteurs continus et discrets. C'est uber-basique, mais j'ai du mal à comprendre comment fonctionne un coefficient pour un facteur discret. Concept: De toute évidence, le coefficient de la variable continue «x» …

9 linear-model regression-coefficients contrasts

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La différence entre contrôle et traitement doit-elle être modélisée explicitement ou implicitement?

Étant donné la configuration expérimentale suivante: Plusieurs échantillons sont prélevés sur un sujet et chaque échantillon est traité de plusieurs façons (y compris un traitement témoin). Ce qui est principalement intéressant, c'est la différence entre le contrôle et chaque traitement. Je peux penser à deux modèles simples pour ces données. …

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Pourquoi R trace-t-il des résidus standardisés contre des quantiles théoriques dans un tracé QQ?

Dans R, pourquoi les paramètres par défaut qqplot(linear model)utilisent-ils les résidus normalisés sur l'axe des y? Pourquoi R n'utilise-t-il pas les résidus "réguliers"?

9 r regression linear-model residuals qq-plot

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L'ordre variable est-il important dans la régression linéaire

J'étudie l'interaction entre deux variables ( et x 2 ). Il existe une grande corrélation linéaire entre ces variables avec r > 0,9 . De la nature du problème, je ne peux rien dire sur la causalité (si x 1 provoque x 2 ou l'inverse). Je voudrais étudier les écarts …

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Quelle est la relation entre la fonction et la régression linéaire?

Considérez la fonction r(x)=E(Y∣X=x)r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Cela a été appelé la fonction de régression dans un manuel que j'utilise. J'essaie de comprendre la relation entre cette fonction et le modèle de régression linéaire classique. Donc, je sais que c'est un théorème * que nous pouvons …

9 regression linear-model

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Quel est l'algorithme sous-jacent utilisé par le lm de R?

On m'a posé une question concernant un modèle linéaire fait avec des R lm: "La régression a-t-elle utilisé des moindres carrés itératifs linéaires ou non linéaires?" J'ai cherché un peu et [pense que je] comprends la différence entre les deux, mais je n'ai trouvé aucune preuve de l'utilisation par R …

9 r linear-model lm

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Modèle linéaire: comparer la puissance prédictive de deux méthodes de mesure différentes

Je m'intéresse à la prévision Yet j'étudie deux techniques de mesure X1et X2. Il se pourrait, par exemple, que je veuille prédire la saveur d'une banane, soit en mesurant depuis combien de temps elle repose sur la table, soit en mesurant le nombre de taches brunes sur la banane. Je …

9 regression linear-model mixed-model

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Comparaison du modèle bayésien au lycée

J'enseigne la physique à des élèves du secondaire et j'aimerais que mes élèves effectuent une comparaison rudimentaire de modèles bayésiens pour les données de leurs expériences. J'ai trouvé un moyen pour eux de le faire (voir ci-dessous), mais je ne suis pas certain que ce soit correct. J'apprécierais beaucoup tout …

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Erreur systématique / de mesure sur une régression linéaire

Supposons que j'ai un ensemble de données (xi,yi)(xi,yi){(x_i,y_i)} dans lequel l'incertitude des mesures (Δxi,Δyi)(Δxi,Δyi){(\Delta x_i,\Delta y_i)}(qui proviennent de la propagation d'erreurs systématiques de l'appareil de mesure) est différent pour chaque point. Si je fais une régression linéaire sur l'ensemble de données, comment puis-je calculer l'incertitude de la pente? Je voudrais …

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