Questions marquées «regression»

Techniques d'analyse de la relation entre une (ou plusieurs) variables "dépendantes" et des variables "indépendantes".


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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 …

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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 …

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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?



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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 …


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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 …




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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?



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