Statistiques et Big Data regression

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Pourquoi la norme L1 pour les modèles épars

Je lis les livres sur la régression linéaire. Il y a quelques phrases sur les normes L1 et L2. Je les connais, mais je ne comprends pas pourquoi la norme L1 pour les modèles clairsemés. Quelqu'un peut utiliser donner une explication simple?

97 regression lasso regularization ridge-regression

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Pourquoi une série chronologique doit-elle être stationnaire?

Je comprends qu'une série temporelle stationnaire en est une dont la moyenne et la variance sont constantes dans le temps. Quelqu'un peut-il expliquer s'il vous plaît pourquoi nous devons nous assurer que notre ensemble de données est stationnaire avant de pouvoir exécuter différents modèles ARIMA ou ARM sur celui-ci? Cela …

92 regression time-series stationarity

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Pourquoi l'ANOVA est-elle enseignée / utilisée comme s'il s'agissait d'une méthodologie de recherche différente de la régression linéaire?

L’ANOVA équivaut à une régression linéaire avec l’utilisation de variables nominales appropriées. Les conclusions restent les mêmes, que vous utilisiez une ANOVA ou une régression linéaire. Compte tenu de leur équivalence, y a-t-il une raison pour laquelle l'ANOVA est utilisée au lieu de la régression linéaire? Remarque: je suis particulièrement …

91 regression anova

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PCA et proportion de variance expliquée

En général, que veut dire que la fraction de la variance dans une analyse comme ACP est expliquée par la première composante principale? Est-ce que quelqu'un peut expliquer cela intuitivement, mais aussi donner une définition mathématique précise de ce que "variance expliquée" signifie en termes d'analyse en composantes principales (ACP)?Xxx …

91 regression pca linear-model dimensionality-reduction

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Quand faut-il appeler la «régression linéaire» «apprentissage par la machine»?

Lors d'un récent colloque, le résumé du locuteur a affirmé qu'ils utilisaient l'apprentissage automatique. Au cours de l'entretien, la seule chose liée à l'apprentissage automatique était qu'ils effectuaient une régression linéaire sur leurs données. Après avoir calculé les coefficients d'ajustement optimal dans l'espace des paramètres 5D, ils ont comparé ces …

90 regression machine-learning multiple-regression terminology definition

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Interprétation de plot.lm ()

J'avais une question sur l'interprétation des graphiques générés par plot (lm) dans R. Je me demandais si vous pouviez me dire comment interpréter les tracés de localisation d'échelle et d'effet résiduel? Tous les commentaires seraient appréciés. Assumer des connaissances de base en statistique, régression et économétrie.

89 r regression data-visualization residuals outliers

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Y a-t-il une explication intuitive à la multicolinéarité qui pose problème en régression linéaire?

Le wiki aborde les problèmes qui se posent lorsque la multicollinéarité est un problème en régression linéaire. Le problème fondamental est que la multicolinéarité aboutit à des estimations de paramètres instables, ce qui rend très difficile l'évaluation de l'effet des variables indépendantes sur les variables dépendantes. Je comprends les raisons …

85 regression intuition multicollinearity

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Y compris l'interaction mais pas les effets principaux dans un modèle

Est-il toujours valable d'inclure une interaction bidirectionnelle dans un modèle sans inclure les effets principaux? Et si votre hypothèse ne concerne que l'interaction, avez-vous encore besoin d'inclure les principaux effets?

85 regression modeling interaction regression-coefficients

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Quand utiliser les méthodes de régularisation pour la régression?

Dans quelles circonstances faut-il envisager d'utiliser des méthodes de régularisation (régression de crête, de lasso ou de moindre angle) au lieu de MCO? Au cas où cela aiderait à orienter la discussion, mon intérêt principal est d'améliorer la précision prédictive.

83 regression least-squares lasso ridge-regression fused-lasso

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La ligne de meilleur ajustement ne ressemble pas à un bon ajustement. Pourquoi?

Regardez ce graphique Excel: La ligne du meilleur ajustement du «bon sens» apparaîtrait comme une ligne presque verticale au centre des points (modifiée à la main en rouge). Cependant, la ligne de tendance linéaire décidée par Excel est la ligne noire diagonale indiquée. Pourquoi Excel a-t-il produit quelque chose qui …

82 regression excel intuition

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Qu'est-ce que le lasso dans l'analyse de régression?

Je cherche une définition non technique du lasso et de son utilisation.

82 regression lasso regularization shrinkage

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Que signifie une "solution en forme fermée"?

J'ai souvent rencontré le terme "solution de forme fermée". Que signifie une solution sous forme fermée? Comment détermine-t-on si une solution proche existe pour un problème donné? En recherchant en ligne, j'ai trouvé des informations, mais rien dans le cadre de l'élaboration d'un modèle / solution statistique ou probabiliste. Je …

82 regression machine-learning probability terminology stochastic-processes

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Un échantillon non équilibré est-il important lors de la régression logistique?

Bon, je pense donc avoir un échantillon assez décent, en tenant compte de la règle empirique de 20: 1: un échantillon assez volumineux (N = 374) pour un total de 7 variables prédictives candidates. Mon problème est le suivant: quel que soit le jeu de variables de prédiction que j'utilise, …

81 regression logistic sample-size unbalanced-classes

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Différence entre les intervalles de confiance et les intervalles de prédiction

Pour un intervalle de prédiction en régression linéaire vous utilisez encore E [ Y | x ] = ^ ß 0 + β 1 x pour générer l'intervalle. Vous l'utilisez également pour générer un intervalle de confiance de E [ Y | x 0 ] . Quelle est la différence …

80 regression confidence-interval predictive-models prediction-interval

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Comment calculer l'aire sous la courbe (AUC) ou la statistique c à la main

Je suis intéressé par le calcul de l'aire sous la courbe (AUC), ou la statistique C, à la main pour un modèle de régression logistique binaire. Par exemple, dans le jeu de données de validation, j'ai la valeur vraie pour la variable dépendante, rétention (1 = retenue; 0 = non …

78 regression logistic classification roc auc

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