Questions marquées «regression»

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

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Test de Wald en régression (OLS et GLM): distribution t- vs z
Je comprends que le test de Wald pour les coefficients de régression est basée sur la propriété suivante qui détient asymptotiquement (par exemple Wasserman (2006): Toutes les statistiques , pages 153, 214-215): oùβdésigne le coefficient de régression estimé,^soi(β)représente l'erreur type du coefficient de régression etβ0est la valeur d'intérêt (β0est généralement0 …
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Pourquoi Lars et Glmnet donnent-ils des solutions différentes au problème du Lasso?
Je veux mieux comprendre les packages R Larset Glmnet, qui sont utilisés pour résoudre le problème Lasso: (pour Variables et échantillons, voir www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf à la page 3)m i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( yje- β0- xTjeβ)2+ λ | | β| |l1]mjen(β0β)∈Rp+1[12N∑je=1N(yje-β0-XjeTβ)2+λ||β||l1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 …
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Régression polynomiale brute ou orthogonale?
Je veux régresser une variable sur x , x 2 , … , x 5 . Dois-je le faire en utilisant des polynômes bruts ou orthogonaux? J'ai regardé la question sur le site qui traite de ces derniers, mais je ne comprends pas vraiment quelle est la différence entre les …
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Suppression d'une des colonnes lors de l'utilisation d'un codage à chaud
Ma compréhension est que dans l'apprentissage automatique, cela peut être un problème si votre ensemble de données a des fonctionnalités hautement corrélées, car elles codent efficacement les mêmes informations. Récemment, quelqu'un a souligné que lorsque vous effectuez un codage à chaud sur une variable catégorielle, vous vous retrouvez avec des …
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Ensembles de données de type Anscombe avec le même tracé de boîte et de moustaches (moyenne / std / médiane / MAD / min / max)
EDIT: Comme cette question a été gonflée, un résumé: trouver différents ensembles de données significatifs et interprétables avec les mêmes statistiques mixtes (moyenne, médiane, milieu de gamme et leurs dispersions associées, et régression). Le quatuor Anscombe (voir Objectif de visualiser des données de grande dimension? ) Est un exemple célèbre …
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Pourquoi la normalité des résidus est-elle «à peine importante du tout» aux fins de l'estimation de la droite de régression?
Gelman et Hill (2006) écrivent à la p46 que: L'hypothèse de régression qui est généralement la moins importante est que les erreurs sont normalement distribuées. En fait, aux fins de l'estimation de la droite de régression (par rapport à la prévision de points de données individuels), l'hypothèse de normalité est …
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