Statistiques et Big Data regression

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Que se passe-t-il si les variables explicatives et de réponse sont triées indépendamment avant la régression?

Supposons que nous ayons un ensemble de données avec points. Nous voulons effectuer une régression linéaire, mais nous trions d’abord les valeurs et indépendamment les unes des autres, en formant un ensemble de données . Existe-t-il une interprétation significative de la régression sur le nouvel ensemble de données? Est-ce que …

302 regression correlation

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Interprétation de la sortie de lm () de R

Les pages d’aide de R supposent que je sais ce que signifient ces chiffres, mais je ne les connais pas. J'essaie de comprendre intuitivement chaque chiffre ici. Je vais simplement poster le résultat et commenter ce que j'ai découvert. Il y aura peut-être des erreurs, car je vais simplement écrire …

234 r regression interpretation

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Est utiles ou dangereux?

J'ai parcouru quelques notes de cours de Cosma Shalizi (en particulier, la section 2.1.1 de la deuxième leçon ), et il m'a été rappelé que vous pouvez obtenir un très faible même avec un modèle complètement linéaire.R2R2R^2 Pour paraphraser l'exemple de Shalizi: supposons que vous ayez un modèle , où …

234 regression r-squared

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Quand devrais-je utiliser le lasso vs la crête?

Supposons que je veuille estimer un grand nombre de paramètres et que je veuille pénaliser certains d'entre eux car je pense qu'ils devraient avoir peu d'effet par rapport aux autres. Comment décider quel schéma de pénalisation utiliser? Quand la régression de crête est-elle plus appropriée? Quand devrais-je utiliser le lasso?

167 regression lasso ridge-regression

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Dans la régression linéaire, quand est-il approprié d'utiliser le journal d'une variable indépendante au lieu des valeurs réelles?

Est-ce que je cherche une distribution plus sage pour la variable indépendante en question, ou pour réduire l'effet des valeurs aberrantes, ou autre chose?

164 regression distributions data-transformation logarithm regression-strategies

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Comment gérer la séparation parfaite dans la régression logistique?

Si vous avez une variable qui sépare parfaitement les zéros de la variable cible, R affichera le message d’alerte suivant: "séparation parfaite ou quasi parfaite": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Nous obtenons toujours le modèle mais les estimations des coefficients sont gonflées. Comment gérez-vous cela …

163 r regression logistic separation

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Comment exactement "contrôler pour d'autres variables"?

Voici l'article qui a motivé cette question: L'impatience fait-elle grossir? J'ai aimé cet article et il illustre bien le concept de «contrôle des autres variables» (QI, carrière, revenu, âge, etc.) afin de mieux isoler la relation réelle entre les deux variables en question. Pouvez-vous m'expliquer comment vous contrôlez réellement les …

141 regression causality confounding controlling-for-a-variable statistics-in-media

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Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique?

Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique? Quand utiliseriez-vous chacun?

122 regression logistic linear-model

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Quand est-il possible de supprimer l'interception dans un modèle de régression linéaire?

J'utilise des modèles de régression linéaire et me demande quelles sont les conditions pour supprimer le terme d'interception. En comparant les résultats de deux régressions différentes où l’une a l’interception et l’autre pas, je remarque que le de la fonction sans interception est beaucoup plus élevé. Y a-t-il certaines conditions …

118 regression linear-model r-squared intercept

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Exemple numérique pour comprendre l'attente-maximisation

J'essaie de bien comprendre l'algorithme EM, de pouvoir l'implémenter et de l'utiliser. J'ai passé une journée entière à lire la théorie et un article dans lesquels EM est utilisé pour suivre un avion en utilisant les informations de position provenant d'un radar. Honnêtement, je ne pense pas comprendre parfaitement l’idée …

117 regression probability mathematical-statistics intuition expectation-maximization

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Comment les erreurs-types des coefficients sont-elles calculées dans une régression?

Pour ma propre compréhension, je suis intéressé par la réplication manuelle du calcul des erreurs types des coefficients estimés, car, par exemple, le résultat de la lm()fonction est fourni R, mais je n’ai pas pu le localiser. Quelle est la formule / mise en œuvre utilisée?

115 r regression standard-error lm

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Que se passe-t-il si les résidus sont normalement distribués, mais que y ne le soit pas?

J'ai une question étrange. Supposons que vous avez un petit échantillon dans lequel la variable dépendante que vous allez analyser avec un modèle linéaire simple est fortement asymétrique. Ainsi , on suppose que est normalement distribué, car cela entraînerait une distribution normale y . Mais lorsque vous calculez le graphe …

110 regression residuals error normality-assumption

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Quelles sont les compétences requises pour effectuer des analyses statistiques à grande échelle?

De nombreux emplois statistiques demandent une expérience avec des données à grande échelle. Quelles sont les compétences statistiques et informatiques nécessaires pour travailler avec de grands ensembles de données? Par exemple, qu’en est-il de la construction de modèles de régression à partir d’un ensemble de données contenant 10 millions d’échantillons?

107 regression machine-learning multivariate-analysis large-data

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Quelle est la différence entre la corrélation et la régression linéaire simple?

Je parle en particulier du coefficient de corrélation produit-moment de Pearson.

99 correlation regression

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Quelle est la différence entre la régression linéaire sur y avec x et x avec y?

Le coefficient de corrélation de Pearson de x et y est le même, que vous calculiez pearson (x, y) ou pearson (y, x). Cela suggère que faire une régression linéaire de y étant donné x ou x étant donné y devrait être la même chose, mais je ne pense pas …

97 regression correlation linear-model pearson-r

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