Statistiques et Big Data regression

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J'ai un modèle de régression logistique binaire avec un pseudo-R de McFadden de 0,192 avec une variable dépendante appelée paiement (1 = paiement et 0 = pas de paiement). Quelle est l'interprétation de ce pseudo R au carré? S'agit-il d'une comparaison relative pour les modèles imbriqués (par exemple, un modèle …

29 regression self-study logistic

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Comment traduire les résultats de lm () en une équation?

Nous pouvons utiliser lm()pour prédire une valeur, mais nous avons toujours besoin de l'équation de la formule de résultat dans certains cas. Par exemple, ajoutez l'équation aux graphiques.

29 r regression lm

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Régression polynomiale avec scikit-learn

J'essaie d'utiliser scikit-learn pour la régression polynomiale. D'après ce que j'ai lu, la régression polynomiale est un cas particulier de régression linéaire. J'étais en train de sauter que peut-être l'un des modèles linéaires généralisés de scikit peut être paramétré pour s'adapter à des polynômes d'ordre supérieur, mais je ne vois …

29 regression machine-learning large-data polynomial scikit-learn

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Comment interprétez-vous RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error)?

J'ai fait un concours d'apprentissage automatique où ils utilisent RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) pour évaluer les performances prédisant le prix de vente d'une catégorie d'équipement. Le problème est que je ne sais pas comment interpréter le succès de mon résultat final. Par exemple, si j'ai atteint un RMSLE …

29 regression machine-learning interpretation measurement-error theory

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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …

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Comment dérive la fonction de coût de la régression logistique

Je fais le cours de Machine Learning Stanford sur Coursera. Dans le chapitre sur la régression logistique, la fonction de coût est la suivante: Ensuite, il est dérivé ici: J'ai essayé d'obtenir le dérivé de la fonction de coût mais j'ai obtenu quelque chose de complètement différent. Comment le dérivé …

29 regression logistic gradient-descent derivative

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Dans quelle mesure un modèle de régression est-il incorrect lorsque les hypothèses ne sont pas remplies?

Lors de l'ajustement d'un modèle de régression, que se passe-t-il si les hypothèses des résultats ne sont pas remplies, en particulier: Que se passe-t-il si les résidus ne sont pas homoscédastiques? Si les résidus montrent une tendance à la hausse ou à la baisse dans les résidus par rapport au …

28 regression multiple-regression error assumptions normality-assumption

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Pourquoi ma dérivation d'une solution de lasso de forme fermée est-elle incorrecte?

Le problème du lasso a la solution de forme fermée: \ beta_j ^ {\ text {lasso}} = \ mathrm {sgn} (\ beta ^ {\ text {LS}} _ j) (| \ beta_j ^ {\ text {LS }} | - \ alpha) ^ + si X a des colonnes orthonormées. Cela a …

28 regression lasso regularization

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Quels sont les dangers de violer l'hypothèse d'homoscédasticité pour la régression linéaire?

À titre d'exemple, considérons l' ChickWeightensemble de données dans R. La variance augmente évidemment avec le temps, donc si j'utilise une régression linéaire simple comme: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Mes questions: Quels aspects du modèle seront discutables? Les problèmes se limitent-ils à extrapoler en dehors de la Timeplage? …

28 r regression heteroscedasticity assumptions

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Formule pseudo R au carré pour les GLM

J'ai trouvé une formule pour le pseudo dans le livre Extending the Linear Model with R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1-ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Est-ce une formule courante pour le pseudo pour les GLM?R2R2R^2

28 r regression generalized-linear-model r-squared

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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer

Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …

28 mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit

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Choisir le meilleur modèle parmi différents «meilleurs» modèles

Comment choisissez-vous un modèle parmi différents modèles choisis par différentes méthodes (par exemple sélection vers l'arrière ou vers l'avant)? Qu'est-ce qu'un modèle parcimonieux?

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Pourquoi avons-nous besoin d'une régression multivariée (par opposition à un tas de régressions univariées)?

Je viens de parcourir ce merveilleux livre: Analyse statistique multivariée appliquée par Johnson et Wichern . L'ironie est que je ne suis toujours pas en mesure de comprendre la motivation pour utiliser des modèles multivariés (régression) au lieu de modèles univariés (régression) séparés. J'ai parcouru les publications stats.statexchange 1 et …

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Pourquoi le centrage de variables indépendantes pourrait-il modifier les principaux effets avec modération?

J'ai une question liée à la régression multiple et à l'interaction, inspirée de ce fil de CV: terme d'interaction utilisant une analyse de régression hiérarchique à variables centrées? Quelles variables devons-nous centrer? Lorsque je vérifie un effet de modération, je centre mes variables indépendantes et je multiplie les variables centrées …

28 regression interaction centering

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Pourquoi RSS est-il distribué chi carré times np?

Je voudrais comprendre pourquoi, sous le modèle OLS, le RSS (somme résiduelle des carrés) est distribué χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p) ( ppp étant le nombre de paramètres dans le modèle, le nombre d'observations).nnn Je m'excuse d'avoir posé une question aussi fondamentale, mais il semble que je ne puisse pas trouver la réponse …

28 regression distributions least-squares

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