Questions marquées «predictor»

Fait référence aux variables utilisées dans un modèle pour prédire une réponse. Cette balise peut également être utilisée pour variables dans la modélisation explicative et descriptive, pas seulement la modélisation prédictive. Cette même construction porte de nombreux noms dans différents contextes, notamment: variable indépendante, variable explicative, variable de régression, covariable, etc. Cette balise peut être utilisée pour n'importe lequel de ces termes synonymes. X

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Les covariables qui ne sont pas statistiquement significatives doivent-elles être «conservées» lors de la création d'un modèle?
Mon calcul comporte plusieurs covariables pour un modèle, et toutes ne sont pas statistiquement significatives. Devrais-je enlever ceux qui ne le sont pas? Cette question traite du phénomène, mais ne répond pas à ma question: comment interpréter l'effet non significatif d'une covariable dans ANCOVA? Rien dans la réponse à cette …
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Quand et comment utiliser des variables explicatives normalisées dans la régression linéaire
J'ai 2 questions simples sur la régression linéaire: Quand est-il conseillé de normaliser les variables explicatives? Une fois que l'estimation est réalisée avec des valeurs normalisées, comment peut-on prévoir avec de nouvelles valeurs (comment normaliser les nouvelles valeurs)? Quelques références seraient utiles.
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Dans un modèle de Poisson, quelle est la différence entre l'utilisation du temps comme covariable ou un décalage?
J'ai récemment découvert comment modéliser des expositions dans le temps en utilisant le log (par exemple) du temps comme décalage dans une régression de Poisson. J'ai compris que le décalage correspond au fait d'avoir le temps comme covariable avec le coefficient 1. J'aimerais mieux comprendre la différence entre utiliser le …
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LARS vs descente coordonnée pour le lasso
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …
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