Questions marquées «regression»

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

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Y a-t-il une hypothèse sur la régression logistique?
Existe-t-il une hypothèse sur la variable de réponse de la régression logistique? Par exemple, supposons que nous ayons points de données. Il semble que la réponse provienne d'une distribution de Bernoulli avec . Par conséquent, nous devrions avoir distributions de Bernoulli, avec différents paramètres .Y i p i = logit …
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Explication intuitive du
Si XXX est de rang plein, l'inverse de X T XXTXX^TX existe et nous obtenons les moindres carrés Estimation: β = ( X T X ) - 1 X Yβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XY et Var ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1Var(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Comment …
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Aide-mémoire ANOVA Alphabet Soup & Regression Equivalents
Puis-je obtenir de l'aide pour terminer cette tentative (en cours) de tentative de repérage sur les équivalents ANOVA et REGRESSION? J'ai essayé de concilier les concepts, la nomenclature et la syntaxe de ces deux méthodologies. Il existe de nombreux messages sur ce site concernant leur similitude, par exemple ceci ou …
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Preuve de la formule LOOCV
D'après An Introduction to Statistical Learning de James et al., L'estimation de validation croisée avec oubli (LOOCV) est définie par CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_i where MSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2. Without proof, equation (5.2) states that for a least-squares or polynomial regression (whether this applies to regression on just one variable is unknown …
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Déterminer la meilleure fonction d'ajustement de courbe d'ajustement à partir de fonctions linéaires, exponentielles et logarithmiques
Le contexte: À partir d'une question sur Mathematics Stack Exchange (Puis-je créer un programme) , quelqu'un a un ensemble de points et veut y adapter une courbe, linéaire, exponentielle ou logarithmique. La méthode habituelle consiste à commencer par choisir l'un d'entre eux (qui spécifie le modèle), puis à effectuer les …
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Puis-je simplement supprimer l'une des deux variables prédictives qui sont fortement corrélées linéairement?
En utilisant le coefficient de corrélation de Pearson, j'ai plusieurs variables qui sont hautement corrélées ( et pour 2 paires de variables qui sont dans mon modèle).ρ = 0,978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0,989ρ=0,989\rho = 0.989 La raison pour laquelle certaines variables sont fortement corrélées est qu’une variable est utilisée dans …
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Qu'est-ce qu'un graphique variable ajouté (graphique de régression partielle) explique dans une régression multiple?
J'ai un modèle de jeu de données Movies et j'ai utilisé la régression: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) Ce qui a donné la sortie: Maintenant, j'ai essayé de travailler …
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Quelle est la raison pour laquelle la transformation du journal est utilisée avec des distributions asymétriques à droite?
J'ai entendu une fois la transformation logarithmique est la plus populaire pour les distributions asymétriques à droite dans la régression linéaire ou la régression quantile Je voudrais savoir s'il y a une raison qui sous-tend cette déclaration? Pourquoi la transformation du journal convient-elle à une distribution asymétrique à droite? Que …
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